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Schlank und effizient
KI hat mit Generative AI nochmals einen enormen Popularitätsschub erfahren, an der Praxistauglichkeit im Enterprise-Umfeld mangelt es jedoch oftmals noch. Gefragt ist eine effiziente Entwicklung geeigneter KI-Modelle – die Antwort darauf kann Developer Workbench als schlanke, agile und skalierbare Umgebung sein.
PwC-Studie
Angetrieben durch das aktuell sehr große Interesse an generativer künstlicher Intelligenz (KI) stehen Daten weit oben auf der Agenda der Führungskräfte. Viele Unternehmen entscheiden sich folglich für einen verstärkten Einsatz von Daten- und Analysetechnologien, um das Überleben ihres Unternehmens in einer wirtschaftlich schwierigen Situation zu sichern.
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Täglich neue Angriffsszenarien, der Mangel an und die Kosten von Security-Fachkräften sowie die Vermehrung staatlich unterstützter Hackergruppen machen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) in der Verteidigung gegen Cyberangriffe unabwendbar, so der Schweizer Security-Spezialist Exeon Analytics.
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Anpassungsfähige Systeme mit Künstlicher Intelligenz (KI), gemeinsame Datennutzung und Data Fabrics gehören zu den Trends, die Experten für Daten und Analytik aufbauen müssen, um neues Wachstum, Widerstandsfähigkeit und Innovation zu fördern.
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Big-Data-Analysen sollen Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse liefern. Im Folgenden sind sechs Möglichkeiten beschrieben, wie Unternehmen den Umfang und die Geschwindigkeit der Daten nutzen können, um die betriebliche Effizienz zu steigern und die Kosten zu senken.

Die Versicherungsbranche treibt die Digitalisierung aktiv voran. Ein wesentlicher Baustein ist dabei die Cloud. Fadata, ein Anbieter von Softwarelösungen für Versicherer, sieht vier wesentliche Gründe, die für eine verstärkte Cloud-Nutzung sprechen.

Big Data und Analytics

Neue Umfrage von BearingPoint: Bei jedem vierten Unternehmen aus der Automobilindustrie ist Big Data bereits voll implementiert. Die größte Herausforderung ist die fehlende Expertise im Unternehmen.

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