Was ist und was kann Cognitive Computing?

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Die digitale Transformation betrifft jede Branche und Unternehmen jeglicher Größenordnung. Trifft der Wandel aber auf das Medium Papier, kommt er ins Stocken. Denn der manuelle Aufwand, den Papier mit sich bringt, erzeugt Kosten und Zeitverlust.

Nicht nur Unternehmen der klassischen Industriebereiche können von Big Data profitieren, sondern auch die Biowissenschaften. Big Data ermöglicht ihnen, mit Hilfe gesammelter Daten schneller zu Einsichten zu gelangen und dabei noch Kosten zu sparen.

Ohne Unterlass gehen Daten ein, sowohl in Papier als auch in digitaler Form. Wie kann ein Unternehmen dieser Herausforderung gewachsen sein, wenn sich dies selbst für hochmodern aufgestellte Organisationen als schwierig erweist?

Vermutlich haben Sie schon einmal von NoSQL gehört und fragen sich, was ist das eigentlich. Allerdings umfasst NoSQL ein so breites Spektrum, dass es nahezu unmöglich macht, den Begriff klar und präzise zu definieren.

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Data Warehouses dienen als Langzeitlager für Daten und entlasten die Produktiv-IT des Unternehmens. Doch wer gedacht hat, neue Techniken wie Hadoop & Co. würden das Data Warehouse überflüssig machen, hat sich getäuscht.

Obwohl Ausfälle oder Verzögerungen oft hohe Kosten nach sich ziehen, gehen viele Unternehmen im Umgang mit geschäftskritischen Systemen hohe Risiken ein. Vor allem die Abhängigkeit vom Wissen und Können einzelner Personen wird schnell zur Falle.

Vielen Unternehmen gelingt es nicht, den Wert ihrer Daten auszuschöpfen. Eine Verbesserung der Datenaufbereitung (Data Preparation) kann helfen, dass möglichst viele Anwender in einem Unternehmen in der Lage sind, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Wenn Daten über Netzwerk- und Cloud-Grenzen hinweg synchronisiert werden, braucht es ein fundiertes Cloud Data Management, das sicherstellt, dass die digitalen Prozesse reibungslos funktionieren und Cloud-Compliance-Vorgaben eingehalten werden.

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Administratoren müssen heute nicht nur immer mehr, sondern auch unterschiedliche Datenbanken verwalten und optimieren. Doch wie lassen sich hohe Leistung und Erreichbarkeit in großen, heterogenen Datenbank-Umgebungen gewährleisten?

Unternehmen stehen ständig vor der Aufgabe, die Datenverwaltung zu verbessern. Schon die wachsende digitale Datenflut aus diversen Quellen zu bewältigen, ist eine Herausforderung. Hinzu kommen papierbasierte Prozesse, die eingebunden werden müssen.

Dieses eBook stellt die wichtigsten Anwendungsszenarien und Kriterien für BI-Tools vor und nennt jeweils eine Reihe von Beispielen.

+++ Nord-Schweden locken Datacenter mit Rundum-sorglos-Paket  +++ So verwenden Sie PowerBI, BI Center und SharePoint online +++ Security in agile Software-Projekte integrieren +++ Statement zur „New Desktop Economy“ +++

Trotz Hadoop, MongoDB und Co. ist SQL (Structured Query Language) in Unternehmen noch immer die Datenbanksprache Nummer eins. Doch der Code ist oft verwirrend und die Anweisungen, um die richtigen Datensätze für die Analyse zu erhalten, kompliziert.

Für Tableau-Nutzer ist das Data Blending, also das Kombinieren, Bearbeiten und Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellen kritisch und zeitaufwändig. Umso wichtiger ist es, hier planvoll zu agieren.

+++ Unternehmen suchen nach Strategien für das Backup mobiler Daten +++ Missachtung der DSGVO ist kein Kavaliersdelikt +++ Highspeed NAS TVS-1282T3 für Mac- und Windows-Nutzer von Qnap +++ Feuermelder für die Webseite +++

Die IT-Branche ist übersättigt mit Ratschlägen zu Big Data. Allerdings sehen sich einige Unternehmen mit einem ganz anderen Thema konfrontiert, dass weitaus weniger Aufmerksamkeit erhält: Large Data.

Mitarbeiter und die Unternehmen, für die sie arbeiten, sammeln Daten. Entgegen landläufiger Meinung ist das durchaus angebracht, ja meist sogar notwendig, da die Daten für Unternehmen nützlich sein können.