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Gamechanger
Die Technologielandschaft im Bereich Datenverarbeitung und -analyse befindet sich an einem Wendepunkt. Künstliche Intelligenz bricht traditionelle Barrieren zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten auf und schafft eine nahtlose Integration von Datenquellen, die bisher als unvereinbar galten.
Effiziente Analysen
Wenn Daten das Öl des 21. Jahrhunderts sind, sitzen die meisten Unternehmen auf riesigen Vorkommen, die sie allein nicht mehr fördern können. Um aus den wachsenden Datenmassen wirklich wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, brauchen sie effiziente Analysen – wie Data Mining.
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Umfrage
Laut einer Umfrage, die das Datenverschlüsselungsunternehmen eperi im zweiten Quartal 2024 bei Unternehmen in Deutschland durchgeführt hat, ist die Verschlüsselung sensibler Daten mehrheitlich Chef-Sache.
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Retail Analytics
Von der Vorhersage der Messwerte eines Patienten auf einer Intensivstation bis hin zur Prognose der Bewegung der Wirtschaftsrhythmen – Forecasting ermöglicht es die Zukunft mit einer gewissen Sicherheit vorherzusehen und dementsprechend zu planen.
Nachhaltigkeitsziele erreichen
In Zeiten der Klimakrise wollen und müssen Unternehmen nachhaltiger wirtschaften, um ihren CO₂-Fußabdruck zu verringern. Um dies zu erreichen, arbeiten die meisten Organisationen aktiv an Nachhaltigkeitsstrategien oder haben solche bereits im Einsatz.
Datenflut
Heutige Unternehmen stehen einer stetig wachsenden Datenflut gegenüber. Darüber hinaus kämpfen viele mit einer großen Anzahl unterschiedlicher Monitoring-Tools, um dieser Datenmengen Herr zu werden und für fundierte Entscheidungen aufzubereiten.
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Computer Vision und die Data-Centric-AI-Pipeline
Data-Centric AI (DCAI) stellt einen wegweisenden Ansatz in der KI dar, indem es die Qualität und Relevanz von Daten in den Mittelpunkt rückt, um Modelle des maschinellen Lernens und die Performance von Systemen zu optimieren.
Kommentar: Bring Your Own Model
Wenn eine Technologie, ein System oder eine Lösung von der Test- oder Pilotphase erfolgreich in die Produktionsumgebung überführt werden soll, kommt es häufig zu Schwierigkeiten bei Skalierung und Leistung oder auch Datenqualität, Verfügbarkeit und Wartung.
5 Schritte
Die Zeiten, in denen Unternehmensdaten auf das Unternehmensnetzwerk beschränkt waren, sind längst vorbei. Heute befinden sie sich praktisch überall: im Web, in der Cloud und auf den verschiedensten Endgeräten – auch auf privaten. Wie lässt sich Datensicherheit in einer solchen Welt zuverlässig und effizient umsetzen?
Umfrage
Ob für das Training von KI-Modellen, die smarte Nutzung erneuerbarer Energien oder die Forschung rund um personalisierte Medikamente – Daten werden für Wirtschaft und Gesellschaft immer wichtiger. Doch in der großen Mehrheit der deutschen Unternehmen bleiben Daten weiterhin ungenutzt.
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