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Effizientes Datenmanagement in Versicherungen
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Trino: Für moderne Datenintegration und Data Discovery
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ThingsBoard: Die Open-Source-Plattform für das IoT-Datenmanagement und die Geräteverwaltung
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Digital Retrofitting für analoge Maschinen
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HiveMQ: Ein MQTT Broker aus Deutschland als Herzstück des Internet of Things
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Kafka Streams
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Vom Data Warehouse zum Echtzeit-Daten-Streaming
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ThingsBoard und Thinger im Vergleich: welche IoT-Plattform für welchen Zweck?
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IoT Architektur intelligent bauen
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In unserem Artikel erklären wir Ihnen die fünf größten Probleme, die Ihnen beim Aufbau einer IoT-Landschaft begegnen und geben Ihnen gleichzeitig die Lösungen an die Hand, mit der Sie diese Probleme erfolgreich beseitigen.
Ein direkter Vergleich zwischen ThingsBoard und Thinger hilft Ihnen zudem bei der Auswahl der geeigneten IoT-Plattform. Abschließend präsentieren wir noch 3 IoT-Plattform Use Cases, in denen Anwender verschiedene IoT-Technologien nachhaltig umgesetzt haben.
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ThingsBoard Widgets selbst gemacht
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Standardmäßig verfügt ThingsBoard bereits über zahlreiche Widgets bzw. Visualisierungsmöglichkeiten, um die meisten Anwendungsfälle abzudecken. Mit eigenen Widgets können Sie die Plattform um eigene Visualisierungsformen ergänzen, eigene Logiken hinzufügen, externe JavaScript-Bibliotheken einbinden und vieles mehr.
Nach dem Lesen unseres Artikels wissen Sie, wie Sie ThingsBoard Widgets erstellen und was die Vorteile eigener Widgets sind.
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Edge Computing mit ThingsBoard
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Edge Computing dagegen verwaltet Ihre Daten direkt am Entstehungsort. Edge Computing sammelt, aggregiert und filtert Ihre Sensoren- und Aktorendaten auf einem Edge Gerät, zum Beispiel einem Edge Computer. Dadurch verteilt sich die komplette Datenlast von der Cloud direkt auf mehre Instanzen und beschleunigt Ihre Datenverarbeitung um ein Vielfaches. Mit ThingsBoard Edge steigen Sie schnell und einfach in das Edge Computing ein. Damit stehen Ihnen neue Möglichkeiten einer raschen IoT-Datenverarbeitung zu Verfügung.
Unser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie mit „ThingsBoard Edge“ die Latenzzeiten bei der Datenübertragung rapide senken und Ihre Daten effektiver nutzen.
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Schritt für Schritt zur eigenen IoT-Plattform – Praxisbeispiel mit Funktionsweise und Tools für das IoT
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Eine IoT-Plattform aufzubauen, erfordert die richtigen Tools und Schritte, um nicht in einem Plattform-Rohbau-Chaos zu enden.
Starte von Anfang an richtig. Wir stellen dir in unserem Artikel Open Source- und Closed Source-Tools vor, mit denen du Schritt für Schritt erfolgreich deine eigene IoT-Plattform aufbaust.
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Graphdatenbanken wie neo4j einfach erklärt
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Graph-Datenbanken stellen Datenbeziehungen in einem für Menschen einfach verständlichen Graphen dar. So vereinfachen sie das Abbilden hierarchischer sowie vernetzter Daten um ein Vielfaches. Dank des NoSQL-Ansatzes machen Sie Abfragen blitzschnell in einem Graphen sichtbar. Danach tauchen Sie tief in die Analyse Ihre Daten ein und gewinnen innerhalb kurzer Zeit einen Rundumblick über Ihre Daten.
Wie genau Neo4j funktioniert, was für Vorteile die Graph-Datenbank für Sie hat und für was genau Sie diese Art von Datenbank verwenden können, erfahren Sie in unserem Artikel.
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Starburst – Schnellste Abfrage-Engine für Data Warehouse, Data Lake oder Data Mesh
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Starburst ist die schnellste SQL-Abfrage-Engine und basiert auf der Open Source-Software Trino. Damit verarbeitest und analysierst du deine Daten in Rekordzeit. Verschwende keine Zeit mehr mit langsamen SQL-Engines.
