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Das Ebook "Die Datenrevolution: Wie Big Data Ihr Unternehmen erfolgreich macht" führt in die Welt von Big Data ein. Es erklärt die Bedeutung von Big Data, beleuchtet Herausforderungen und Technologien, zeigt Beispiele und bietet eine Übersicht über Big-Data-Plattformen. Ein unverzichtbarer Leitfaden für Unternehmen, die von Daten getriebene Entscheidungen treffen möchten.
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Big Data ist nicht nur ein Begriff, sondern ein Imperativ für Unternehmen in der heutigen digitalen Ära. In diesem ersten Kapitel werden wir uns eingehend mit der Bedeutung von Big Data auseinandersetzen. Sie werden verstehen, warum es für Unternehmen so wichtig ist, Entscheidungen auf der Grundlage von Erkenntnissen aus großen Datenmengen zu treffen. Die Fähigkeit, Muster und Trends in Daten zu erkennen, ist der Schlüssel zu einem Wettbewerbsvorteil, den jedes Unternehmen anstreben sollte. Wir werden auch einen Blick auf einige faszinierende Beispiele werfen, wie Big Data die Welt bereits verändert hat.
Doch bevor wir uns weiter in die Welt von Big Data vertiefen, müssen wir die Herausforderungen verstehen, die mit der Verarbeitung und Nutzung großer Datenmengen einhergehen. Daten können unstrukturiert, unvollständig oder fehlerhaft sein. In diesem Kapitel werden wir diese Probleme beleuchten und Ihnen zeigen, wie Sie sie überwinden können, um die wertvollen Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.
Um Big Data effektiv nutzen zu können, müssen Sie zunächst verstehen, was es genau ist und welche Merkmale es auszeichnen. In diesem Kapitel werden wir uns eingehend mit den Grundlagen von Big Data befassen, von der Datenmenge bis zur Vielfalt der Datenquellen. Sie werden lernen, wie Big Data von herkömmlichen Datenanalysen abweicht und warum dies so wichtig ist.
Eine tiefgreifende Definition von Big Data ist entscheidend, um die Konzepte in diesem Buch zu verstehen. In diesem Kapitel werden wir uns ausführlich mit den verschiedenen Dimensionen von Big Data befassen, einschließlich Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit. Sie werden sehen, wie diese Dimensionen die Art und Weise beeinflussen, wie wir Daten sammeln, speichern und analysieren.
Die Geschichte von Big Data reicht weiter zurück, als Sie vielleicht denken. In diesem Kapitel werden wir die Entwicklung von Big Data von den Anfängen bis zur modernen Ära der Datenrevolution verfolgen. Sie werden erstaunt sein, wie sich die Technologie und die Herangehensweise an Daten im Laufe der Zeit verändert haben.
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Eine Vielzahl unterschiedlicher Benutzer von Mitarbeitern von Behörden bis hin zu professionellen Entwicklern verlassen sich bei ihren täglichen Aufgaben auf relationale Datenbanken.
Schlecht gestaltete Datentabellen können eine Datenbank ineffizient machen oder schlimmer noch, sie können die Integrität Ihrer Daten komplett gefährden.
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Haben Sie Erfahrung mit Kubernetes und suchen Sie nach den richtigen Tools, um Ihren Entwicklungsworkflow zu verbessern? Entdecken Sie die wichtigsten Tools zum Ausführen, Entwickeln, Bereitstellen und Überwachen von Anwendungen unter Kubernetes.
CSS ist ein grundlegender Bestandteil des Webdesigns. Erfahren Sie alles, was Sie wissen müssen, um bestehende CSS zu optimieren und eigene CSS professionell zu schreiben.
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In unserem Blog finden Sie weitere spannende Artikel zu unseren Beratungsthemen und -leistungen. Da ist bestimmt etwas für Sie dabei.
Zum Blog >>In einer Welt, die zunehmend von Daten angetrieben wird, stehen KMU vor der Herausforderung, die richtige Datenbanktechnologie zu wählen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Dieser Artikel taucht tief in die Welt der Datenbanken ein, vergleicht Modelle wie relationale, verteilte und NoSQL-Datenbanken und beleuchtet deren Bedeutung für die Digitalisierung in KMU. Zudem werden zukunftsweisende Trends wie KI, Blockchain und Cloud-Datenbanken entschlüsselt. Erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten sicher verwalten und welche Technologien Ihr Unternehmen transformieren könnten.
