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E-Guide: Die Begriffe künstliche Intelligenz, Machine Learning und Big Data werden häufig in einem Kontext verwendet. Grundsätzlich beschreiben sie das gleiche Ziel: mit den zugehörigen Technologien möchte man Wissen aus Daten extrahieren und nutzbar machen. In diesem E-Guide werden die Schnittmengen dieser drei Kategorien unter die Lupe genommen.

Verfasst am: 02.09.2021 | Veröffentlicht am: 06.09.2021

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E-Book: Business-Intelligence-Tools sollen Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz verschaffen. Im E-Handbook werden moderne BI-Tools von Microsoft, Tableau, ThoughtSpot, Qlik und Yellowfin vorgestellt.

Verfasst am: 24.06.2019 | Veröffentlicht am: 08.02.2021

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E-Book: In-Memory-Plattformen bestimmen zunehmend die Softwareentwicklung und ergänzen moderne Komponenten wie Container und Microservices. Doch wie ausgereift sind die Technologien? Und welche Anbieter gibt es? Das E-Handbook beantwortet diese Fragen.

Verfasst am: 24.04.2019 | Veröffentlicht am: 08.02.2021

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E-Guide: Big-Data-Systeme sind inzwischen nicht mehr nur Plattformen für Datenverarbeitungs- und Analyseanwendungen. Sie sind auch ein Antrieb für neue Geschäftsstrategien. Immer häufiger kommen daher Frameworks wie Apache Hadoop oder Spark zum Einsatz.

Verfasst am: 05.07.2018 | Veröffentlicht am: 08.02.2021

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White Paper: Big Data und Machine Learning sind eine leistungsstarke Analytics-Kombination. Doch was unterscheidet die beiden Bereiche und wie lassen sie sich gemeinsam einsetzen? Erfahren Sie es in dieser Infografik.

Verfasst am: 17.08.2021 | Veröffentlicht am: 10.11.2021

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E-Guide: Die Bedeutung von Daten nimmt zu. Von der Eindämmung finanzieller Risiken bis zum Einsatz von Empfehlungssystemen helfen Daten Unternehmen dabei, komplexe Probleme zu lösen. Dieser E-Guide gibt  Tipps, die bei der Wahl der richtigen Big-Data-Software helfen.

Verfasst am: 04.10.2017 | Veröffentlicht am: 08.02.2021

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E-Book: Speicher werden immer intelligenter, da Analysefunktionen zunehmend in Matrizen und andere Teile der Speicherschicht integriert werden. Storage Predictive Analytics, Künstliche Intelligenz und Machine Learning kombinieren sich, um die Speicherinfrastruktur zu verbessern und optimieren um somit Probleme proaktiv zu lösen.

Verfasst am: 08.04.2019 | Veröffentlicht am: 08.02.2021

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E-Guide: Unternehmensanwender müssen die Datenberge, die sie ansammeln und verarbeiten möchten, für ihre Workflows zusammenführen. Für diesen Zweck gibt es verschiedene Arten von Tools für die Datenintegration. Der E-Guide soll Datenspezialisten und Analysten einen Leitfaden an die Hand geben, der ihnen bei der Auswahl des passenden Werkzeugs hilft.

Verfasst am: 21.11.2019 | Veröffentlicht am: 08.02.2021

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E-Guide: Dieser E-Guide widmet sich den Fragen: Wie profitieren Firmen von künstlicher Intelligenz? Und: Welche Anwendungen eignen sich als Vorbild, um KI-Technologien richtig einzusetzen?

Verfasst am: 13.09.2019 | Veröffentlicht am: 08.02.2021