Seine wahre Stärke spielt Starburst bei Big Data Analysen aus. Verarbeite blitzschnell Daten aus Datenquellen wie etwa Hadoop Distributed File System (HDFS), Azure Blob File System (ABFS), AWS Simple Storage Service (S3) und dem Google Cloud Storage.
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Datengetriebene Intelligenz für die Produktion
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Besitzen Sie ältere Maschinen und Ihre Produktion ist noch nicht für die digitale Produktion 4.0 bereit? Unser Artikel erklärt Ihnen anhand eines Stufen-Modells, wie Sie Ihre Anlagen nach und nach auf den Weg zur intelligenten Fabrik aus- und umrüsten.
Minimieren Sie unter anderem Ihre Kosten und verringern Sie die Ausfallzeiten Ihrer Maschinen Mithilfe der vorgestellten Schritte gelangen Sie nach und nach hin zu einer autonomen Fabrik mit einer durchgehenden Digitalisierung.
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Apache Hop – neuer Player im Bereich Datenintegration
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Bereits in der Standard-Installation verfügt Apache Hop über 250 Plugins, die Ihnen große Freiheiten in Sachen Konfiguration und Einstellungen geben, um das System an Ihre Wünsche anzupassen. Sie können Hop jederzeit durch weitere Plugins erweitern.
Hop eignet sich hervorragend für IoT-Projekte mit riesigen Datenmengen, on-premise, in der Cloud, auf einem Bare OS oder in Containern und Kubernetes. Unser Artikel erklärt Ihnen die Funktionsweise von Hop und in welchen Szenarien die Plattform auftrumpft.
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Smart City Projekte deutscher Städte für eine nachhaltige Mobilität
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Emissionsfreie Mobilität gelingt allerdings nur, wenn Städte und Kommunen ihre gesammelten Daten zentral sammeln und auswerten. Dazu müssen die Daten aus unterschiedlichen Datensilos in einem Data Lake integriert, Verkehrsdaten gesammelt und anschließend Daten analysiert werden.
Echten Mehrwert für intelligente Smart City Projekte bekommen Sie als Kommune oder Stadt mithilfe modernster Open Source-Systeme wie ThingsBoard und Pentaho, die Ihre Daten an einem zentralen Platz übersichtlich auswerten und darstellen.
In unserem Artikel beschreiben wir Ihnen die genaue Vorgehensweise bei einem Smart City Ansatz und wie Sie diesen Ansatz auch auf andere Smart-Projekte leicht übertragen können.
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Confluent – Partnerinterview zum Thema Data in Motion
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Der massive Anstieg des Datenvolumens von IoT-Geräten und -sensoren kann mit starren Technologien aus der digitalen Steinzeit unmöglich bewältigt werden. Bringen Sie daher mit Data in Motion Bewegung in Ihre Daten und verarbeiten Sie diese problemlos in Echtzeit. Streaming-Plattformen wie Confluent nutzen ihre Power, um die Echtzeit-Datenflut gekonnt zu verarbeiten.
Mit Confluent gelingen Ihnen innovative Smart-City-Projekte, Mobilitäts-Services, digitales Bürgerengagement und viele weitere Data In Motion Vorhaben.
In unserem Artikel erklären wir Ihnen, wie Ihnen Streaming-Plattformen wie Confluent den Weg ins moderne Big-Data-Zeitalter erleichtern.
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Jedox – Leistungsfähige BI-Software mit Fokus auf Fachanwendern
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Jedox unterstützt Office-Anwender dank Excel-Integration besonders einfach beim Erstellen und Auswerten von Berichten, welche auf einem OLAP-Würfel basieren.
Auch Anwender ohne Programmierkenntnisse kommen bei der Datenmodellierung voll auf ihre Kosten. Mit der intuitiven Drag & Drop-Funktionalität lassen sich dynamische und individuell anpassbare Analysen und Reportings mit nur wenigen Mausklicks generieren.
