In einer zunehmend datengetriebenen Welt stehen Unternehmen vor einer zentralen Frage: Wie
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Die Debatte „Das Data Warehouse ist tot“ gehört zu den hartnäckigsten Mythen der IT‑Branche. Aber die Notwendigkeit, Daten zu integrieren, zu modellieren und für Geschäftsentscheidungen zuverlässig bereitzustellen, ist aktueller denn je. Selbst KI und Machine Learning sind auf Daten angewiesen – ohne eine solide Datenbasis bleibt ihr Potenzial ungenutzt.
Die Debatte „Das Data Warehouse ist tot“ gehört zu den hartnäckigsten Mythen der IT‑Branche. Aber die Notwendigkeit, Daten zu integrieren, zu modellieren und für Geschäftsentscheidungen zuverlässig bereitzustellen, ist aktueller denn je. Selbst KI und Machine Learning sind auf Daten angewiesen – ohne eine solide Datenbasis bleibt ihr Potenzial ungenutzt.
Die Debatte „Das Data Warehouse ist tot“ gehört zu den hartnäckigsten Mythen der IT‑Branche. Aber die Notwendigkeit, Daten zu integrieren, zu modellieren und für Geschäftsentscheidungen zuverlässig bereitzustellen, ist aktueller denn je. Selbst KI und Machine Learning sind auf Daten angewiesen – ohne eine solide Datenbasis bleibt ihr Potenzial ungenutzt.
In „Die Top 7 Anforderungen an ein modernes Data Warehouse (Teil 1)“ haben wir die folgenden essenziellen Anforderungen für ein modernes Data Warehouse beleuchtet: Datenmodellierung, Cloud-Integration und Sicherheit. Diese drei
In einer zunehmend datengetriebenen Geschäftswelt ist eine leistungsfähige und zukunftssichere Datenplattform unerlässlich. Doch was macht ein modernes Data Warehouse aus, das Unternehmen nicht nur bei der Analyse historischer Daten unterstützt,
Der Modern Data Stack ist eine Sammlung von Technologien und Tools, die darauf abzielen, die Datenverarbeitung und -analyse effizienter, skalierbarer und benutzerfreundlicher zu gestalten. Er ist somit für viele Unternehmen
Cloud-Technologien als strategischer Vorteil: Warum Unternehmen jetzt migrieren sollten Die Migration in die Cloud ist längst nicht mehr nur ein Trend, sondern eine strategische Notwendigkeit für Unternehmen. Die Hauptgründe für
Im Jahr 2025 stehen Unternehmen weiterhin vor der Entscheidung, ihre Data-Warehouse-Lösungen entweder in der Cloud oder On-Premises zu betreiben. Beide Ansätze bieten spezifische Vor- und Nachteile, die es sorgfältig abzuwägen
Im Jahr 2025 hat sich Software as a Service (SaaS) fest als Standardmodell für die Bereitstellung von Softwarelösungen etabliert. Unternehmen aller Größenordnungen nutzen SaaS, um von dessen Flexibilität, Skalierbarkeit und
Viele Unternehmen, gerade in Deutschland, haben nach wie vor Vorbehalte gegenüber der Cloud. Die größte Sorge bleibt der Kontrollverlust über eigene Daten und Produkte. Doch große Cloud-Anbieter haben in den
In der heutigen digitalen Welt besteht ein Großteil der globalen Daten aus unstrukturierten Inhalten. Ganze 80 % der weltweiten Daten, so Forrester in seinem Bericht „Predictions 2024: Data and Analytics“, sind unstrukturiert. Unternehmen, die diese Daten effektiv nutzen können, haben die Möglichkeit, enorme Geschäftspotenziale freizusetzen. Doch oft bleiben diese Datenquellen ungenutzt, da herkömmliche Suchmethoden den Zugriff auf relevante Informationen erschweren.
Agile Methoden sind in ihrer Anwendung so vielfältig wie die Projekte und Branchen, in denen sie zum Einsatz kommen. Ursprünglich in der Autoindustrie beim japanischen Hersteller Toyota in Form der Kanban-Methode entwickelt, um die Produktionseffizienz zu steigern, hat sich eine vielfältige Landschaft agiler Methoden über viele Jahre hinweg entwickelt.
Der Deal wird insightsoftwares Fähigkeiten in den Bereichen operative Planung, Berichterstattung und Analysen im Qlik-Ökosystem erweitern RALEIGH, N.C. – 31. Mai 2024 – insightsoftware, ein globaler Anbieter umfassender Lösungen für Finanz-,
Künstliche Intelligenz (KI) ist seit Jahren in aller Munde. Dennoch ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass es neben KI und datenbasierten Methoden auch andere Lösungen für moderne Probleme gibt. Die Wahl des richtigen Werkzeugs erfordert zunächst den Einsatz des eigenen anstelle eines künstlichen Verstandes „Natürliche Intelligenz“ (NI). Bevor wir uns also auf die neuesten technologischen Lösungen stürzen, sollten wir uns die Zeit nehmen, um das zu lösende Problem wirklich zu verstehen und aus den sich ergebenden Anforderungen die beste Methode zur Lösung zu bestimmen anstelle die Anforderungen auf die Lösungsmethode zu hämmern.
Die Auswahl und Priorisierung von Datenanwendungsfällen ist ein kritischer Schritt für Unternehmen, die ihre Daten effektiv nutzen möchten. Oftmals werden die verschiedenen Strategien und ihre Implikationen sowie Vor- und Nachteile jedoch nicht ausreichend berücksichtigt. In diesem Artikel beleuchten wir einige Strategien und Ansätze und für welche Unternehmen sie geeignet sind.
Ein Großteil der Unternehmen betrachtet Daten immer noch nicht als strategischen Hebel zur Erreichung geschäftlicher Ziele. Die Analyse brachliegender Datenbestände offenbart ein ungenutztes Reservoir an Chancen. Um dieses Dilemma zu überwinden, ist es von entscheidender Bedeutung, die Potenziale im Bereich Daten und künstliche Intelligenz (KI) zu verstehen. Hierbei dienen die Schlagwörter (#)Daten und (#)KI als treibende Kräfte für Innovation und Wettbewerbsvorteile.
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