Hier finden Sie Beiträge zum Thema Data Science

Digitalisierung braucht Daten und KI

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Der internationale Informationsdienstleister Experian bietet…

Digitale Unternehmenskultur

Die TREND-REPORT-Redaktion sensibilisiert für eine neue digitale Unternehmenskultur. Ziel ist es in Form von Interviews und Fallbeispielen Wege zum Cultural Change aufzuzeigen. Die Redaktion stellt neue Technologien wie die Blockchain, IoT, IIoT und Cloud Computing vor.
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Smart Services und IoT

Spannend: Bereits 2014 war die Green Economy zweitgrößtes Gründungsfeld in Deutschland – direkt nach dem Handel. Relativ neu ist die Verbindung nachhaltiger Ansätze mit Konzepten wie dem Internet of Things oder Artificial Intelligence.

Prognosen für Cloud-Lösungen 2021

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Experten von Talend, einem Anbieter von Lösungen für Cloud-Integration und Datenintegrität, haben aktuelle Trends aus dem Cloud-Bereich untersucht und darauf basierend einige Vorhersagen für das nächste Jahr getroffen.

Krisenfeste Unternehmenssteuerung: Neue Konzepte für turbulente Zeiten

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"The greatest danger in times of turbulence is not the turbulence; it is to act with yesterday’s logic!" Wie aktuell das Motto ist, schildert Tim Lindemann in seinem Gastbeitrag.

Perfektionismus in der Kundenkommunikation ist kontraproduktiv

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Es klingt wie eine philosophische Betrachtung, ist aber ein ganz praktisches Problem für Vertriebs- und Marketingorganisationen: Die Sucht nach Perfektion ist ein Bremsklotz auf dem Weg zum Erfolg. Sie behindert den täglichen Kampf um den Kunden und beeinträchtigt so den Unternehmenserfolg. Dr. Kay Knoche erläutert dies in seinem Blogbeitrag.

Die Ära der Data Cloud beginnt

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Wie lassen sich Unmengen an Daten aufbewahren, verarbeiten und analysieren? Obwohl sich kluge Köpfe bereits seit Jahrzehnten mit diesen Fragestellungen befassen, herrschte lange Zeit nur wenig Bewegung in der vorherrschenden Lehrmeinung.

Künstliche Intelligenz in der Praxis: Das „AI Center of Excellence“

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Nachdem erste KI-Pilotprojekte überzeugende Ergebnisse liefern, stehen viele Firmen vor ähnlichen Herausforderungen: Wer in der Organisation kümmert sich um den weiteren systematischen Aufbau der KI-Aktivitäten? Wie können Ressourcen effizient eingesetzt und die knappen KI-Talente optimal genutzt werden?