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?
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Mehr als 1 Milliarde US-Dollar
Die Akquisitionswelle von Databricks geht weiter: Mit der Übernahme von Tabular für über 1 Milliarde US-Dollar sichert sich das Unternehmen die Unterstützung des Apache Iceberg Datenformats. Gleichzeitig ist der Deal aber auch ein strategischer Schachzug im Wettstreit mit dem Konkurrenten Snowflake.
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Studie
Zwei von drei Bundesbürgern verzichten konsequent darauf, kostenpflichtige Webseiten oder Apps zu nutzen. 86 Prozent sind dafür bereit, im Internet mit ihren Daten zu zahlen. Obwohl sie zugeben, kaum zu wissen, welche Informationen dabei über sie gespeichert werden.
MIT Technology Review Insights Report
Fivetran hat in Zusammenarbeit mit MIT Technology Review Insights den Report “AI readiness for C-suite leaders” veröffentlicht.
Harmonisierung der Daten
Unternehmen treffen Entscheidungen meist auf Basis von strukturierten Daten. Dabei haben auch ihre unstrukturierten Daten wertvolle Erkenntnisse zu bieten. Progress erläutert, wie Unternehmen die beiden Datentypen zu einem sinnvollen Ganzen zusammenführen und dadurch bessere Entscheidungen treffen können.
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Schnellere und intelligentere Abläufe
Daten sind das Kapital eines Unternehmens. Dennoch werden sie trotz ihrer immensen Relevanz immer noch fragmentiert und in unterschiedlichen Formaten in zahlreichen Legacy- und Cloud-basierten Systemen gespeichert. Um den Zugriff auf diese Daten zu erleichtern, zentralisieren die meisten IT-Abteilungen so viele Informationen wie möglich.
Daten sind gleichzeitig Motor und Treibstoff bei der Entwicklung und dem Betrieb von KI-Anwendungen. Entsprechend zentral ist die Rolle der Datenbank. Couchbase, Anbieter einer Cloud-Datenbank-Plattform, erklärt, welche Skills sie mitbringen muss, um KI-tauglich zu sein.
Zu den wichtigsten Dingen, die Führungskräfte verstehen müssen, um von künstlicher Intelligenz (KI) zu profitieren: Die Modelle sind immer nur so gut wie die Daten, die sie zum Training verwenden.
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