Was haben Unternehmen wie ING Bank, Lyft, Audi oder Bosch gemeinsam? Der wirtschaftliche Erfolg dieser Unternehmen lässt sich nicht zuletzt darauf begründen, dass sie entscheidende Erkenntnisse schnell aus großen Datenmengen ziehen können.

ATT&CK gilt als Lexikon des Hackerverständnisses. Es erklärt, wer die Gegner sind und welche Ziele diese haben. Durch die letzte Evaluation konnte die Cybersicherheit noch deutlich verbessert werden.

Jedes Geschäft dreht sich um Daten. Neue Technologien wirken sich auf alle Bereiche und alle Branchen aus. Technologien wie KI und das IoT werden zum Standard und generieren nicht nur enorme Datenmengen, sondern sind auch darauf angewiesen.

Bei einer Data Fabric handelt es sich um eine Architektur konsistenter Datenservices für Endpunkte, die sich auf lokale und Multi-Cloud-Umgebungen erstreckt. Soweit zur Theorie, aber was steckt wirklich hinter der Technologie?

Von der Datenerfassung und -verarbeitung in der Cloud oder am Edge - IoT-Architekturen können enorme Vorteile bieten. Ihre Echtzeit-Natur birgt jedoch technische Herausforderungen, die nur mit entsprechender Erfahrung bewältigt werden können.

++Vom Data Lake zum Data Mesh ++5G rückt die Netzwerk-Resilienz in den Fokus ++IoT-Betriebssysteme und wie sie "den Anschluss finden" ++Blockchain in Oracle-Datenbanken

Einkaufen, Essen bestellen, Partner kennenlernen - viele Dinge laufen wie selbstverständlich online ab. Doch Ausweis beantragen, Auto anmelden oder Anschrift wechseln erfordern meist noch ein persönliches Erscheinen.

Der Stichtag für die Datenschutzgrundverordnung rückt immer näher. Die Infografik zeigt zu diesem Thema vier wichtige Fakten. Dazu zählen beispielsweise die strengen Geldstrafen, die bei Verstößen gegen die DSGVO fällig werden.

Angesichts rasanter Fortschritte bei der Spracherkennung erobert sich die Spracheingabe immer mehr Einsatzbereiche. Sie ist nicht nur schneller als die Eingabe per Tastatur, sondern führt auch zu mehr Flexibilität und Mitarbeiterzufriedenheit.

Der Begriff AIOps taucht immer häufiger auf, wird aber aus naheliegenden Gründen häufig mit dem Begriff MLOps verwechselt. Innerhalb der Analyse-Landschaft ist es ein wichtiger Bestandteil von Operational Intelligence.

+Cloud-Krieg um die Daten +Stromverbrauch der Blockchain +Virtuelle Weitstrecken-Verbindungen via SD-WAN +Quantencomputer: Stand der Technik

Mittlerweile gibt es eine ganze Reihe von industriellen Anwendungsfällen für Machine Learning und Künstliche Intelligenz. Das gilt besonders für Bereiche wie Qualitätskontrolle und die Steigerung der Overall Equipment Efficiency.

Der Weltenergieverbrauch wird bis 2050 um fast 50 % steigen, wobei Öl und Gas voraussichtlich bis mindestens 2045 den größten Anteil am Energiemix bleiben werden.

Industrie 4.0 oder die digitale Transformation der Produktherstellung, wurde hauptsächlich von Herstellern übernommen, die bereits innovationsorientiert und digital ausgerichtet waren, wie z. B. in der Automobil- und Luftfahrtindustrie.

Im Informationszeitalter gehören Daten zu den wichtigsten Ressourcen moderner Organisationen. Immer mehr Unternehmen nutzen Daten für Ihre Prozesse und Entscheidungen und um Ihre individuellen geschäftlichen Ziele zu erreichen.

+Sicherheitsmodell SASE – So geht Secure Access Service Edge +In drei Schritten zum leistungsfähigen Webprojekt +Distributed Ledger für private Blockchains mit Hyperledger Iroha

Steigende Beschwerde- oder Retourenquoten, höhere Absprungraten, eine sinkende Conversion Rate – bei diesen Vorkommnissen schrillen die Alarmglocken.

Papier ist geduldig, aber auch teuer: Dieser kurze Satz verweist bereits auf wichtige Vorteile einer papierlosen, elektronischen Rechnungsbearbeitung.

Im Rahmen der europäischen Integration werden nach und nach die nationalen Gesetzgebungen der EU-Länder vereinheitlicht. Ziel ist dabei die Schaffung eines gemeinsamen europäischen Wirtschafts- und Rechtsraumes.

Im urbanen Raum liefern bereits eine hohe Anzahl von Sensoren Daten, wie beispielsweise Zählschleifen für Verkehrsflusskontrollen, Drucksensoren in Brücken oder lokale Wetter- oder Umweltsensoren.

In vielen Unternehmen sind immer noch hochmanuelle Aufgaben für wichtige Geschäftsprozesse in der Prozesslandschaft verankert. Diese repetitiven Arbeiten sind für die Mitarbeiter langweilig, demotivierend und außerordentlich ineffizient und ungenau.