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Business Intelligence meets Data Science: Zwei Welten treffen aufeinander

Auf den ersten Blick ist es verblüffend: Sowohl Business Intelligence als auch Data Science verfolgen den Erkenntnisgewinn aus Daten. Und dennoch trennen die beiden Themen häufig Welten: kulturell, organisatorisch und im Hinblick auf Werkzeuge. In dieser Serie aus Blog-Artikeln möchten wir näher in dieses Thema eintauchen, liegen doch in der Zusammenführung der beiden Themen erhebliche Chancen. Im ersten Teil betrachten wir die Ausgangslage näher.

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Analytics-Strategie: Welche Komponenten sind wichtig?

Die Jahre zwischen 2020 und 2030 sollen wieder goldene Jahre werden. Ich denke, auch ohne prophetische Fähigkeiten ist es möglich festzuhalten, dass es in vielen Projekten weiter um Schlagworte wie Digitalisierung und Artificial Intelligence gehen wird – es könnten also goldene Jahre für die Unterstützung aller organisationalen Aktivitäten im Sinne der Automatisierung mittels Algorithmen und IT werden.

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Welches Mindset braucht eine datengetriebene Organisation?

Das große Datensammeln hat begonnen, jeder will die Möglichkeiten von Big Data und Analytics für sich nutzen. Das Ziel: Effizientere Prozesse und kundenorientierte Produkte, um die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Doch wer eine datengetriebene Organisation sein möchte, muss sich bewusst sein, dass jeder Mitarbeiter einen Einfluss auf diesen Erfolg hat. Es reicht am Ende des Tages nicht aus, eine neue Software einzukaufen, ein Analytics Team aufzustellen und Data Scientisten zu rekrutieren.

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Augmented Analytics – Das Beste aus Mensch und Maschine?

Das neue Jahr hat gerade begonnen und somit wagen wir einen Ausblick auf die Trends der Zukunft. Überall sind sie zu finden, die „Top 3“ (oder 5 oder 10) Trends für Data & Analytics für 2020. Und obwohl sich die Einschätzungen natürlich nicht vollständig überdecken, gibt es doch einen erstaunlich breiten Konsens in einem Punkt: Das Thema „Augmented Analytics“ wird in nahezu jedem Trendbericht erwähnt.

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Analytics-Strategie – yet another strategy?!

Mit dem folgenden Beitrag möchte ich aus meiner Erfahrung mal ein paar Anlässe und auch gute Gründe für das Thema Analytics-Strategie diskutieren, denn es ist wichtig zu wissen, warum man sich jenseits der Marketingstimmen damit als Organisation befassen sollte. Business-Intelligence-Strategie, Datenstrategie, Digitalisierungsstrategie, IT-Strategie, Big-Data-Strategie und jetzt noch eine Analytics-Strategie – wie viele Strategien braucht eine wettbewerbsfähige Organisation, damit sie wettbewerbsfähig bleibt?

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Schneller, professioneller, systematischer – Wie entwickelt man heute einen Datalake/ein DWH/eine Machine-Learning-Plattform?

Die globale Konkurrenz zwingt Unternehmen heutzutage zu einer immer größeren Geschwindigkeit bei der Umsetzung von Projekten. Das gilt auch für Projekte, bei denen es um die Integration von Daten und den Aufbau von Datalakes, Data Warehouses oder Plattformen für Machine Learning geht. Thema des Abends war daher die Betrachtung von Möglichkeiten zur Steigerung der Produktivität von solchen Projekten durch einen generischen Ansatz: Man leistet gewisse Vorarbeiten, um anschließend wesentlich schneller und mit höherer Qualität konkrete Anwendungsfälle bzw. Projekte umsetzen zu können.

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Vergleich der Tools APEX, ELK und Splunk für Monitoring und Analytics

Monitoring und Analytics spielen in zunehmend komplexen Systemlandschaften eine immer größere Rolle. Sie unterstützen nicht nur die Erkennung des derzeitigen Zustandes, sondern auch das Treffen der richtigen Entscheidungen und schnelle Reaktionen. Aus dem hohen Bedarf entstand eine Fülle an verschiedensten Plattformen und Anwendungen, welche große Datenmengen anschaulich präsentieren und weiterverarbeiten.

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