Wenn ein Unternehmen eine Business-Intelligence-Lösung  einsetzt, behält es üblicherweise die neusten Trends weiter im Auge, um über das aktuelle Marktangebot auf dem Laufenden zu bleiben.  Dabei wird oft deutlich, dass Business Intelligence und Data Analytics Hand in Hand gehen.

Unternehmen, die IoT-Lösungen einsetzen, benötigen eine Datenqualitätsstrategie. Was bei BI und der Analyse sowie Aufbereitung betriebswirtschaftlicher Daten vielfach verbreitet ist, sollten Unternehmen auch bei IoT-Daten etablieren. Information Builders erläutert die wichtigsten Maßnahmen für Aufbau und Betrieb eines Programms zur Erreichung einer hohen Datenqualität im IoT-Umfeld.

Mit Azure SQL Database Managed Instance lassen sich vorhandene Anwendungen und Datenbanken ohne Code-Anpassungen in die Cloud verschieben. Jens Kröhnert, Principal Consultant bei Oraylis, erklärt das Konzept.

Zur Entwicklung Datenbank-basierter Anwendungen ist nicht nur die Kommentierung des Programmcodes für spätere Erweiterungen notwendig, sondern auch das Dokumentieren der zugrunde liegenden Datenmodelle. Das Datenbank-Dokumentationstool Dataedo ermöglicht Entwicklerteams die einfache Dokumentation einer gemeinsam genutzten Datenbank.

Die DeltaApp von Bissantz & Company ermöglicht Performance Management und Abweichungsanalysen auf dem iPhone. Dank typografisch skalierter Zahlen kommt die Anwendung ohne Diagramme aus.

Um in einem wettbewerbsintensiven Umfeld bestehen zu können, streben Unternehmen danach, eine einzigartige Kundenerfahrung zu schaffen. Der Data Analytics-Anbieter ScienceSoft meint, dass die Kunden selbst die besten Unterstützer dieser Strategie sind.

Die Business-Intelligence-(BI)-Software CoffeeCup generiert aus Arbeitszeiten, Personal- und Projektdaten Analysen und Berichte für das Performance Monitoring. Mit CoffeeCup richtet sich der gleichnamige Anbieter an Betriebe mit bis zu 50 Mitarbeitern an, die projektbasiert arbeiten. Jetzt startete die Software in die offene Beta-Phase. Die Vollversion soll Anfang 2018 verfügbar sein.

Bei der Produktion fallen vor allem durch die Digitalisierung und Automatisierung immer größere Datenmengen an. Das Forschungs- und Entwicklungsprojekt PRO-OPT hat sich deshalb zum Ziel gesetzt, Unternehmen in dezentralen, kooperativen Strukturen (Smart Ecosystems) die effektive und intelligente Analyse großer Datenmengen zu ermöglichen. Dr. Dirk Ortloff, Mitglied im Konsortium des Big-Data-Forschungsprojektes PRO-OPT, erklärt warum und wie.

Die SAP hat einen Data Hub vorgestellt. Mit Hilfe der darin enthaltenen Technologie sollen Unternehmen die Komplexität ihrer Datensysteme bewältigen und die riesigen Datenmengen aus immer mehr Quellen nutzbar machen können. SAP Data Hub, SAP Vora und SAP Cloud Platform Big Data Services bilden zusammen die zentralen Bausteine von SAP Leonardo .

(mehr …)

Wie lassen sich orts- und raumbezogene Trends aus Massendaten erkennen, so dass Firmen und Gewerbetreibende ihre strategische Planung lokal und regional optimieren können? Diese und ähnliche Fragen standen im Mittelpunkt des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderten Smart-Data-Forschungsprojekts SmartRegio. Am 07.09.2017 präsentieren die Forscher ihre Erkenntnisse im Rahmen eines kostenlosen Workshops.