6 Fehler beim Stammdatenmanagement
Ohne gute Stammdaten laufen auch die Unternehmensprozesse nicht effizient. Daher braucht es oft ein Projekt zum Thema Stammdaten-Management. Hier tauchen oft die gleichen Probleme auf. DIE DIGITAL-WEBER haben in diesem Beitrag die sechs häufigsten Fehler zusammengetragen und geben Tipps zur Vermeidung.
Schluss mit Garbage In, Garbage Out – Smart Capture für hohe Datenqualität & wertvolle Ergebnisse
Daten sind die wichtigste Währung im Zeitalter der Digitalisierung. Doch noch immer liegen laut Gartner rund 80 Prozent der Informationen in Unternehmen in unstrukturierter Form vor. Dadurch wird der Erfolg von Unternehmenssoftware gebremst – doch durch moderne Technologie wie OCR lässt sich das leicht ändern.
Vor dem erfolgreichen Machine Learning kommt die Datenjagd
Adarsh Kyadige, Senior Data Scientist im KI-Team von Sophos, nennt erste Schritte und Unwägbarkeiten beim Erstellen von Machine-Learning-Modellen.
ERP-Systeme der Zukunft: Cloud, Mobile und Analytics für digitale Märkte
ERP-Systeme befinden sich im ständigen Wandel. Cloud, Mobile und Analytics sind unter anderem die großen Trends der Branche. Wie diese Trends genau aussehen, lässt sich jetzt schon sagen – werfen Sie einen Blick auf die Zukunft, die ERP erwartet:
Startklar für 2020: Die sechs Top-Cloud-Anwendungstrends der kommenden Monate
Experience Economy, neue Wege der Zusammenarbeit und mehr bestimmen die Geschäftsstrategie: Diese sechs Cloud-Trends werden im kommenden Jahr kritische Erfolgsfaktoren sein:
IT-Trends 2020: Hybrid Cloud, Predictive Data Analytics und Nachhaltigkeit bestimmen die Agenda des kommenden Jahres
Welche Trends werden Unternehmenssoftware in Zukunft prägen? Ob Cloud, Data oder Umwelt: Oliver Henrich, Vice President Product Engineering Central Europe bei Sage, erläutert, welche Themen Unternehmen und Entwickler in den kommenden Monaten beschäftigen werden.
Daten- und Anwendungsflut strategisch meistern: Fünf Tipps für die wichtige Funktion des Chief Data Officer im digitalen Wandel
Datenmengen wachsen in Unternehmen mehr und mehr. Umso schwieriger wird es, diese effektiv, gewinnbringend und rechtskonform zu managen. Das fällt meist unter den Aufgabenbereich des CDO – des Chief Data Officer. Lesen Sie hier fünf Tipps, die den Erfolg des CDO garantieren.
3 Erkenntnisse zum Status Quo von Machine Learning im Finanzwesen
Auch Banken müssen sich digitalisieren. Machine Learning dient ihnen dabei oft als Grundlage, doch die Technologie ist nicht leicht umzusetzen. Drei wichtige Erkenntnisse zur Verwendung von Machine Learning im Überblick:
Interview mit Lennard Stoever von minubo zum Thema „Business Intelligence“
Matthias Weber im Gespräch mit Lennard Stoever, CEO und Co-Founder von minubo, zum Thema Business Intelligence. Wir stellten Lennard Stoever 5 Fragen zu Business Intelligence. Lesen Sie hier seine Antworten:
Data Analytics und BI. Sind Cloud-Ressourcen dafür die richtige Wahl?
In den Augen vieler Unternehmen wird die Cloud immer attraktiver. Allerdings ist sie nicht in jedem Fall einer On-Premises-Lösung überlegen. Data Analytics und Business Intelligence fordern einen differenzierteren Blick auf das Allheilmittel Cloud.
Frühjahrsputz im Unternehmen: Datenschatz ausdünnen, richtig lagern und Qualität sichern!
Die Themenkampagne „Frühjahrsputz“ des EAS-MAG ist abgeschlossen. Daten müssen nicht nur geordnet und modern gespeichert, sondern auch ausgemistet werden. Wie wichtig es ist die Datenqualität zu sichern und Daten sinnvoll zu lagern, zeigen Ihnen Software-Anbieter in mehreren Beiträgen zum Frühjahrsputz im Unternehmen.
Frühjahrsputz im Unternehmen: Auch Daten müssen aufgeräumt werden!
Auch Unternehmen müssen aufräumen und ordnen – und zwar ihre Daten. Zu diesem Thema ist die Themenkampagne „Frühjahrsputz“ auf EAS-MAG.digital abgeschlossen. Innerhalb der Kampagne sind spannende Beiträge mit nützlichen Tipps und Hinweisen entstanden.
Machine Learning: Garbage in, garbage out
Während mathematische Analyseverfahren mit inkonsistenten Daten zurechtkommen, ist bei Machine Learning große Datensorgfalt gefragt. Beide Methoden funktionieren sehr unterschiedlich und haben verschiedene Anforderungen und Anwendungszwecke. Worauf beim Einstieg in die Verwendung dieser Technologien in Bezug auf die Datengrundlage zu achten ist, lesen Sie hier.