Mit Data Analytics Wertschöpfungspotenziale in der Produktion heben

Im Zuge der voranschreitenden Digitalisierung werden immer mehr Daten generiert. Weltweit rechnet Statista für das Jahr 2021 mit 79 Zettabytes, bis 2025 sollen es sogar mehr als 180 Zettabytes sein. Ein Großteil davon entfällt auf produzierende Betriebe. Rund ein Terabyte an Daten generiert ein typischer Produktionsbetrieb täglich. Doch weniger als ein Prozent davon wird analysiert und ausgewertet. Unternehmen lassen also 99 Prozent ihrer Daten ungenutzt und verschenken damit enormes Wertschöpfungspotenzial. Denn mit der richtigen Datennutzung lassen Einnahmen steigern und Produktionskosten senken. Entscheider, die ihre Unternehmen auf einen nachhaltigen Wachstumspfad lenken wollen, sollten daher in Lösungen investieren, mit denen sich das Geschäftspotenzial ihrer Datenschätze heben lässt.

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Neo4j verbessert die Usability mit neuen Funktionen

Die Graphdatenbank von Neo4j wird um neue Funktionen erweitert. Es kommen Verbesserungen hinzu, die sich mit der Einbindung von Data Warehouses, der automatischen Modellierung von Daten und der Backend-Administration befassen. Darüber hinaus verbessert der Hersteller auch die GDS (Graph Data Science), die jetzt in der Ausgabe 2.1 zur Verfügung steht. Die neuen Features sollen für Data Scientists und Entwickler gleichermaßen den Einstieg in die Graphdatenbank erleichtern.

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Dezentral statt zentral: Warum Data Mesh etablierte Data Repositories ablösen wird

Mit Data Mesh scheint sich bei der Datenspeicherung und -verarbeitung ein Paradigmenwechsel anzubahnen. Statt zentraler Data Repositories, wie Data Warehouses oder Data Lakes, könnten Unternehmen in Zukunft auf eine verteilte Datenarchitektur setzen, um endlich das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen zu können. Dieser Artikel erklärt die Grundsätze dieses neuen Datenarchitekturkonzepts, welche Vorteile es bietet und was bei der Entscheidung, ob es zu einem Unternehmen passt, zu beachten ist.

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Globale Organisationen beschleunigen die digitale Transformation mit Control-M von BMC

BMC ist für einige technologisch fortschrittliche Unternehmen – wie CARFAX, Itaú Unibanco, Colruyt Group und Navistar – die erste Wahl, wenn es darum geht, die Zusammenarbeit zwischen den Entwicklern zu verbessern, die Kundenzufriedenheit zu steigern, integrierte und automatisierte Datenpipelines zu schaffen und die Ausfallzeiten von Fahrzeugen zu reduzieren. Um die Bereitstellung neuer Anwendungen und Daten-Workflows zu beschleunigen, die innovative digitale Produkte und Transformationsprojekte vorantreiben, können Unternehmen durch einen strategischen Ansatz für ihre Orchestrierungsplattform stark profitieren.

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Softwareroboter: Digitale „Hände“ zur durchgehenden Datenverarbeitung

Es besteht kein Zweifel: Daten sind das Gold des digitalen Zeitalters. Werden die enormen Datenmengen jedoch manuell bearbeitet und ist Automatisierung durch Datensilos und Legacy-Lösungen unmöglich, wird aus dem Goldschatz eine bleischwere Prozessbremse. Modernes Enterprise Content Management in Kombination mit intelligenter Automatisierung und den digitalen „Händen“ von Softwarerobotern – Stichwort: Robotic Process Automation – bringt Geschwindigkeit und Präzision in Arbeitsabläufe.

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Verbessern Sie ihre Data-Science-Aktivitäten mit Data Enrichment

In den letzten Jahren hat der Data-Science-Bereich große Fortschritte gemacht. In den meisten Unternehmen sind sich Entscheidungsträger bewusst, dass mehr Anstrengungen unternommen werden müssen, um sowohl interne als auch externe Daten mit Hilfe fortgeschrittener Analysemethoden vollumfänglich auszunutzen. Das Verständnis für die zukünftige Rolle, welche maschinelles Lernen und KI einnehmen werden, ist vorhanden – die Herausforderung beginnt mit der Frage wie man anfängt, diese Quellen zielgerichtet zu nutzen.

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