Das Beratungsunternehmen Infosys hat eineweltweit durchgeführte Studie mit dem Titel „Endless possibilities with data: Navigate from now to your next“ veröffentlicht. In dieser wird untersucht, welchen Beitrag Data Analytics zur digitalen Transformation leistet.

Von 19. bis 21. März 2019 findet in München das Data Festival statt. Das Business Application Research Center (BARC) und die Alexander Thamm GmbH laden zum Networking rund um Themen wie Data Science, Machine Learning, Visualisierung und Analytics ein.

Hackerangriffe sind in Zeiten der Digitalisierung zu einer permanenten Bedrohung nicht nur für Großfirmen, sondern auch für mittlere und kleinere Unternehmen geworden. Ist eine Cyber-Attacke erstmal erfolgt, sind die finanziellen Einbußen und der Imageschäden enorm. Im Idealfall identifizieren Unternehmen deshalb Angriffe bereits im Vorfeld – und wehren sie ab. Großes Potenzial bietet in diesem Zusammenhang das Framework der Predictive Intelligence.

Das deutsche Start-up Stackable bietet Big-Data-Lösungen in der Enterprise Cloud an, die von Ionos betrieben wird. Im Unterschied zu den Angeboten der Hyperscaler basiert das Angebot von Stackable auf einer offenen und flexiblen Plattform, die durchgängig auf Open-Source-Komponenten setzt. Kunden haben hier die freie Wahl, welche Tools sie in welcher Version kombinieren möchten. So sollen sich maßgeschneiderte, Open-Source-basierte Lösungen erstellen lassen, die den Kunden nicht an einen bestimmten Anbieter binden.

Lua ist eine frei verfügbare Skriptsprache, die für die allgemeine prozedurale Programmierung einsetzbar ist. Zu den besonderen Eigenschaften der Skriptsprache gehören die gute Erweiterbarkeit, die leichte Erlernbarkeit und die geringe Größe des kompilierten Skript-Interpreters.

Wir befinden uns im goldenen Zeitalter der Daten. In den nächsten drei Jahren werden mehr Daten entstehen als in den vergangenen 30 Jahren zusammen. Diese rasante Entwicklung wird die gesamte Arbeitswelt nachhaltig verändern – und vor allem von Nachwuchskräften wird mehr Datenkompetenz gefordert.

Der Prozessautomatisierungsspezialist Kofax hat seine RPA-Lösung („Robotic Process Automation“) erweitert. Erstmals kommen Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning zum Einsatz.

Die gegenwärtige Komplexität von Big Data beruht auf zwei wesentlichen Faktoren: Unstrukturiertheit und Verbundenheit der Daten. Zugleich lassen sich Beziehungen zwischen verschiedenen Elementen nur äußerst ressourcenintensiv und kompliziert in einer relationalen Datenbank abspeichern. Graphdatenbanken dagegen spielen bei solchen Datenmodellen ihre Stärken aus.

Digitale Technologien sind in den meisten Unternehmen angekommen, doch um wirklich datengetrieben – und damit erfolgreich – arbeiten zu können, fehlen vielen die strategische Planung und der nötige lange Atem. Der technologische Fortschritt allein generiert weder spürbare Wettbewerbsvorteile noch kann er den Gewinn langfristig steigern. Stattdessen sollten Unternehmen strategisch vorgehen und ihre Unternehmenskultur so anpassen, dass sie auch zukünftig wettbewerbsfähig sind.

Erfolg bei KI gelingt nur mit dem richtigen Rezept, das alle notwendigen Zutaten enthält. Deshalb sollten Unternehmen alle Bestandteile ihrer KI-Infrastruktur in den Blick nehmen und optimieren. Das neue E-Book „KI-Infrastrukturen optimieren“ von BigData-Insider weitet den Blick und erklärt, warum Daten für KI wichtig sind, aber bei Weitem nicht alles. Dabei zeigt sich, dass es eine geteilte Verantwortung bei KI aus der Cloud gibt.