QUNIS hat ein dreistufiges Framework mit insgesamt acht Handlungsfeldern entwickelt, das für Business-Intelligence- und Andvanced-Analytics-Initiativen eine verlässliche Orientierungshilfe für den Aufbau und die Etablierung einer Data Governance stellt. So können Risiken erkannt, Schäden vermieden und Zukunftschancen sicher ergriffen werden.
Daten als wertvolles Asset sehen, Daten(quellen) werden immer heterogen bleiben, Priorisierung der Datenharmonisierung und Analytics-Kompetenz ist unterbesetzt. Auf diese vier Aspekte sollten Sie achten.
In Transaktionssystemen gibt es klare Standards für die Datenqualität. Bei Predictive Analytics und Big Data entscheidet der Business Case darüber, wie genau, vollständig oder aktuell die Datenbasis sein muss.
AI-Methoden und Tools haben sich rasant entwickelt und stehen in einem hohen Reifegrad bereit. Werden die Begrifflichkeiten auch oft unscharf benutzt so empfehlen sich neben der Suche nach völlig neuen Geschäftsmodellen vor allem zwei spannende Einsatzfelder für den Einstieg in die AI-Welt, für die es jedoch ein paar Aspekte zu beachten gilt.
QUNIS Data Scientists haben neun ihrer beliebtesten Methoden in den AI-Factsheets kompakt und übersichtlich zusammengestellt. Gleich kostenfrei holen und mehr zu typischen Fragestellungen, passenden Anwendungsfällen und Anforderungen an Form und Art der notwendigen Daten erfahren.
Moderne Frontends bringen die im Kontext von Big Data exponentiell gewachsenen Datenmengen, -arten und -ströme gut unter einen Hut. Die Cloud hat im Analytics-Alltag ihren Platz gefunden und sorgt für Verfügbarkeit und Effizienz. Durch den breiteren Einsatz von Analytics in Unternehmen steht nun der nachhaltige Business Value auf dem Programm.
Von Advanced Analytics über IoT bis Künstliche Intelligenz und Machine Learning. Die Digitalisierung bringt neue Begrifflichkeiten und Akronyme hervor. Was ist darunter zu verstehen und wie hängen diese zusammen. Hier finden Sie einige der zentralen Begriffe kurz und griffig definiert.
Data Scientists als Meister der Analytics sind eine gefragte aber äußerst rare Ressource. Die neue Rolle des Citizen Data Scientist verspricht Abhilfe für den Ressourcen-Engpass. Es gilt, die klugen und neugierigen Köpfe im Unternhemen zu finden, sie zu befähigen und einzusetzen.
