Was bedeutet die Datenqualität für RPA und was ist bei RPA gestützten Big Data Projekten zu beachten? 3 Fragen - 3 Antworten dazu von Ursula Flade-Ruf, GF mip GmbH

Bei uns ist bereits die vierte Woche Home Office Modus.

Künstliche neuronale Netze von der Stange sind selten sinnvoll. Für den Praxiseinsatz entwickelt mip passgenaue Lösungen, individuell aufgebaut und auf die speziellen Anforderungen der Unternehmen trainiert.

Wenn die eigene Arbeitswelt immer komplexer wird, steigen auch die Rufe nach agilen Lösungen in der Datenverwaltung und der Verknüpfung aller Informationen in einem Unternehmen.

Mit modernen Methoden wie Machine Learning und KI und genauer Kenntnis der Algorithmen unterstützt mip Unternehmen bei noch genaueren Vorhersagen in der Steuerung von Prozessen und Erfolg.

Ende Juni entschied der Bundestag, die Bestellpflicht eines eigenen Datenschutzbeauftragten für Firmen von 10 auf 20 Mitarbeiter, die ständig mit der automatisierten Verarbeitung von personenbezogenen Daten beschäftigt sind, anzuheben.

Daten sind heute das Gold eines Unternehmens. Ihr möglichst effizientes Management ist die Herausforderung. Dabei unterstützt ein Data Warehouse (DWH), doch das ist keine Erfindung der Neuzeit. Es beschäftigt Unternehmen schon seit vielen Jahren,

Sie glauben eine große Datenmenge ist die einzige Voraussetzung für aussagekräftige Analysen?

Da denkt man sofort an Postleitzahlengebiete, Straßendaten, Landkarten und Luftbilder. Aber da steckt noch viel mehr drin...