Trotz der ständig anwachsenden Datenmenge aus verschiedenen Quellen, sollten Unternehmen in der Lage sein, diesen Datenschatz zu heben und die Daten für sich nutzbar zu machen. Data Mesh kann der richtige Ansatz dazu sein.

Die Wirtschaftsstrategie "Industrie 4.0" ist seit 2013 ein ausgearbeitetes Konzept und inzwischen durch eine Referenzarchitektur zu einem global vertretbaren und übertragbaren Konzept geworden.

Im Gesundheitswesen haben Patienten, Klinikpersonal und Forscher hohe Erwartungen an die Rolle der Informatik, die sie in vielerlei Hinsicht unterstützen soll.

Der Prozess der Datenaufbereitung umfasst die Zusammenführung und Umwandlung von Daten. Nur mit erstklassigen Daten lassen sich beispielsweise Lösungen für Machine Learning und Künstliche Intelligenz effizient, sicher und zuverlässig versorgen.

Data Literacy oder Datenkompetenz ist für die heutige und jede kommende Generation so wichtig wie das Lesen für ältere oder vergangene Generationen.

Aus dem täglichen Umgang mit dem Internet ist die Nutzung von verknüpften Daten nicht mehr wegzudenken. Seien es Freundschaftskreise auf Facebook und LinkedIn, Taxi- Anforderungen auf Uber oder Empfehlungen auf Amazon und Ebay.

Bestimmte KI-Systeme bergen Risiken, die angegangen werden müssen, damit es nicht zu unerwünschten Ergebnissen kommt, so die EU-Kommission. Doch wie steht es um das Vorhaben der EU-weiten KI-Regulierung?

Das Internet der Dinge (IoT) ist das Nervensystem der Digitalisierung, so hört man es von Marktforschern. Trotzdem kommen Sicherheit, Datenschutz und Compliance im IoT immer noch zu kurz.

DataOps steht für das moderne Management von Unternehmensdaten im KI-Zeitalter. Mit DataOps können Unternehmen Datenkonsumenten und -ersteller nahtlos miteinander verbinden, um Daten jeder Art schnell zu finden und ihren Wert auszuschöpfen.

Was haben Unternehmen wie ING Bank, Lyft, Audi oder Bosch gemeinsam? Der wirtschaftliche Erfolg dieser Unternehmen lässt sich nicht zuletzt darauf begründen, dass sie entscheidende Erkenntnisse schnell aus großen Datenmengen ziehen können.

Der Begriff AIOps taucht immer häufiger auf, wird aber aus naheliegenden Gründen häufig mit dem Begriff MLOps verwechselt. Innerhalb der Analyse-Landschaft ist es ein wichtiger Bestandteil von Operational Intelligence.

KI wird im Unternehmen viel seltener genutzt als gedacht. Das liegt aber nicht nur an den Bedenken, die Datenschutzvorgaben nicht einhalten zu können, sondern auch an fehlender KI-Infrastruktur.

Wie in der Wirtschaft so ist es auch bei der Künstlichen Intelligenz, Wachstum wird durch Eingriffe gebremst, richtig? Die Investitionsbereitschaft für KI könnte höher sein. Zertifikate und Prüfungen könnten hier einen Unterschied machen.

Was genau kann KI im Handel eigentlich bewirken? Diese Frage stellen sich die 36 Prozent der Händler mit konkreten Umsetzungsplänen in den nächsten Jahren, so eine Studie des EHI Retail Institutes.

Daten werden für Unternehmen aller Branchen immer wichtiger. Für 85 Prozent der Unternehmen in Deutschland mit 50 oder mehr Beschäftigten hat die Datennutzung bereits heute eine große Bedeutung.

Im Sommer 2019 zeigte eine KI-Umfrage mit dem Blick auf andere westeuropäische Länder, dass Deutschland derzeit vielfältige Maßnahmen ergreift, um zu anderen Ländern wie Großbritannien oder den skandinavischen Ländern aufzuschließen.

Schnelle Datenlieferungen in möglichst kurzer Zeit zu verarbeiten, wird bei vielen Unternehmen immer begehrter, sei es in Social Media, an der Börse, in IoT-Prozessen oder in der Datensicherheit.

Das Internet of Things bringt große Hoffnung und zeigt was es drauf hat. Es hilft der Industrie und bekannten Anbietern wie Amazon (AWS) oder Microsoft (Azure). Diese und weitere Plattformen beschleunigen die digitale Transformation von Unternehmen.

Der Datenschutz als zentrales Thema ist heute so wichtig wie nie zuvor. Die DSGVO ist in aller Munde und stellt Unternehmen vor Probleme und Herausforderungen.

Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie für Wirtschaft und Gesellschaft gewinnt weiterhin an Einfluss. Zwei Umfragen zeigen, wie weit der Einfluss von KI-Lösungen weiterhin steigen wird.

Graph-Datenbanken eignen sich ideal für eine vernetzte Welt. Beziehungen sind dabei der primäre Fokus und die möglichen Anwendungsfälle zahlreich. Erhalten Sie hier eine fundierte Grundlage, um einen Überblick über die Thematik zu bekommen.