Algorithmen, die in der Lage sind, Bilder zu verstehen, sind eine wichtige technologische Grundlage für viele Innovationen. Zusammen mit der Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) sind sie von grundlegender Bedeutung für unsere Bemühungen, Maschinen zu bauen, die in der Lage sind, die Welt um sie herum zu verstehen und zu lernen, so wie wir es tun. In der Regel handelt es sich dabei um Anwendungen, die auf Deep Learning basieren. Werfen wir also einen Blick auf einige der wichtigsten Trends, die wir im Zusammenhang mit dieser faszinierenden Technologie verfolgen werden.
Aus der Data Science ging die KI hervor, die Fähigkeit von Maschinen, zu "lernen" und auf der Grundlage der ihnen zur Verfügung stehenden Daten immer bessere Vorhersagen zu treffen. Die aufregendsten Trends im Bereich Daten drehen sich heute um diese kognitiven Entscheidungsfähigkeiten.
Die Menge an Daten, die Unternehmen produzieren, wächst jährlich um 40 bis 60 %. Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, all diese Daten zu verwalten, zu analysieren und zu interpretieren, um Lösungen zu ermöglichen, ihre datenorientierten Teams zu unterstützen und wertvolle Geschäftserkenntnisse zu gewinnen. Hier kommen DataOps (Data Operations)-Methoden ins Spiel.
Da sich Unternehmen schnell an veränderte Umstände anpassen müssen, ist es wichtiger denn je, zur richtigen Zeit und am richtigen Ort Zugriff auf die richtigen Daten zu haben. Es ist keine Übertreibung zu sagen, dass viele Unternehmen in Daten ertrinken. Wir brauchen Struktur und Disziplin, um zu verstehen, was - im Moment - eine Erkenntnis ist und was einfach nur Rauschen ist.
Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Data Science (DS) sind die Schlagworte in der Informationstechnologie (IT)-Branche. Die Mehrheit der Unternehmen bewegt sich von der Proof of Concept (POC)-Phase zur Produktion und Monetarisierung von KI/ML/DS-Lösungen. Aufgrund der Art der Arbeit, die in die Projekte involviert ist, unterscheiden sich Teamzusammensetzung, Qualifikationsanforderungen und die Kernentwicklung von KI/ML/DS etwas von der traditionellen Softwareentwicklung. Die Einbeziehung von Datenexploration, Data Engineering, Experimenten und spezialisierten Tools wie Jupyter-Notebook trägt zur Komplexität bei.
Die Nutzung von Cloud-Diensten für die Datenspeicherung und zunehmend auch für Analysen und Berechnungen bedeutet, dass Sie einen Großteil der Probleme, die mit der Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen einhergehen, im Grunde "auslagern". Probleme wie Speicherplatz, Stromverbrauch, Netzwerkinfrastruktur und Sicherheit werden zum Problem Ihres Cloud-Service-Anbieters, und dieser ist in der Regel gut dafür gerüstet.
Die enormen Fortschritte, die in jüngster Zeit im Bereich des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) gemacht wurden, sind im Begriff, Branchen vom Gesundheitswesen über das Transportwesen und Versicherungen bis hin zu Fertigung, Dienstleistungen und Verteidigung zu revolutionieren. Wie bei jeder revolutionären technologischen Veränderung, z. B. bei Automobilen oder dem Aufkommen von Fabriken, wirft dieser Fortschritt erhebliche Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Zuverlässigkeit und Schutz auf.
Die Welt braucht kluge Entscheidungen. Datenkompetenz ist ein Weg, genau das zu erreichen. Das Erlernen von Datenkompetenz ist vergleichbar mit der Art und Weise, wie man Lesen und Schreiben gelernt hat.
Business Intelligence (BI) ist ein technologiegesteuerter Prozess zur Analyse von Daten und zur Darstellung von umsetzbaren Informationen, die Führungskräften, Managern und anderen Entscheidungsträgern im Unternehmen helfen, fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. BI hilft Unternehmen, Daten aus internen Systemen und externen Quellen zu sammeln, sie für die Analyse vorzubereiten, Abfragen gegen diese Daten zu entwickeln und auszuführen sowie Berichte, Dashboards und Datenvisualisierungen zu erstellen, um die Analyseergebnisse den Entscheidungsträgern im Unternehmen sowie den operativen Mitarbeitern zur Verfügung zu stellen.
Je datenkompetenter Ihr Unternehmen ist, desto besser werden Ihre Ergebnisse sein. Unternehmen, die es versäumen, die Datenkompetenz ihrer Mitarbeiter zu fördern, geraten ins Hintertreffen, weil sie nicht in der Lage sind, die lebenswichtige Geschäftsressource Daten vollständig zu ihrem Geschäftsvorteil zu nutzen.
