Daten stehen nicht erst seit gestern im Fokus unternehmerischer Analysen. Wie entwickelt sich der Umsatz? Wo liegt das größte Optimierungspotenzial? Das sind nur einige der Frage, denen mit Zahlen und Fakten zu Leibe gerückt wird. Wie sich auch Mittelständler mit relativ einfachen Mitteln aussagekräftige Data Science zunutze machen können, zeigt das folgende Beispiel.

Design Thinking hat zum Ziel, Innovationen zu entwickeln, die sich am Nutzer orientieren und dessen Bedürfnisse erfüllen. Auch die agile Softwareentwicklung kann sich dieses Konzept zunutze machen, wie dieser Beitrag erörtert.

Digitalisierung um jeden Preis? Zwei IT-Berater erklären, wie die Mitarbeiter auf dem Weg dorthin nicht verloren gehen. Das Resultat: digitalisierte Prozesse, ein digitalisiertes Produkt und Spaß dabei!

Die Komplexität von IT ist schon lange kein Geheimnis mehr. Die Frage ist also, wie man damit umgehen soll. Ein viel gepriesenes Mittel ist DevOps, auch wenn die Definition für diesen Begriff ebenso wie die Umsetzung nicht einheitlich ist.

Nur nicht anfassen! Viele IT-Abteilungen haben Leichen im Keller – Black Boxes, um die man einen großen Bogen macht. Nur: Wie lange kann man mit diesen abgeschlossenen Legacy-Anwendungen noch leben?

Seit einem Jahr ist viel davon die Rede, wie revolutionär SAP das ERP überarbeitet hat. Alles sei klarer und dabei auch leistungsstärker geworden – von den Benutzeroberflächen über Best Practices bis hin zur In-Memory-Datenbank. Haben die Kunden es in Zukunft leichter? Verlieren damit Heerscharen von SAP-Beratern ihren Job? Oder ist die Umstellung vielmehr das große Geschäft? Ein Blick auf die neue Lösung hilft weiter.

In München trafen sich Kunden, Partner und Interessenten des Datenvisualisierungsspezialisten Qlik zur Roadshow. Im Mittelpunkt stand Qlik Sense, das aktuelle, zur Selbstbedienung geeignete Visualisierungs- und Analysetool des Herstellers.

Bei der Hälfte aller Unternehmen, die sich für ihr Identity Management an einen IT-Berater wenden, ist bereits ein Projekt gescheitert. Das grundlegende Problem existiert nämlich meist schon vor Projektbeginn.

Reporting- und Analyseaufgaben sind in vielen Unternehmen kostenintensiv und zeitaufwendig, aber dennoch unabdingbar. Und dazu kommt noch die Datenflut, die die Aufgabe auch in Zukunft nicht einfacher macht. Ein Großteil der Daten stammt dabei aus dem SAP-Umfeld. Denn egal, ob Mittelstand oder Konzern: SAP verwendet beinahe jeder.

Ehrenamtler werden zu Non-Profit Managern, Tankwarte zu Petroleum Transfer Engineers und Rezeptionisten zu Masters of Welcome. Abstrakte Bezeichnungen für altbewährte Dinge. Solche Job-Titel tauchen immer wieder auf. Seit Kurzem ist auch von sogenannten Big Data Scientists die Rede. Ein vielversprechend klingender Name, doch wer soll das eigentlich sein?