Predictive Analytics sind aus dem Alltag von Data Scientists nicht mehr wegzudenken. Wie wichtig Sie für den Bereich, aber auch Unternehmen generell sind, verdeutlicht ein kurzes Szenario zur Einführung.
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REST-API hat sich über die Jahre zur vielseitigsten und nützlichsten Webservice-API entwickelt. Aufgrund ihrer Flexibilität, Einfachheit, und Kompatibilität ist sie für die Arbeit mit verschiedenen Datentypen geeignet und an die bekanntesten Apps gekoppelt. Erfahren Sie im Folgenden, was eine REST(oder RESTful)-API ist, wie sie funktioniert, wie sie sich von ihrem Vorgänger SOAP unterscheidet und warum REST-APIs für Unternehmen so relevant sind.
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Jede digitale Transformation braucht eine Strategie. Wie können Sie die digitale Transformation in Ihrem Unternehmen besser gestalten?
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Was ist Data Wrangling und warum ist Datenaufbereitung so wichtig für Ihr Unternehmen? Erfahren Sie alles Wissenswerte zu Data Wrangling hier bei Talend.
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Unternehmen erfassen und speichern heutzutage eine Vielzahl persönlicher und zum Teil sensibler Daten. Der Schutz dieser personengebundenen Daten ist mit dem Aufkommen der DSGVO im Jahr 2018 umso wichtiger geworden. Erfahren Sie in diesem Artikel, was Datenschutz bedeutet, welche Datenschutzbestimmungen gelten und welche Rolle Datensicherheit spielt.
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Big-Data- und cloud-basierte Lösungen im Finanzwesen: Erfahren Sie, wie diese Lösungen die Branche verändern und wie sie sie einsetzen können.
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Bei der Einführung von Technologie-Stacks haben Unternehmen zwei Optionen: Sie können eine einzige Plattform bereitstellen, die viele Funktionen umfasst, oder einen Best-of-Bread-Ansatz wählen, bei dem Mikrosysteme eingesetzt werden, um eigenständige Dienste verschiedener Anbieter zu integrieren. Worin bestehen die Vor- und Nachteile der beiden Ansätze?
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Ein Altsystem ist eine veraltete Soft- oder Hardware, die noch genutzt wird, jedoch nicht in der Lage ist, mit neueren Systemen zu interagieren.
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Data-Mining analysiert riesige Datenmengen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die helfen, Probleme zu lösen, Risiken zu verringern oder Chancen zu ergreifen.
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Wie bei jedem angesagten neuen Begriff aus der Tech-Welt fragen Sie sich vielleicht: „Was ist eine Data Fabric?“ und „Wozu brauche ich eine Data Fabric?“
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Als cloud-basierte Datenmanagementstrategie ermöglicht Data-as-a-Service über eine Netzwerkverbindung die Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse.
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Erfahren Sie mehr über Datensilos und darüber, wie diese Ihr Unternehmen ausbremsen können.
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Die Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten im Überblick: Datenformat, -speicherung, -typ, -schema und anvisierter Benutzer der Daten.
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Erfahren Sie mehr über die Unterschiede der beiden Optionen, damit Sie entscheiden können, welche am besten zu Ihrem Unternehmen passt.
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Alles, was digitale Informationen erzeugt, ist aus der Perspektive von Systemen, die Informationen verarbeiten, eine Datenquelle.
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Lernen Sie die 16 Data-Mining-Verfahren kennen, mit denen Sie Rohdaten in Erkenntnisse verwandeln und den Nutzen Ihrer Dateninvestitionen maximieren.
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Erfahren Sie mehr über die Unterschiede zwischen Geschäftsanalyse und Datenanalyse.
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Ganz gleich, ob Sie die Kundentreue und -bindung verbessern, Ihre Marketing-Performance optimieren oder Preisentscheidungen treffen möchten – Big Data hat sich im Marketing als unverzichtbares Tool erwiesen.
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Die Datenarchitektur definiert, wie ein Unternehmen Daten erfasst, speichert, transformiert, verteilt und verwendet, um sie in Business-Intelligence zu übersetzen.
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Schatten-IT wurde jahrelang vor allem als Sicherheits- und Compliance-Risiko eingestuft – inzwischen erkennen Unternehmen und Organisationen jedoch auch einige Vorteile.
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Datensicherheit ist die Erfassung von Maßnahmen wie Systemen, Prozessen und Verfahren, mit denen verhindert wird, dass Daten beschädigt werden.
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Ein Microservice wird verwendet, um ein hohes Maß an Agilität und Skalierbarkeit für die Softwareentwicklung zu erreichen. Erfahren Sie mehr über Microservices und deren Best Practices.
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Die Datenherkunft ist eine Karte der Datenreise, die ihren Ursprung, jeden Stopp auf dem Weg und eine Erklärung enthält, warum sich die Daten im Laufe der Zeit verschoben haben.
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Prescriptive Analytics analysiert Daten und bietet sofortige Empfehlungen zur Optimierung der Geschäftspraktiken für mehrere prognostizierte Ergebnisse.
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ELT ist der Prozess, mit dem Rohdaten extrahiert, geladen und in einen Datensee oder ein Lager umgewandelt werden. Im Gegensatz zu ETL bietet ELT ein schnelleres Laden.
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