5 wichtige Kompetenzen für Data Engineers
Datengetriebene Entscheidungen, Cloud-Technologien und KI prägen das moderne Datenmanagement und steigern die Nachfrage nach Data Engineers. Um in diesem dynamischen Umfeld erfolgreich zu bleiben, sollten sich Data Engineers auf einige zentrale Fähigkeiten konzentrieren, die ihnen langfristig Vorteile bringen.
Generative AI im Marketing kommt langsam voran
Schlechte Datenqualität, isolierte Silos und mangelnder Echtzeit-Zugriff behindern laut einer aktuellen Studie den Erfolg von Marketing-Applikationen. Künstliche Intelligenz hat hier bislang einen schweren Angang – trotzdem wollen Unternehmen investieren.
Mit Cloud-ERP zu mehr Transparenz und Agilität
Angesichts schwankender Märkte benötigen Produktionsbetriebe und Distributoren umfassende Transparenz und Flexibilität. Eine cloudbasierte ERP-Lösung schafft Echtzeiteinblicke in zentrale Prozesse und unterstützt Unternehmen dabei, effizienter zu arbeiten und wettbewerbsfähig zu bleiben.
Vertragsgestaltung in Software-Projekten: Klare Vereinbarungen sichern Projekterfolg
Ein gut durchdachter Vertrag ist entscheidend für den Erfolg eines Softwareprojekts. Klare Vereinbarungen zu Leistungen, Pflichten und Zeitplänen schaffen Transparenz und beugen Missverständnissen vor. Ein sorgfältig gestalteter Vertrag bildet die Grundlage für eine reibungslose Implementierung.
Sprachmodelle gehen auf Kundenstimmungen ein
Die Werkzeuge AI Rewriter und Talkdesk AI Translator ermöglichen Unternehmen eine personalisierte Kundenkommunikation. Künstliche Intelligenz trifft in den Texten die Stimmung des Kunden in seiner Muttersprache.
Enterprise Search mit KI: Wissen auf Abruf
KI-gestützte Enterprise Search Software hilft dabei, Informationen schnell und kontextgerecht bereitzustellen. Durch semantische Vektorsuche und generative KI können relevante Daten effizient gefunden und verarbeitet werden. Das unterstützt Unternehmen dabei, Wissen besser zu nutzen und Entscheidungen fundierter zu treffen.
4 Stolpersteine behindern Edge-AI-Lösungen
Künstliche Intelligenz hat den Netzwerkrand erreicht. Um zeitkritischen Daten den Umweg über die Cloud zu ersparen, bringen Edge-AI-Lösungen die analytischen Modelle direkt in die Anwendungen. Hier lauern Stolpersteine.
Low-Code wird Programmiersprache der Zukunft
Die Low-Code-Technologie hat inzwischen die Führungsebene erreicht. 75 Prozent sehen darin die Zukunft des Programmierens. Das zeigt die Mendix-Studie ‚The Low-Code Perspective‘. Als Treiber gelten hohe Produktivität und eine beschleunigte Innovation.
Projektmanagement der Zukunft setzt auf KI
Besonders im Projektmanagement ermöglichen Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) oder automatisierte Systeme eine tiefgreifende Transformation, indem sie die Art und Weise, wie Projekte geplant, überwacht und ausgeführt werden, neu definieren. Welche Möglichkeiten haben KI-gesteuerte Projektmanagement-Tools hinsichtlich Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen?
So optimiert Dokumentenmanagement die Logistik
Die Grundlage für den Nutzen Künstlicher Intelligenz im Dokumentenmanagement in der Logistik liegt in der Verfügbarkeit und im Verständnis von Daten. Im Idealfall automatisieren Unternehmen ihre Abläufe. Erfolgsbeispiele finden sich auch in der Logistibranche.