Wie die Marktforscher von Gartner melden, werden bis 2020 rund 40 Prozent aller Data-Science-Tasks automatisiert ablaufen. Dies wird zu höherer Produktivität und einem breiteren Einsatz von Daten und Analytics-Anwendungen durch „Citizen Data Sciensts“ führen.

Bei SMACK handelt es sich um eine Big-Data-Plattform, die Spark, Mesos, Akka, Cassandra und Kafka miteinander kombiniert. Der Vorteil dieser Kombination liegt im Zusammenspiel der verschiedenen Werkzeuge zu einer idealen Analyse. Dabei werden die Stärken der eingesetzten Tools genutzt, die Schwächen durch die anderen Tools ausgeglichen.

Laut der Studie „Data Monetization – Use Cases, Implementation and Added Value“ des Business Application Research Centers (BARC) und von Tableau Software nutzen nur 17 Prozent der Unternehmen das finanzielle Potenzial ihrer Daten aus.

Bei der Brauereigruppe AB InBev verbrachten einzelne Mitarbeiter früher bis zu 80 Prozent ihrer Zeit damit, relevante Daten zu identifizieren und aufzubereiten. Über eine zentrale Cloud-Lösung werden heute Daten schneller bereitgestellt, sodass Mitarbeiter mehr Zeit für die Analyse und die strategische Entscheidungsfindung haben.

Business Intelligence? – Na klar! Aber wie? Gerade Unternehmen und Anwender, die mit Datenvisualisierung und der dazugehörigen Technologie noch nicht so vertraut sind, stehen vor grundlegenden Fragen: Wie baue ich ein Dashboard? Wie integriere ich verschiedene Datenquellen über Konnektoren in meine BI-Plattform? Welche Visualisierungen eignen sich für welche Sachverhalte? Die Grundlagen erläutert Dr. Stefan Jensen, Director PreSales DACH bei Qlik, in einer Artikelreihe für BigData-Insider.

Hackerangriffe auf Krankenhäuser mittels Computerviren haben sich zuletzt gehäuft. Sicherheitslücken bei Medizinprodukten sorgten zusätzlich für Unbehagen. Das Thema Cybersecurity können Medizintechnikfirmen nicht mehr auf die lange Bank schieben.

Predictive Analytics ist ein Teilbereich von Business Intelligence, der sich in erster Linie mit zu erwartenden und möglichen Ereignissen beschäftigt. Er fragt, was unter welchen Voraussetzungen passieren wird oder passieren sollte. Das ermöglicht Prognosen in zahlreichen Wirtschaftsbereichen, sei es im Vertrieb, in der Fertigung, im Einzelhandel oder in der Luftfahrt. Die Prognoseresultate werden in der Regel mit ergänzender Software visualisiert und interaktiv in Teams diskutiert, weitergeleitet und bearbeitet.

Die digitale Welt hat großen Einfluss auf Menschen und Unternehmen. Zwar ist ein Großteil dieser Veränderungen positiv – man muss sich jedoch zunächst an sie gewöhnen. Auf persönlicher Ebene geht es dabei beispielsweise um das Auseinandersetzen mit einer neuen App oder mit neuen Möglichkeiten, Inhalte über mehrere Endgeräte hinweg zu erleben. Auf Unternehmensseite ist hingegen oftmals ein völliges Überdenken der Unternehmensstrategie sowie der Systeme und Abläufe erforderlich, die bis zu diesem Zeitpunkt den Unternehmensalltag bestimmt haben.

Yedalog ist der Name einer von Google entwickelten deklarativen Programmiersprache. Sie lässt sich für Aufgaben der Verarbeitung und Manipulation semistrukturierter Daten sowie für parallele Datenpipelines einsetzen. Yedalog basiert auf Datalog. Yedalog-Programme können auf einzelnen Rechnern oder in verteilten Umgebungen ausgeführt werden. Die Nachfolgesprache von Yedalog ist die ebenfalls von Google entwickelte freie Open-Source-Programmiersprache Logica.

Data Literacy oder Datenkompetenz beschreibt die Fähigkeit, mit Daten kompetent umzugehen. Sie umfasst verschiedene Einzelkompetenzen, um Daten zu erfassen, anzupassen, zu verändern, zu interpretieren und zu präsentieren. Die Datenkompetenz ist Grundlage und wichtiger Skill der Digitalisierung.