Tag Archives: Big Data

Digital oder das tiefe digitale Tal: Von den Chancen (und Risiken) des Datenreichtums

Wir sind überzeugt: Dank Datenreichtum wird unsere Zukunft nicht bloß persönlicher, effizienter und nachhaltiger sein, sondern vor allem gemeinschaftlich – und zutiefst menschlich. Ein durchgehend lesenswertes Buch, Das Digital, Markt, Wertschöpfung und Gerechtigkeit im Datenkapitalismus von Professor Viktor Mayer-Schönberger und brand eins-Autor Thomas Ramge, das gerade neu erschienen ist. Mit-CIOKurator Gunnar Sohn hat ja hier schon an mehreren Stellen darauf referenziert.

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Schlechte Daten kosten Unternehmen 20 Prozent ihres Umsatzes

Ein sehr interessanter Beitrag von Thomas C. Redman auf MITSloan zu einem sicher eher sperrigen Thema: Datenqualität. Zwar reden alle über Big Data, auch über Datenschutz und Data Privacy, aber dem eher sperrigen Thema der Datenqualität und Datenhygiene nähern sich eher wenige an. Dabei haben “schlechte” Daten enormen Einfluss und richten großen Schaden an. Laut Schätzungen von Experian kostet das

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[Infografik] Die Hälfte der Unternehmen hat noch kein Big Data-Projekt gestartet

ZDNet und Tech Republic haben Ihre Leser zum Thema Big Data befragt und das Ergebnis verblüfft doch ein wenig: Rund die Hälfte der Unternehmen haben demzufolge noch kein Big Data-Projekt gestartet. Dort hat Big Data und der potentielle Nutzen bisher keine wichtige Priorität. Diejenigen, die ein Projekt durchführen, sehen das größte Potential daran Produkte neu zu entwickeln oder zu verbessern,

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Datenhygiene: Endlich Land in Sicht durch Machine Learning?

Seit Jahrzehnten reden wir darüber, Daten effizienter zu nutzen. Doch nicht erst seit Data Warehouse-Zeiten scheitern viele Projekte an einem Faktor: Datenhygiene. Wenn man Datenmist in eine System einfüttert, kommt auch bei der besten Analyse Datengülle heraus. Nun soll Machine Learning endlich eine bessere Datenqualität sicherstellen. Und – so Larry Dignan auf ZDNet – es könnte der Ansatz sein, der

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Echtzeitdaten und Big Data sind nicht das Gleiche

Photo via VisualHunt

Eigentlich sollte es selbstverständlich sein, aber es gehört doch wohl nochmals betont. Big Data und Real-Time Data, das Nutzen von Daten in Echtzeit sind nicht das Gleiche! Big Data wird oft im Blick nach hinten genutzt. Man analysiert, was geschehen ist und versucht für die Zukunft zu lernen. Im Idealfall. In der Nutzung von Daten in Echtzeit, werden diese sofort

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Künstliche Intelligenz kann nur so gut sein wie die Daten, aus denen sie ihre Schlüsse zieht

Künstliche Intelligenz kann – wie jede Form von Intelligenz– nur so gut sein wie die Daten, aus denen sie ihre Schlüsse zieht. via Datenmanagement: Was ist das Problem mit KI? – computerwoche.de Eigentlich sollte die Aussage, die Stefan Grotehans in seinem Artikel in der Computerwoche trifft, eine Selbstverständlichkeit sein. Ist sie aber nicht, denn das Problem von Datensilos, mangelhaftem Zugriff

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Internet of Things: Wem gehören eigentlich die eingesammelten Daten?

Über Datensicherheit und Datenschutz im Internet of Things haben wir schon öfters hier geschrieben und Renate Stuecka hat in einem Interview mit Gunnar Sohn auf die Risiken aufmerksam gemacht. Dieser Artikel auf ZDNet macht auf einen anderen Aspekt aufmerksam. In einer Industrie 4.0-Umgebung, in einer Fabrik mit einer Vielzahl von Sensoren: Wem gehören eigentlich die Nutzungsrechte an den Daten, die

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Big Data, Datenschutz und sechs Praktiken, um 2018 gewappnet zu sein

Big Data und Datenschutz sind die Themen, die nicht nur wegen GDPR immer mehr in den Fokus gerade auch des oberen Managements geraten. Auf TechRepublic stellt Mary Shacklet sechs Praktiken vor, wie man sich dem Thema nähert. Der zentrale Tipp: Speichere Deine wichtigen Daten in Deiner Private Cloud.

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Künstliche Intelligenz: Der Kampf der CIOs mit dem Hype

Der Hype Cycle for Emerging Technologies ist der dienstälteste Hypecycle des Analystenhauses Gartner. In diesem Jahr steht ein Trendthema über allem: Künstliche Intelligenz. Das Gute daran ist, dass dadurch das Thema eine breite Öffentlichkeit bekommt und dass sich Organisationen, Universitäten und Unternehmen damit beschäftigen, sowohl mit der Grundlagenforschung als auch mit konkreten Anwendungen. Die Herausforderung dabei ist jedoch, den Hype

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