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Leistungskontrolle sicher steuern
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Leistungskontrolle sicher steuern

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.

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Big-Data-Projekte erfordern ganzheitliches-Know-how
MES

Big-Data-Projekte erfordern ganzheitliches-Know-how

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.

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Räumliche Datenanalysen lokalisieren Verhaltensmuster
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Räumliche Datenanalysen lokalisieren Verhaltensmuster

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.

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Datenqualität lässt sich steigern
Ratgeber

Datenqualität lässt sich steigern

Die Qualität der Kundendaten bildet für Unternehmen eine strategische Aufgabe: Schlechte Datenqualität kostet Zeit und kann zu erheblichen Umsatzverlusten führen. Anhand von sechs Tipps zeigt Information Builders, wie Unternehmen die Konsistenz und Zuverlässigkeit ihrer Daten verbessern können.

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Daten-Tools visualisieren Big-Data-Potenzial
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Daten-Tools visualisieren Big-Data-Potenzial

Die Datenexploration von Big Data birgt neue Herausforderungen. Besonders durch die Größe und Komplexität der Daten fällt es schwer, die Zusammenhänge von Big Data zu begreifen. Dabei bietet Datenvisualisierung eine gute Möglichkeit, um diese abstrakten Zusammenhänge greifbar zu machen. Vor allem bei riesigen Datenmengen existieren allerdings bestimmte Schwierigkeiten – die sich aber bewältigen lassen.

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Daten-Detektive spüren Prozessfehler auf
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Daten-Detektive spüren Prozessfehler auf

Die größten Herausforderungen für Unternehmen ihre gesammelten Daten wertschöpfend auszuwerten, besteht darin, die verschiedenen Datenquellen zusammenzuführen, die Analyseergebnisse korrekt zu interpretieren und das fachliche Verständnis für die Bedeutung der Daten vorzuhalten. Ein Anwendungsbeispiel zeigt Faktoren, die jedes Analyse-Projekt gefährden können – und mögliche Gegenmaßnahmen.

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Anomalien-Erkennung verhütet Maschinen-Ausfälle
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Anomalien-Erkennung verhütet Maschinen-Ausfälle

Um die Vorteile von Industrie 4.0 zu erschließen, müssen die IT-Disziplinen Business Intelligence (BI) und Manufacturing Execution System (MES) zusammenspielen. Nur so lässt sich Machine Learning und Predictive Maintenance ermöglichen, um Maschinenausfälle zu vermeiden. Warum das so ist, was dafür notwendig ist und wer es schon wie macht, erfuhren die 1300 Besucher der TDWI Konferenz in München.

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IT-Manager rügen Unternehmensführung
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IT-Manager rügen Unternehmensführung

Die IT-Anwender-Vertretung VOICE hat Chief Information Office (CIOs) zu den Hürden von Big-Data-Projekten befragt. Die größten Herausforderungen liegen demnach im Mangel an Expertenwissen sowie einer fehlenden Strategie der Unternehmensführung. Außerdem beklagen IT-Entscheider auch die oftmals starre Organisation und starren Prozesse. Die Chancen von Big Data bleiben so ungenutzt.

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