Datenstrategie, Künstliche Intelligenz, Data Governance, Big Data, Process Mining
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MODERNISIERUNG ANALYTISCHER ARCHITEKTUREN

Um die Datenvielfalt des digitalen Zeitalters wirklich nutzen zu können, wird eine entsprechende IT-Architektur benötigt. Diese ist bei vielen Unternehmen den aktuellen Anforderungen noch nicht gewachsen. Häufig besteht die zentrale analytische Architektur aus Data Warehouse und Business Intelligence-Tools. So weit gut, aber nicht (mehr) gut genug.

BLUEPRINTS FÜR HIGH-END-ARCHITEKTUREN

Die schiere Menge an analytischer Verarbeitung durch Künstliche Intelligenz erfordert heute neue Wege der Verteilung von Teilaufgaben bei High-End-Architekturen – von der Cloud bis zum Device.

BLUEPRINTS FÜR ANALYTISCHE FRAMEWORKS

Werden komplexe analytische Modelle entwickelt, benötigt man Kollaborations- und Wiederverwendungsmöglichkeiten. Data Science ist erwachsen geworden, die Zeit der „Künstler“ vorbei.