Der Maschinendaten-Spezialist Splunk hat im Rahmen von Updates sein gesamtes Produktsortiment mit neuen oder erweiterten Fähigkeiten zur Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI) ausgestattet.

Bald ist Muttertag, und der Gadgets-Markt hält einige Alternativen zu Blumen bereit. Beispielsweise einen singenden Löwen, einen Orientteppich als Mousepad oder einen Schreibtischstaubsauger. Natürlich dürfen auch ein paar Einhorn-Gadgets nicht fehlen.

Auch dieses Jahr präsentiert Kroll Ontrack wieder die skurrilsten, seltsamsten und verrücktesten Fälle aus seinen Datenrettungslaboren.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) nimmt bei Finanzdienstleistern zu. Laut einer aktuellen Squirro-Studie haben 83 Prozent der Banken KI- und ML-Lösungen evaluiert. 67 Prozent nutzen sie bereits aktiv.

Hortonworks hat mit dem Data Steward Studio (DSS) einen weiteren Service in seiner DataPlane-Service-Ebene angekündigt. Die DataPlane Services bilden eine Ebene plattformübergreifender Dienste, die auf der Hortonworks Data Platform (HDP) und auf der Hortonworks Data Flow Platform (HDF) aufsetzen. Auch Partnerprodukte können so in der Cloud bereitgestellt und genutzt werden.

Mit der Eröffnung eines neuen Digital Transformation Centers (DTC) in München baut Fujitsu sein Co-creating-Programm für schnellere digitale Transformation weiter aus. Bislang waren DTCs nur in Japan im Einsatz.

Sprachsteuerung wird die IT-Welt umkrempeln. Auch Analytics-Lösungen werden davon profitieren. Künftig könnten Anwendungen Fragen automatisiert beantworten und dem Anwender sogar die dafür am besten passenden Daten heraussuchen.

Die digitale Transformation ist auch bei Thyssenkrupp Materials Services ein großes Thema. Deshalb digitalisieren die Werkstoffexperten ihr gesamtes Sortiment und fassen es im größten virtuellen Werkstofflager der Welt zusammen.

Die aktuelle BARC-Studie „Modernes Datenmanagement für die Analytik“ zeigt, dass Veränderungsprozesse im Rahmen der Digitalisierung am besten ablaufen, wenn die Unternehmensführung entsprechende Voraussetzungen schafft.

Unternehmen haben hohe Erwartungen an Big Data, doch braucht man dafür eine neue Herangehensweise. Seinen Ansatz stellte SAS Interessenten in München vor.