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Edge Analytics: Die Vor- und Nachteile unmittelbarer, lokaler Erkenntnisse

Laut Gartner werden 90 % der implementierten Data Lakes nutzlos sein und Experian geht davon aus, dass rund 32 % der Daten in US-Unternehmen ungenau sind. Doch Daten sind das wertvollste Gut für jedes Unternehmen und es wäre eine Schande, sie komplett zu löschen oder irgendwo in einem verlassenen Data Lake vor sich hindümpeln zu lassen. Data Scientists sollten ihre wachsenden Pools mit IoT-Daten stattdessen aktiv nutzen, um die von verschiedenen Endpunkten bereitgestellten Informationen zu analysieren und Schlussfolgerungen daraus zu ziehen, die zu besseren Geschäftsergebnissen führen.

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Was ist Datenaufbereitung?

Unter Datenaufbereitung versteht man die Bereinigung und Transformation von Rohdaten vor der eigentlichen Verarbeitung und Analyse. Der Prozess ist zwar zeitaufwendig, aber unerlässlich, um die Vorteile von Business-Intelligence zu realisieren. Und dank smarter Selfservice-Tools funktioniert die Datenaufbereitung heute so einfach und effizient wie nie zuvor.

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Was ist Datenmanagement?

Datenmanagement bzw. Datenverwaltung bezeichnet die professionelle Erstellung und Pflege eines Frameworks für die Aufnahme, die Speicherung, das Mining und die Archivierung von allen Daten, die für moderne Unternehmen von Bedeutung sind. Im Folgenden geht es um die sieben Typen des Datenmanagements, die Vorteile der richtigen Herangehensweise, drei wichtige Best Practices und die Frage, wie Unternehmen die richtigen Tools finden.

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Was ist Datenintegration?

Unter Datenintegration versteht man die Zusammenführung von Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen in einer einzigen Ansicht, die aussagekräftige und wertvolle Informationen bietet. Organisationen setzen über sämtliche Branchen hinweg auf Datenintegrationsinitiativen, um ihre Daten effektiver zu analysieren und so die strategische Entscheidungsfindung und die Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.

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Was ist Datenverarbeitung?

Bei der Datenverarbeitung geht es darum, Rohdaten in ein besser lesbares Format umzuwandeln, das von Computern interpretiert und von Mitarbeitern in der gesamten Organisation genutzt werden kann.

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Die Zukunft von Big Data

Big Data ist ein Sammelbegriff für alles, was mit der Erfassung, Analyse und Nutzung riesiger Mengen digitaler Informationen zur Prozessoptimierung zu tun hat. Es verändert die Art wie wir leben, einkaufen und unseren Alltag bewältigen – und das in einem rasanten Tempo. Hier erfahren Sie, was genau sich hinter dem Begriff Big Data verbirgt und wie Sie möglichst viel aus Ihren Big Data herausholen können.

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ETL-Tests: Ein Überblick

ETL-Tests beziehen sich auf Prüfungen während des ETL-Prozesses, um die Genauigkeit von Daten zu validieren, zu verifizieren und sicherzustellen sowie Dubletten und Datenverluste zu verhindern. Erfahren Sie mehr über die 8 Phasen von ETL-Tests, 9 Arten von Tests, häufige Herausforderungen, wie Sie das beste Tool finden und mehr.

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Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein zentrales Repository, das Big Data aus verschiedenen Quellen im Rohformat speichert. Aufgrund der Vorteile des Data Lake-Formats verabschieden sich viele Organisationen von ihren Data Warehouses. Erfahren Sie, worin sich Data Lakes von anderen Speichern unterscheiden, warum sie immer beliebter werden und wie Sie anfangen können, einen Data Lake zu erstellen.

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Was ist Business Intelligence (BI)?

Unter Business Intelligence (BI) versteht man die Prozesse, Technologien, Kenntnisse und Anwendungen, die eingesetzt werden, um fundierte, datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dies umfasst die Datenerfassung, Datenaggregierung, Analyse und aussagekräftige Präsentation für eine effektive Entscheidungsfindung.

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Was ist Datenredundanz?

Eine Datenredundanz liegt vor, wenn in einem Datenbank- oder Datenspeichersystem dieselben Daten gehalten werden. Identische Daten können in zwei unterschiedlichen Feldern innerhalb einer einzigen Datenbank oder zwei unterschiedlichen Punkten in mehreren Softwareplattformen oder Umgebungen vorliegen. Erfahren Sie, wie Sie mit MDM Datenredundanz und damit zusammenhängende Probleme vermeiden können.

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AI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning

Unter Artificial Intelligence (AI) versteht man Maschinen, die menschliche Intelligenz nachahmen, um bestimmte Aufgaben durchzuführen. Maschinelles Lernen (ML) ist eine Unterdisziplin von AI, bei der Computer anhand von Big Data lernen, ohne dass sie entsprechend programmiert sind. Deep Learning (DL), ein Teilbereich von ML, bildet Abstraktionen von Datensätzen, um Bedeutung zu konstruieren.

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Was ist Data-Profiling?

Data-Profiling eröffnet neue Geschäftschancen. Unternehmen, die Data-Profiling für die Organisation und Analyse ihrer Daten nutzen, können ihr Erfolgspotenzial steigern und sich klare Wettbewerbsvorteile sichern.

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