Big Data – Grundlagen, Methoden & Erfolgsfaktoren

Big Data ist heute im Zentrum von Unternehmen angekommen. Die Mehrheit der Unternehmen priorisieren das Thema. Alles über Methoden und Erfolgsfaktoren.

Big Data ist längst aus dem berühmten Hype-Cycle von Gartner verschwunden und gehört vielleicht auch nicht mehr zu den beliebtesten Buzzwords. Dennoch ist Big Data nach wie vor eines der wichtigsten Themen in Data-Science-Projekten. Umso wichtiger ist es, immer wieder nach aktuellen Technologien, den Chancen sowie den Erfolgs- und Risikofaktoren zu fragen. Laut Bitkom priorisieren deutsche Unternehmen das Thema Big Data inzwischen mehrheitlich und stufen Big Data neben Robotics und dem Internet of Things als wichtig für ihre Wettbewerbsfähigkeit ein.

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Absatzprognosen mit KI – Der Konkurrenz ein Stück voraus

Eine strategische Absatzplanung ist nur möglich auf Basis exakter Absatzprognosen. Diese werden dank der Entwicklungen im Bereich KI immer genauer.

Bei Regenwetter wird kaum Grillfleisch gekauft und bei niedrigen Temperaturen weniger Sushi. Einfache Zusammenhänge wie diese haben aber zwei Probleme: Zum einen sind sie erst sehr kurzfristig verfügbar, während Produktion und Lieferketten längerfristige Prozesse sind. Zum anderen sind sie relativ ungenau, sodass bei der Planung immer noch ein großer Puffer eingerechnet werden muss. Der Handel und die Hersteller von verderblichen Waren brauchen für ihre Planung und strategische Entwicklung exakte Absatzprognosen. Im Zeitalter von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning ist es möglich, Absatzprognosen so genau wie niemals zuvor zu berechnen. Das bringt Händlern große Vorteile und ein enormes Potenzial. Lesetipp: In […]

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Vernetzte Produktion am Beispiel der Transformation der Automotive-Branche

In Autos steckt heute zu einem großen Teil Software- und Daten-Know-how. Im Zuge dieser Entwicklung transformierten sich auch die Fertigungsprozesse. Die Automobil-Branche ist heute der Vorreiter für die vernetzte Produktion.

vernetzte Produktion entwickelt sich mehr und mehr zum Standard der fertigenden Industrie. Das Konzept trägt dem neuen Megatrend der Hyperkonnektivität Rechnung. Am Beispiel der Automotive-Branche zeigen wir in diesem Blog-Artikel, wie daraus zahlreiche wettbewerbsentscheidende Vorteile entstehen und konkret ausgestaltet werden können.

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Die zentrale Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Industrie 4.0

Künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0

Künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0 ist zu einem der wichtigsten Themen in den letzten Monaten geworden. Zugespitzt formuliert hängt davon die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie in den kommenden Jahren ab. In diesem Artikel erfahren Sie, warum Künstlicher Intelligenz in der Industrie 4.0 eine so wichtige Bedeutung zukommt.

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Die Unterschiede zwischen einem Machine Learning Engineer und einem Data Scientist und ihre jeweiligen Rollen

Unterschied Machine Learning Engineer vs. Data Scientist

In den letzten zehn Jahren sind Begriffe wie „Data Science“, „Big Data“, „Data Lake“, „Machine Learning“, „AI“ und so weiter in den Vordergrund gerückt (und manchmal wieder zurückgefallen). Unabhängig von ihrer breiten Verwendung (oder vielleicht gerade deshalb!) scheint es jedoch wenig Übereinstimmung darüber zu geben, was viele dieser Begriffe bedeuten. Ich möchte mich nicht mit einem erweiterten Argument zur einheitlichen Nomenklatur befassen, aber es gibt zwei häufig verwendete Begriffe, die für mich von besonderem Interesse sind: „Data Scientist“ und „Machine Learning Engineer“.

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