Eine vorausschauende Instandhaltung kann durch eine vernetzte Fernwartung optimiert werden. Für Unternehmen gilt es dabei allerdings, einige rechtliche Aspekte im Bezug auf Datenschutz und Datensicherheit zu beachten.

Das Business Application Research Center (BARC) hat „Self-Service Data Preparation“ als ein Hot Topic für 2017 ausgewiesen. Aber ist das wirklich eine neue Softwarekategorie? Was unterscheidet sie von herkömmlichen ETL-Werkzeugen?

Eine Pivot-Tabelle strukturiert in Tabellenform vorliegende Daten, fasst sie zusammen und ermöglicht ihre Auswertung. Die Tabellenart gehört zu den Grundfunktionen aller gängigen Tabellenkalkulationsanwendungen. Für die Erstellung einer Pivot-Tabelle sind nur wenige Grundbedingungen zu erfüllen. Komplexe Formeln oder das Anwenden von SQL-Datenbankabfragen sind dank Pivot-Tabellen zum Teil überflüssig.

Im Internet der Dinge (Englisch: Internet of Things, IoT) bekommen Gegenstände eine eindeutige Identität und können miteinander kommunizieren oder Befehle entgegennehmen. Mit dem Internet of Things lassen sich Anwendungen automatisieren und Aufgaben ohne Eingriff von außen erledigen.

Während vor wenigen Jahren Data Science in Unternehmen vor allem noch experimental war, müssen heute Entwicklungszeiten verkürzt und Vorhersagemodelle viel schneller produktiv gebracht werden. Cloud-Services wie von Google, Amazon und Microsoft helfen dabei.

RPA (Robotic Process Automation) ist ein wichtiges Einsatzfeld von KI- und ML-Algorithmen. Einer der großen Anbieter auf diesem Gebiet ist Automation Anywhere. Vom Wettbewerb differenziert sich der Anbieter durch eine besonders enge Integration seiner modularen Plattform.

SAS hat seine Analytics-Plattform Viya 2021 inzwischen auf Azure, AWS, GCP und Open Shift zur Verfügung gestellt. SAS 9.4 werde weiterentwickelt. Auf seiner Kundenkonferenz SAS Forum Digital 2021 stellte der Analytics-Spezialist neue Lösungen für das Data Management und die App-Entwicklung vor.

Greedy-Algorithmen, oder gierige Algorithmen, bilden eine spezielle Klasse von Optimierungsalgorithmen, die in der Informatik auftreten. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass sie schrittweise den Folgezustand auswählen, der zum Zeitpunkt der Wahl den größten Gewinn bzw. das beste Ergebnis (berechnet durch eine Bewertungsfunktion) verspricht z. B. Gradientenverfahren, so etwa die Berechnung von Wechselgeld oder des kürzesten Wegs. Greedy-Algorithmen sind oft schnell, lösen viele Probleme aber nicht optimal.

Der richtige Umgang mit Daten bietet zahlreiche Vorteile, wie etwa bessere Entscheidungen, beschleunigte Innovationen oder schnelles Krisenmanagement. Datensilos sind hierbei Hindernisse.

Data Mining ist die systematische Anwendung computergestützter Methoden, um in vorhandenen Datenbeständen Muster, Trends oder Zusammenhänge zu finden. Zur Wissensentdeckung eingesetzte Algorithmen basieren unter anderem auf statistischen Methoden.