+++ Was man bei der DSGVO erst später richtig angehen kann +++ Data-Analytics - fünf Tipps für den Start im Mittelstand +++ Handeln wie Google - Refurbishment im Datacenter +++

Zunehmende Digitalisierung erfordert neue Datenbanken. Apache Hadoop, die Allzweckwaffe für Big Data? NoSQL-Datenbanken und Public-Cloud-Datenbanken in der Übersicht.

Wie lassen sich Konstruktion, Entwicklung und Fertigung zukunftsfähig machen? Dieser Frage stellt sich das Whitepaper und stellt als Lösung eine integrierte Product-Lifecycle-Management-Plattform mit zentral gehosteten virtuellen Desktops vor.

Produktionsdatenbanken müssen heute immer mehr Transaktionen bei nie dagewesenen Geschwindigkeiten bearbeiten, während die Datenmengen exponentiell zunehmen, die IT-Budgets aber nicht. Für IT-Experten ist daher ein ganzheitlicher Ansatz wichtig.

Durch den Einsatz von KI können Chatbots mehr sein, als nur eine Art, um mit ihrem Unternehmen zu kommunizieren. Sie können eine Quelle von Daten darstellen, um zu erfahren, wonach ihre Kunden suchen und wie sie mit dem Unternehmen interagieren.

+++ Connected Cars: Chancen und Herausforderungen +++ Deutsche Clouds sind sicher – aber auch sicher genug? +++ Mehr Transparenz bei Künstlicher Intelligenz +++

Viele Unternehmen tun sich schwer in Sachen künstlicher Intelligenz (KI). Die Erfolgschancen sind vielsprechend, ein zu spätes Einsteigen könnte der Konkurrenz Wettbewerbsvorteile verschaffen. Doch die Entscheidung für eine Strategie fällt schwer.

Künstliche Intelligenz (KI) wird viele Branchen verändern. Doch um das Potenzial einer KI-Lösung erfolgreich umzusetzen und zu nutzen, braucht es die richtigen technischen Voraussetzungen: eine Infrastruktur, die den Ressourcenhunger der KI bedient.

Papierloses Büro, ERP- und CRM-Systeme: Die digitale Transformation ist in vielen Unternehmen bereits Realität. Den Schritt in die Public Cloud scheuen dagegen viele, obwohl die Auslagerung von Infrastruktur und Daten viele Vorteile bietet.

Technologien wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning haben die Fähigkeit, Muster in Daten zu erkennen und können dadurch helfen Probleme zu lösen oder Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Heutzutage unterliegen Daten einem rapiden Wachstum. Neue Technologien wie künstliche Intelligenz oder Deep Learning werden benötigt, nicht nur um diese Datenmengen zu analysieren und auszuwerten, sondern auch davon zu lernen.

In der heutigen Unternehmenswelt bekommen neue Technologien, wie künstliche Intelligenz, immer größere Bedeutung zugesprochen. Und obwohl KI schon mehrfach im Einsatz ist, bleiben so manche Zweifel offen wie die Zukunft aussehen wird.

Eine effektive Zusammenarbeit zwischen Marketing und IT hängt von der Flexibilität der Marketingtools ab. Damit diese erfolgreich sind braucht es eine umfassende Strategie.

Das Internet der Dinge öffnet Unternehmen neue Wege, Daten als Entscheidungsgrundlage zu verwenden. Aber gleichzeitig schürt es auch die Bedenken an die Sicherheit. Aber was muss eine Sicherheitslösung können, um diesen neuen Gefahren zu begegnen?

+++ Das Netzwerk steht bei IoT- Sicherheit in der Pflicht +++ Woran Big-Data-Analysen wirklich scheitern +++ Was SD-LAN kann und worauf es ankommt +++ Grundlagen der Endpoint Security +++

Die vom Dezember 2017 bis Februar 2018 durchgeführte Umfrage zum Thema Industrie 4.0 beschäftigte sich mit Fragen wie: Ist der Trend vorbei oder relevanter denn je? Wo stehen Unternehmen? Noch bei der Planung oder bereits in der Umsetzung?

In der Baubranche ist es oft wichtig zu wissen, wer welche Maschinen oder Fahrzeuge gerade verwendet, um Einsätze besser zu planen. Solche Dokumentationen werden meist noch handschriftlich verfasst. Doch das kann fehleranfällig sein.

Die Cloud bietet Unternehmen eine Vielzahl von Vorteilen. Dazu zählen unter anderen Flexibilität, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit. Dennoch ist die Cloud nicht für jede Arbeitslast ideal.

Künstliche Intelligenz, Marketing Automation und messbares Marketing - diese Themen sollten B2B Marketer 2018 auf der Agenda stehen haben. Was es mit diesen Trends auf sich hat? Das lesen Sie hier!

Per Definition ist das Ziel eines Programms für das Asset-Management sicherzustellen, dass Assets den Wert für alle Beteiligten in der Wertschöpfungskette über den gesamten Lebenszyklus zu maximieren.

Das sind die Big Data Risks 2018 +++ Sicherheit als Einkaufsbedingung +++ So funktioniert Google TensorFlow +++ Cloud-Nutzung und DSGVO in Einklang bringen