Schlagwort: Datenanalyse

Die Digitalisierung von Unternehmensinhalten hat eine neue Entwicklungsstufe erreicht: Content Intelligence wird zunehmend zum zentralen Faktor für Innovation, Effizienzsteigerung und optimierte Kundenerlebnisse, so das Ergebnis einer aktuellen Content-Management-Studie.

ERP-Systeme sind das zentrale Nervensystem vieler Unternehmen – doch ihre wahre Stärke entfalten sie erst in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz (KI). Durch den Einsatz von KI-gestützten Analysemethoden können Unternehmen Bedarfsprognosen verbessern, Lagerbestände optimieren und Risiken frühzeitig erkennen. Smarter und effizienter ist das ERP-System von Morgen

Generative KI (GenAI) verändert die Datenarbeit grundlegend. Sie automatisiert Prozesse, steigert Effizienz und ermöglicht neue Analyseansätze. Doch während GenAI in einigen Bereichen die Effizienz erheblich steigert, kann sie in anderen Arbeitsabläufen auch für unnötige Komplexität sorgen. Klassische Data-Science-Methoden sind oft präziser und transparenter.

Die Disziplinen Process Intelligence und Business Intelligence erscheinen ähnlich, sie dienen aber unterschiedlichen Zwecken. Mit dem Wissen um die jeweiligen Stärken und die Unterschiede der Disziplinen lässt sich das jeweils am besten passende Werkzeug wählen.

Rabattaktionen wie beispielsweise Black Friday lassen im Handel die Kassen klingeln. Echtzeitdaten im Einzelhandel helfen dabei, dass die nachgefragten Artikel auf Lager liegen und die Kunden darüber hinaus ein optimales Einkaufserlebnis bekommen.

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.

Mit der Managed-Service-Plattform Edge-KI bringt NTT DATA Künstliche Intelligenz in die Fertigung. Die Lösung überwindet die Grenzen zwischen IT- und Operational Technology. Intelligente Analysen sind ein Schritt in Richtung Industrie 4.0.

Wenn Daten das Öl des 21. Jahrhunderts sind, sitzen Unternehmen auf riesigen Vorkommen, die sie allein nicht fördern können. Um daraus Erkenntnisse zu gewinnen, brauchen sie Data Mining.

Noch nie konnten Unternehmen ihre Entscheidungen so fundiert treffen wie heute. Möglich wird dies durch die Verfügbarkeit riesiger Datenmengen und deren exakte, zielgerichtete Interpretation. Damit eröffnet Data Analytics Unternehmen völlig neue Möglichkeiten der Wertschöpfung.

Künstliche Intelligenz ist auf Daten angewiesen, um Resultate zu liefern. Unternehmen sollten daher zunächst eine verlässliche Datenbasis aufbauen, bevor sie ein Projekt mit einem großen Sprachmodell in Erwägung ziehen.