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Schlagwort: Datenqualität

Datenmanagement
Datenqualität

ERP-Tuning: Effizienz durch optimale Datenqualität

Die Qualität von Stamm- und Bewegungsdaten ist ein entscheidender Faktor für die Effizienz eines ERP-Systems. Ein strukturiertes Datenmanagement – von der Systemeinführung bis zum kontinuierlichen Monitoring – sorgt für reibungslose Abläufe und nachhaltige Kostensenkung in der Auftragsabwicklung.

Master Data Management im Schmuckhandel

Der Schmuckhändler Amor GmbH hat sein Master Data Management optimiert. Der Angleich zwischen dem SAP-System und dem Product Information Management läuft weitgehend automatisch. Das steigert die Datenqualität und die Effizienz der Abläufe.
datenbasierte Entscheidungen

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.
Herausforderungen bei KI-Projekten

Gartner: Warum KI-Projekte scheitern

Der Hype rund um generative Künstliche Intelligenz (KI) wie ChatGPT hat hohe Erwartungen geweckt, doch nun rücken die Herausforderungen bei KI-Projekten in den Fokus. Laut Gartner sind viele Unternehmen mit der Frage konfrontiert, wann sich ihre Investitionen in KI-Projekte rentieren. Die Prognosen dafür sind leider nicht vielversprechend. Um hier Projektfehlschläge zu minimieren hat SAP eine Partnerschaft mit der Anwenderinitiative applied AI geschlossen.
Datenqualität bei Künstlicher Intelligenz

Datenqualität bei Künstlicher Intelligenz — der Erfolgsfaktor

Datenqualität bei Künstlicher Intelligenz ist entscheidend für präzise und faire Ergebnisse. Die Auswahl und Verarbeitung von Daten spielen eine zentrale Rolle, um Verzerrungen zu vermeiden und den Datenschutz sicherzustellen. Reinhard Heckel, Professor für Maschinelles Lernen an der TU München, erläutert, wie eine hohe Datenqualität den Erfolg von KI-Anwendungen beeinflusst.
KI

KI-Modelle sind nicht „einfach so“ intelligent

KI-Lösungen können nur so wertvoll, einzigartig und nützlich sein, wie Menge, Qualität und Vielfalt der verfügbaren Trainingsdaten. Dies bedeutet für Unternehmen, dass sie jetzt Methoden benötigen, um ihre Daten in einem Workflow zu speichern, der eine Analyse, Katalogisierung und Kennzeichnung all ihrer Daten ermöglicht. Dies erfordert eine End-to-End-Infrastruktur für unstrukturierte Daten, die sich an neue Herausforderungen anpassen lässt.
Datenqualität

Business Analysen brauchen gute Datenqualität

Digitalisierung und Künstliche Intelligenz sind auf qualitative Daten angewiesen, um sinnvolle Resultate zu liefern. Aparavi, ein Anbieter von Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten, benennt vier Entwicklungen, bei denen die Datenqualität unverzichtbar ist.
Customer Data Platforms

Customer Data Platforms bündeln Kundenwissen

Customer Data Platforms, die an Data Warehouses angebunden sind, werden zum Schlüssel für erfolgreiche Kampagnen auf Basis Künstlicher Intelligenz. Das zeigt der aktuelle Report von Twilio über den Einsatz der hauseigenen Customer Data Platform Twilio Segment.
Datenmanagement

Den Goldschatz heben – mit effizientem Datenmanagement

In der heutigen datengetriebenen Wirtschaft ist der richtige Umgang mit Daten der Schlüssel zum Erfolg. Unternehmen sitzen oft auf einem wahren Schatz an Informationen, der jedoch erst durch effizientes Datenmanagement sein volles Potenzial entfaltet. Denn Daten bilden das Fundament eines Unternehmens, das jedoch nur nutzbringend eingesetzt werden kann, wenn es entsprechend aufbereitet wird.