Mit Jedox sind Sie auch in der Lage, zahlreiche Drittanbieter-Systeme wie SAP in kurzer Zeit zu integrieren. Die Predictive Analytics-Funktion hilft Ihnen dabei, wichtige Vorhersagen zu treffen, die für Ihre Unternehmensentscheidungen von immenser Bedeutung sind.
Die Experten von it-novum unterstützen Sie tatkräftig bei der Integration von Jedox in Ihr Unternehmen. Profitieren Sie von unserem Fachwissen und Best Practices im Jedox-Bereich, mit denen Sie dauerhaft Ihren Unternehmenserfolg steigern.
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ThingsBoard – Ideale IoT Plattform
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Erfahren Sie mehr zur All-In-One IoT-Plattform ThingsBoard in unserem Artikel.
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SAP-Daten für strategische und taktische Entscheidungen nutzen
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Trotz DSGVO: Personenbezogene Daten weiter für Analytics nutzen
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Mit den Softwarelösungen von Anonos anonymisieren Sie personenbezogene Daten und sind so in der Lage, Daten gesetzeskonform zu analysieren und Daten auszutauschen.
Wehren Sie Nutzungseinschränkungen und Verbote ab und nutzen Sie Ihre Daten sicher gemäß den gesetzlichen Anforderungen.
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Die Zeit ist reif für Machine Learning Projekte
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Machine Learning (ML) ist in aller Munde und einer DER Digitalisierungs-Trends. Nutzen Sie die Hilfe von Machine Learning für Betrugserkennung, Diagnosesysteme, Personalisierung von Inhalten, Prognose der Kundenabwanderung (Churn), Empfehlungssysteme und vieles mehr.
Möchten Sie kräftig Zeit bei der Data Preparation sparen und sowohl Machine Learning als auch Visualisierung betreiben? Unser Beitrag und Video zeigen Ihnen wie.
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Von Big Data zu Predictive Analytics
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Heutzutage wird es für Unternehmen immer wichtiger, vorrauschauend planen und handeln zu können. Mithilfe von Predictive Analytics optimieren Sie Ihre Prozesse, verbessern Sie Ihre Geschäfts- und Kundenbeziehungen, gelingen Ihnen schneller Innovationen und steigern Sie Ihren Umsatz.
Unser Artikel zeigt Ihnen anhand von 6 Beispielen aus der Unternehmenspraxis auf, wie Predictive Analytics sich erfolgreich in verschiedenen Bereichen durchgesetzt hat.
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Meistern Sie die Herausforderungen der digitalen Transformation mit dem Internet of Things
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Um alle deine Daten für dein IoT-Projekt zu verwenden und daraus neue Erkenntnisse für mehr Effektivität und Erfolg deines Unternehmens zu gewinnen, unterstützen wir dich mit unserem Experten-Knowhow im IoT-Bereich.
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Customer Analytics ist virtuoser Umgang mit Kundendaten
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Kundendaten sind eine Goldmine für Unternehmen. Allerdings können Unternehmen mit den Kundendaten nur etwas anfangen, wenn diese sinnvoll miteinander verbunden werden. Pentaho verbindet Big Data-Daten aus verschiedenen Datenquellen miteinander. Dadurch gelingt Ihnen ein kompletter Einblick in der Verhalten Ihrer Kunden. Lernen Sie Ihre Kunden immer besser verstehen, reagieren Sie schnell auf Kundeninteraktionen und leiten Sie aus Ihren Kundendaten zukünftiges Verhalten Ihrer Kunden ab. Verbessern Sie Ihre Kundenbeziehungen mit Customer Analytics spürbar.
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Agiles Data Warehouse mit Data Vault
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Data Integration ist die Basis, um Mehrwerte aus Unternehmensdaten zu gewinnen
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Die Datenintegration Ihrer Daten aus den verschiedenen Quellen ermöglicht es Ihnen, wertvolle Informationen für Anwendungen wie Business Performance Management, Reporting, Dashboards, Scorecards, Online Analytic Processing (OLAP) und Advanced Analytics zu gewinnen.
Als Datenintegrations-Experten zeigen wir Ihnen, wie Sie einen der zentralen Hebel in Ihrem Unternehmen in Bewegung setzen, um Kunden zu binden, Ihren Umsatz zu steigern und mit Ihrem Unternehmen eine Spitzenposition zu erreichen.
