Data-Science-Praxis: Die besten Tools für Datenwissenschaftler
#Technologie #BigData

Data Science steht bei Unternehmen hoch im Kurs․ Doch wer Business-Mehrwert aus Daten generieren will, benötigt die richtigen Tools․

Was ist Data Science?
#Technologie #BigData

Data Science – oder Datenwissenschaft – unterstützt Unternehmen dabei, ihre Daten gewinnbringend zu nutzen․

Demand Management: Wie Vertrieb und Marketing ein neues Mindset erhalten
#Technologie #BigData

Um Demand Management abteilungsübergreifend zu etablieren, müssen Unternehmen den Umgang mit ihren Daten neu denken․

ELT, DataOps & Co․: Entwicklungen im Data Management
#Technologie #BigData

Ineffiziente Data Pipelines und Methoden, die über zwei Jahrzehnte die Datenanalyse beherrschten, werden zunehmend von modernen Technologien verdrängt․

Klimawandel besser verstehen: Geodaten offenbaren Zusammenhänge
#Technologie #BigData

Die Analyse und Visualisierung von ortsbezogenen Informationen hilft dabei, den Klimawandel besser zu verstehen und passende Lösungen zu entwickeln․

Was ist DataOps?
#Technologie #BigData

DataOps vereint DevOps mit Data Science․ Das sollten Sie zum Thema wissen․

Datenqualität messen: 3 Metriken, auf die es bei DataOps ankommt
#Technologie #BigData

Auf die Datenqualität kommt es an: Datengetriebene Entscheidungen brauchen Daten, die vertrauenswürdig, verfügbar und aktuell sind․

Was ist Data Storytelling?
#Technologie #BigData

Data Storytelling – Geschichten mit Daten erzählen – ist für IT-Entscheider essenziell, die verwertbare Insights gewinnen wollen․ Das sollten Sie wissen․

Data Health: Daten – der Königsweg durch die Rezession?
#Technologie #BigData

Unternehmen, die dem Datenmanagement Priorität einräumen, können einen Abschwung besser überstehen - und mit einem Wettbewerbsvorteil wieder herauskommen․

Self-Service Analytics: 5 Erfolgstipps für Analysen ohne IT
#Technologie #BigData

Mit Self-Service Analytics können Unternehmen schneller datengestützte Entscheidungen treffen – wenn sie dabei richtig vorgehen․ Lesen Sie, wie das geht․

5 Wege ins Verderben: So entgleisen Datenprojekte
#Technologie #BigData

Zu viele Dateninitiativen sind Totgeburten․ Wenn Sie das in Ihrem Fall verhindern wollen, sollten Sie diese fünf Wege nicht beschreiten․

Data Debt: 6 Mittel gegen Datenschulden
#Technologie #BigData

Data Debt kann ähnlich vernichtend wirken wie Technical Debt․ Das hilft dagegen․

Was ist Apache Spark?
#Technologie #BigData

Apache Spark ist die führende Big-Data-Plattform․ Lesen Sie, warum․

Databricks spezifiziert weiter: Ein Lakehouse für die Industrie
#Technologie #BigData

Mit einem neuen, branchenspezifischen Lakehouse-Offering könnte Databricks ein Durchbruch gelingen – glauben Analysten․

Metadaten richtig nutzen: Warum Datenkompetenz entscheidend ist
#Technologie #BigData

Metadaten ermöglichen es, bestimmte Aspekte genauer zu betrachten oder einen Blick auf das große Ganze zu werfen․ Voraussetzung dafür ist allerdings Datenkompetenz․

Python Data Science: 5 Pflicht-Tools für Datenwissenschaftler
#Technologie #BigData

Diese Python-Tools für Data-Science-Zwecke sollten Sie kennen․

Technologie erklärt: Datenmanagement-Jargon für Business-Entscheider
#Technologie #BigData

Ein datengetriebenes Unternehmen braucht die richtigen Tools und Praktiken – und einen Chef, der diese auch versteht․ So bringen Sie CEOs wichtige Datenmanagement-Konzepte näher․

6 Gründe: Warum Sie an Data-driven scheitern
#Technologie #BigData

Ein Data-driven Enterprise erzielt bessere Ergebnisse als ein Unternehmen, das nicht datengetrieben arbeitet․ Und dennoch․․․

5 Stufen: Vom Data Warehouse zum Echtzeitdaten-Streaming
#Technologie #BigData

Mit diesen 5 Etappen schaffen Unternehmen den Wandel vom klassischem Data Warehouse zum Echtzeit-Daten-Streaming․

Data-Science-Projekte: Wie Datenwissenschaftler von Design Thinking profitieren
#Technologie #BigData

Data Scientists können deutlich bessere Business Tools entwickeln, wenn sie auf Design Thinking setzen․ Lesen Sie, wie das in der Praxis funktioniert․