Große Datenmengen analysieren und auswerten - darum geht es bei Big Data. Doch bei der Umsetzung gibt es noch viele Fragen zu klären, außerdem stellt Big Data hohe Anforderungen an Hard- und Software. Antworten auf Fragen rund um dieses Thema finden Sie hier.
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KI-Implementierung: „Die Akzeptanz wird steigen, sobald die Skepsis abnimmt“
Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch. Doch zwischen den Erwartungen, die Unternehmen auf den KI-Einsatz setzen, und dem Anspruch, den Anwender haben, klaffen oft Welten. Woher rührt die Diskrepanz, und wie lässt sie sich überwinden?
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AIOT – Made in Taiwan mit Auswirkungen auf Deutschland (Gesponsert)
Künstliche Intelligenz und Internet of Things (AIOT) rücken immer mehr in unseren beruflichen Alltag und in unser Privatleben. Welche Rolle spielen dabei taiwanesische Unternehmen? – Beispiele: Handel und Speichermedien.
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Unternehmens-KI: „Es fehlt an den Zielsetzungen und den KPIs“
Oft ist Datenkonsolidierung die erste Herausforderung, bevor KI im Unternehmen mit Gewinn eingesetzt werden kann. Danach lautet die Frage: Was will ich überhaupt erreichen? Die Effizienz interner Prozesse steigern? Das Produkt verbessern? Wenzel kennt die Prozesse.
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KI in Unternehmen: „Petabytes sind verdammt viele Nullen“
Nicht nur astronomisch große Datenmengen und hohe Betriebskosten lassen Unternehmen zögern, Ki einzusetzen. Auch die Unsicherheit, ob die betriebliche IT überhaupt dafür gerüstet ist, bereitet Sorgen. Ein Anlauf in kleinen Schritten könnte helfen.
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Big Data: „Datenmengen explodieren – umso wichtiger wird, kritische Daten bei sich zu halten“ (Gesponsert)
Sebastian Gerstl spricht mit Ian-Hendrik Hannemann, Rittal, über Micro Data Center als mögliche Alternative zur Cloud – und über die Wichtigkeit, extern gespeicherte Datenmengen zurück ins Haus zu holen.