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BigData Tech Series: In-Memory-Datenbanken
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Da es sich beim Arbeitsspeicher nur um einen flüchtigen Speicher handelt, bieten viele In-Memory-Datenbanken clevere Ansätze, Daten dauerhaft zu speichern.
Die hohe Datenverarbeitungs-Geschwindigkeit und trotzdem Daten persistent zu speichern, machen In-Memory-Datenbanken zu einer ernsthaften Alternative gegenüber herkömmlichen Datenbanken.
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BigData Tech Series: MemSQL, die MySQL-kompatible In-Memory-Datenbank
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MemSQL ist beim Schreiben der Daten bis zu 30-mal schneller als MySQL. Anfragen an die MemSQL-Datenbank gelingen zuverlässig mit einer extrem kurzen Antwortzeit.
Unser Artikel erklärt Ihnen, warum MemSQL eine gelungene Alternative zu MySQL darstellt und wie Sie vom Einsatz der In-Memory-Datenbank profitieren.
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GIS, Lebensretter und die DSGVO
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Daten in Echtzeit auszuwerten, ist für Behörden der entscheidende Schlüsselfaktor zur erfolgreichen Corona-Pandemie-Bekämpfung, Verbrechensbekämpfung, Vorbeugung von Massenpaniken oder die Verhinderung von Staus und Unfälle durch Verkehrsüberwachung.
Aufgrund der DSGVO müssen aber in all diesen Anwendungsfällen die personenbezogenen Daten anonymisiert werden.
Die Kombination von ArcGIS, Pentaho und Anonos sorgt dafür, dass die Daten dank dynamischer Pseudonymisierung nur von berechtigten Personen eingesehen und ausgewertet werden können.
Mit diesem starken Trio sind Sie in der Lage, DSGVO-konform zu sein und gleichzeitig die Sicherheit einzelner Personen als auch der Gesellschaft erheblich zu verbessern.
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Datenintegration: die Grundlage für erfolgreiche Digitalisierung
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Die Analytics-Komponenten von Pentaho erlauben es Data Scientists, Data Engineers und allen Fachanwendern, umfangreiche Einblicke in ihre Daten zu erhalten und maßgebliche Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Der erfahrende Pentaho-Power-User Jens Junker vom Gashändler VNG berichtet in unserem Artikel, wie er in einem der größten Teilprojekte die Migration von Inubit zu Pentaho erfolgreich meisterte. Außerdem war er mit dem Wechsel zu Pentaho in der Lage, einen massiven Zeitvorteil bei der Übertragung von großen Datenmengen von vormals mehreren Stunden auf jetzt weniger als 20 Minuten zu erreichen.
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Data Vault: mehr Agilität im Data Warehouse
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Mit Data Vault (2.0) steht Ihnen allerdings eine mächtige und gleichzeitig dynamische Modellierungstechnik zur Verfügung, mit der Sie Ihr Data Warehouse schnell und wirkungsvoll anpassen können.
Unser Artikel erklärt Ihnen, was Data Vault genau ist und welche Möglichkeiten Ihnen das Pentaho Data Vault Framework zum Einbinden von Data Vault bietet.
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Use Cases für die digitale Produktion
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In unseren vier vorgestellten Use Cases zeigen wir dir auf, wie Unternehmen mithilfe modernster IoT-Technologien wie Pentaho und ThingsBoard ihre Produktqualität verbessern, Produktionsverzögerungen minimieren, mit Predictive Maintenance Ausfallzeiten vermeiden und durch Predictive Quality die Fehlerquote senken konnten.
Dies verschaffte den Unternehmen erhebliche Wettbewerbsvorteile und Leistungssteigerungen in der digitalen Produktion, die auch du dir zunutze machen kannst.
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DSGVO: mehr Dynamik erforderlich
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Pseudonymisierung durch dynamische Tokens dagegen sorgt dafür, dass anonyme und eindeutige Textdaten datenschutzfreundlich voreingestellt sind und den Datenschutz gewährleisten. Dadurch können Sie sich als Nutzer einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil sichern.
