Big Data
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.
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Über Netzwerk-Edge, also den Randbereich des Netzwerks, verbinden sich Mitarbeiter, Kunden und Partner. Extreme Networks nennt fünf Herausforderungen für Unternehmen und zeigt Lösungen auf.
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Mangelnde Datensichtbarkeit behindert Big Data-Analysen und birgt Gefahren in Bezug auf DSGVO und Compliance. TmaxSoft nennt 5 Faktoren, die IT-Entscheider prüfen sollten.
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Vor allem beim Einsatz von künstlicher Intelligenz, 3D-Druck, Blockchain und Robotik zögern laut einer aktuellen Studie viele deutsche Unternehmens-Verantwortliche noch. Hindernisse bilden nach Ansicht der Befragten der Datenschutz, Sicherheitsanforderungen und der Fachkräftemangel. Chancen, um auch künftig im internationalen Wettbewerb zu bestehen, bleiben so – noch – ungenutzt.
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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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Big Data suggeriert das Prinzip Masse ist wichtiger als Klasse. Ein Missverständnis, das eine Fehlinterpretation geradezu herausfordert. Warum auch bei steigenden Datenmengen die Qualität wichtig bleibt und was mit „Quantity over Quality“ im maschinellen Lernen gemeint ist, zeigt Dr. Michael Kläs aus der Abteilung Data Engineering am Fraunhofer IESE auf.
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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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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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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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