Der Datenanalyse-Blog von eoda
Der Datenanalyse-Blog vom Data Science Spezialisten: Hier erfahren Sie mehr über Data Science im Business-Kontext, den Einsatz der Data-Science-Sprachen R und Python und vieles mehr.
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Data-Mesh: Dezentralisierung für höhere Datenqualität
Das Data-Mesh Konzept soll die Probleme der zentralen Datensammlung und Auswertung in Data-Warehouse-Systemen und Data Lakes lösen. Aber wie genau funktioniert das?
Datensilos: Eine der Hürden von KI-Initiativen und wie sie genommen werden kann
Ungewollte Datensilos können im digitalen Zeitalter eine große Hürde für datengetriebene Unternehmen darstellen. Erfahren Sie mehr über die Probleme von Datensilos und wie diese aufgebrochen werden können.
Stadtwerke und KI: 7 spannende Anwendungsmöglichkeiten von KI für Stadtwerke
Intelligente Mülleimer, die nur dann angefahren werden, wenn sie geleert werden müssen? Drohnen, die autonom Schäden an Stromleitungen aufnehmen und an die automatische Auswertung durch künstliche Intelligenz weiterleiten? Das ist keine reine Zukunftsvision mehr, sondern Realität. Wir stellen 7 Anwendungsmöglichkeiten von KI für Stadtwerken vor.
Was ist Real-Time Analytics – Hintergründe und Vorteile
Schnelle Reaktionszeiten auf Marktschwankungen oder Kundendaten verfolgen? Real-Time Analytics kann hier das richtige Mittel zum Erfolg darstellen. Erfahren Sie mehr über die Hintergründe und Mehrwerte.
Was ist Self-Service-Analytics?
Vom tieferen Einblick in die Daten bis hin zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit: Erfahren Sie mehr über die Hintergründe und Vorteile von Self-Service-Analytics.
Was ist Data Preparation und warum ist sie für Unternehmen wichtig?
Warum gilt die Datenvorbereitung als Schlüsselfaktor bei der Digitalisierung und welche Rolle spielt sie in der heutigen Zeit, wenn diese immer komplexer wird? Diese Fragen und welche Schritte zum Prozess gehören beleuchten wir in unserem Beitrag.
Stammdaten- und Datenqualitätsmanagement
Daten bilden das Fundament für richtige Entscheidungen. Umso wichtiger ist eine hohe Datenqualität. Stammdaten- und Datenqualitätsmanagement sind der Schlüssel. Wir zeigen Ihnen, wie Sie zu "guten" Daten gelangen und so Ihre KI-Initiativen fördern.
Wie realisiert man eine Data-Driven Culture?
In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, was man unter Data-Driven Culture versteht, warum es für Unternehmen wichtig ist, sich damit auseinanderzusetzen und welche Vorteile sich darin verbergen.
Data-Science- & KI-Projekte: Die Vorteile im Überblick
Von der Erhöhung der Datenqualität bis zur Optimierung von Produkten & Services: Erfahren Sie mehr über die Mehrwerte, die für Sie im Rahmen eines Data-Science- & KI-Projekts entstehen können.