In unserem Artikel erfahren Sie, wie Ihnen DSGVO-konforme Pseudonymisierung gelingt.
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Daten in der digitalen Produktion
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Indem du deine gesammelten Informationen aus Datensilos nutzbar machst, gelingt dir die vollständige Rundumsicht über deine Fertigungskette. Das neu gewonnene Wissen aus den gesammelten und analysierten Daten hilft dir bei strategisch wichtigen Entscheidungen dank Prescriptive Analytics erheblich.
Die in unserem Artikel vorgestellten Strategien ebnen dir den Weg zur Produktion 4.0.
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Datenauswertung: Von der Analyse bis zur Handlungsempfehlung
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Unser Artikel verrät Ihnen die drei Stufen im Detail und wie Sie als Unternehmen Ihre Kosten senken, die Produktivität steigern, Vorherhersagen und Planungen wesentlich genauer vornehmen und Ihre Konkurrenz hinter sich lassen.
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Warum die DSGVO die Pseudonymisierung der Anonymisierung vorzieht
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Angreifer nutzen die drei Angriffsvektoren „Herausgreifen“, „Verknüpfen“ und „Inferenz“, um den Datenschutz zu gefährden. Der Ansatz „Pseudonymisierung“ hilft Ihnen, alle drei Angriffsvektoren erfolgreich zu beseitigen und dabei gleichzeitig die Anforderungen der DSGVO zu erfüllen.
Erfahren Sie in unserem Artikel, wie Ihnen das gelingt.
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Interview: Data Warehouse in der Cloud
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Der Cloud-Spezialist von Snowflake, Rene Medak, verrät Ihnen in unserem Interview, wie mit der Cloud Ihr Data Warehouse den wachsenden Ansprüchen im Zuge der Digitalisierung bestens gewappnet ist.
Rene Medak gibt unter anderem Antworten auf Fragen bezüglich Bedenken der Daten in der Cloud und wie die perfekte Lösung für Unternehmen aussieht.
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Datenintegration: die Verschmelzung von Daten
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Häufig verfügen Unternehmen über eine große Anzahl an Systemen, die aus kaufmännischen und betrieblichen Daten bestehen. Verschiedene Tools kommen zum Einsatz, um diese Daten zu verwalten. Doch mit zunehmender Komplexität geht auch der Überblick über die Zusammenhänge verloren.
Datenintegration hilft Ihnen, einen ganzheitlichen Adlerblick auf Ihre Daten zu bekommen und die Zusammenhänge zwischen Ihren einzelnen Daten zu verstehen. Die richtigen Technologien für Ihre Data Lakes, Data Warehouses und datengestützte Verfahren verbessern Ihre Beziehung zu Ihren Geschäftspartnern und Kunden entscheidend und geben Ihnen ein ganzheitliches Marktverständnis.
Unser Artikel zeigt Ihnen auf, warum Datenintegration Ihrem Unternehmen die entscheidenden Erkenntnisse für ein besseres Kunden- und Prozessverständnis liefert.
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So analysiert man Geodaten datenschutzkonform
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Damit Sie Geodaten datenschutzkonform für die Analyse nutzen können, ist Pseudonymisierung nötig.
Unser Artikel beschreibt, wie Sie vorhandene Daten aus Pentaho mit Geodaten datenschutzkonform kombinieren, um wertvolle Informationen mit Mehrwert für Ihre Behörde oder Ihr Unternehmen zu erhalten.
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Daten: ein besonderer Rohstoff in der Produktion
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Die Anonymisierung funktioniert nicht für Big Data
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Zu diesen veralteten Ansätzen zählt die Anonymisierung personenbezogener Daten, da diese entwickelt wurde, bevor die Verarbeitung von „Big Data“ populär wurde. Heutzutage sind Daten, die von einem Auftragsverarbeiter gespeichert werden, häufig leicht mit Daten zu verknüpfen, die sich der Kontrolle des Auftragsverarbeiters entziehen, wodurch eine erneute Identifizierung ermöglicht wird und der Auftragsverarbeiter der Haftung für die Verletzung des Datenschutzes ausgesetzt wird. Das führt zu einer unkontrollierten Haftung beim Anonymisierungs-Verfahren.
