Tag: Datenanalyse


Auf dem Weg zum Quantified Enterprise – Phase 1: Datenerfassung und -identifizierung

  • Data Analytics beginnt mit dem ersten Schritt: der Sammlung von Daten. Diese ist nicht immer trivial und oftmals mit diversen Hürden verbunden
  • Plattformen und APIs benötigen zum Erfolg die qualitativ hochwertige und nachhaltig überwachte Daten
  • Unternehmen sollten nicht nur bei den Daten die Hausaufgaben machen, sondern auch bei der Ausbildung der Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen, um hier die Expertise und den schnellen Erfolg bei der Suche nach Erkenntnissen zu erreichen

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Daten – Die DNA digitaler Produkte und Business Modelle

  • Daten als DNA: Unternehmen haben die wesentliche Bedeutung von Daten erkannt und nutzen diese immer häufiger als Ausgangspunkt für neue vernetzte Produkte und datenbasierte Geschäftsmodelle.
  • Kunden, Globalisierung/Internationalisierung und die Digitalisierung der Geschäftsmodelle sind maßgebliche Treiber des Datenwachstums in den Unternehmen. Die Herausforderung dabei - die Daten müssen gespeichert, verarbeitet und vor allen Dingen, beherrscht werden.
  • Fluch und Segen:  Neue Strategien und Vorgehensweisen des Daten- und Speicher-Managements müssen Anforderungen der Skalierbarkeit, Echtzeit-Verfügbarkeit, Datenhoheit und Effizienz erfüllen.
  • Die StudieDatenhoheit als Garant für digitale Wertschöpfung wurde von Crisp Research im Auftrag der NetApp Deutschland GmbH erstellt und liefert fundierte Einblicke in die Art und Weise, wie Unternehmen in Deutschland das Thema Datenhoheit gestalten.

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Hadoop oder Data Stacks? Bausteine für eine erfolgreiche Datenanalyse

  • Datenanalyse ist die wichtigste Disziplin im digitalen Zeitalter
  • Unterschiedliche Betriebs- und Deployment-Szenarien ermöglichen die Umsetzung von erfolgreichen Use Cases
  • Stackology und Hadoop sind beide für den Einsatz und die Erfüllung geeignet
  • Die Wahl der Strategie muss zur jeweiligen Unternehmenskultur und den Geschäftsmodellen entsprechend ausgewählt werden

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