DSGVO-konforme Pseudonymisierung ist der Weg aus diesem Datenschutz-Dilemma.
In unserem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Pseudonymisierung datenschutzrechtlich auf der sicheren Seite sind und Big Data unbesorgt einsetzen können.
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Datenintegration als Grundlage für Industrie 4.0
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Um die digitale Produktion im Industrie 4.0-Zeitalter auf ein neues Level zu heben, sind für Sie als Unternehmen besonders 3 Bestandteile wichtig: Daten, Datenintegration und Datenanalyse. Datenintegration hat zum Ziel, Ihre Industrie 4.0-Daten in einen Kontext zu bringen, sodass Sie die Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Komponenten und Prozessen wesentlich besser erkennen und optimieren können.
Steigern Sie durch Datenintegration die Auslastung Ihrer Produktionsanlagen, die Qualität Ihrer Produkte und das operative Geschehen Ihres Unternehmens. In unserem Artikel erfahren Sie, wie Ihnen das gelingt.
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Die 5 besten Tipps für Datenintegrationsprobleme
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Zu diesen Hürden gehören unstrukturierte Daten, lange Ladezeiten mit hohem Ressourcenverbrauch, schlechte Datenqualität, für Stream-Anwendungen ungeeignete Datenarchitekturen und Compliance-Probleme. In unserem Artikel erfahren Sie die 5 hilfreichsten Tipps, mit denen Sie diese Hürden beseitigen. Transformieren Sie Ihre unstrukturierten Daten mit der richtigen Datenintegrations-Strategie in hochwertige Daten und verschaffen Sie sich einen klaren Wettbewerbsvorteil.
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Use Cases mit Pentaho
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Smarte Lösungen nur im Team
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Doch damit Unternehmen und Behörden die richtigen Entscheidungen auf Basis intelligenter IoT-Anwendungen treffen können, müssen sie die Daten aus verschiedenen Systemen miteinander kombinieren. Häufig liegen die Daten in Datensilos verstreut, wodurch wertvolles Daten Know-how brach liegt. Die Folge: Die Konkurrenz eilt davon, smarte Projekte können nicht umgesetzt werden und wertvolle Daten-Potenziale bleiben ungenutzt.
Unser Artikel beschreibt anhand der drei oben genannten Beispiele, wie Sie aus einem unübersichtlichen Datendschungel von SAP- und Drittanbieterdaten mithilfe von Hitachi Vantara Ihre Daten perfekt kombinieren und auswerten.
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TonY: verteilte TensorFlow-Trainings als Hadoop-Applikation
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Die Vorteile beider Welten sind in der von LinkedIn entwickelten Open Source-Lösung TonY (TensorFlow on YARN) realisiert worden. TonY ist eine hochskalierbare Plattform, die das Beste aus beiden Anwendungen miteinander kombiniert.
TonY führt verteilte TensorFlow-Trainings als Hadoop-Applikation aus. In unserem Artikel erklären wir Ihnen die genaue Arbeitsweise von TonY und wie TonY ein asynchrones Training mit vielfacher Beschleunigung gegenüber dem CPU-Training erreicht hat.
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Machine Learning Framework richtig ausgewählt
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Dr. David James, Data Scientist bei it-novum, hat eine Matrix entwickelt, die Ihnen bei der Auswahl des passenden Frameworks für Machine Learning Use Cases hilft.
Dank der Matrix können Sie in visuell attraktiver Form schnell und einfach herausfinden, welches Machine Learning Framework für Sie am besten geeignet ist.
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Die 3 wichtigsten Antworten zu Predictive Analytics
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Noch vor der eigentlichen Implementierung müssen Sie beispielsweise im ersten Schritt klären, welche Predictive Analytics-Lösung Sie zukünftig einsetzen möchten. Im nächsten Schritt wird geklärt, wie Sie alle Beteiligten in den Implementierungsprozess einbeziehen. Im letzten Schritt gilt es, wie Sie die Predictive Analytics-Erkenntnisse erfolgreich für Ihr Unternehmen umsetzen.
Erfahren Sie in unserem Artikel, wie genau Ihnen diese 3 Schritte gelingen.
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