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Business Intelligence (BI) scheint für den Einen oder Anderen schon ein Ding der Geschichte zu sein. Dieser Blog-Beitrag beleuchtet verschiedene Argumente, die dieser Ansicht widersprechen. Ich erkläre euch nämlich, warum BI auch in Zukunft eine wertvolle Aufgabe erfüllt und wie diese aussieht.

Wer kennt es nicht – scheinbar einfache Aufgabenstellungen lösen unerwartete Schwierigkeiten aus. Wie ihr diesen Problemen mit Build-Measure-Learn bereits vorzeitig aus dem Weg gehen könnt, erkläre ich euch in meinem heutigen Blog-Beitrag.

Sicherheitslücken müssen schnell geschlossen werden, damit ein Unternehmen keinen Schaden nimmt. Das Gleiche gilt für alle Anforderungen an die Sicherheitsabteilung. Deswegen ist Geschwindigkeit ein absolut kritischer Faktor. Doch hier dominieren zwei Extreme: hektisch oder langsam. In diesem Blog-Beitrag zeige ich, welcher Weg in Bezug auf Geschwindigkeit am effektivsten ist.

Vorhandene Daten sind das Fundament, auf dem KI-Lösungen aufbauen. Aber beinhalten sie auch die notwendigen Informationen? Aus welchen Töpfen stammen sie? In welcher Qualität liegen sie vor? In welchen Formaten? Für KI-Projekte sind das entscheidende Fragen.

Im ersten Teil unseres Blog-Beitrags ging es vor allem um die Einführung eines DevOps-Technologiestacks und um die Frage, warum Projekte häufig scheitern. Nun werden wir näher auf die einzelnen Projektphasen eingehen. Ihr erfahrt, wie ihr die entsprechenden Rahmenbedingungen schafft, das Projekt plant, durchführt und erfolgreich zum Abschluss bringt.

Erfolgreiche KI-Projekte fallen nicht vom Himmel. Auch solche KI-Anwendungen müssen von Experten entwickelt, gebaut, getestet, implementiert und angepasst werden. Kurzum: Sie sind das Ergebnis von sauber auf- und umgesetzten Projekten.

Häufig wird Agilität als Kernelement für Digitalisierung verstanden und es beginnt die Suche nach der unterstützenden Technologie. Hier wird dann immer öfter die Einführung von DevOps gefordert. Im ersten Teil unseres Blog-Beitrags werden wir daher zunächst beschreiben, was DevOps sind, verraten euch, was bei der Einführung eines DevOps-Technologiestacks zu beachten ist und erklären, warum Projekte häufig scheitern.

Die Finanzindustrie steht vor einem Paradigmenwechsel. Hinsichtlich Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Aussagekraft der gespeicherten Informationen stoßen herkömmliche IT-Systeme an ihre Grenzen. Genau auf diese Probleme des technologischen und gesellschaftlichen Wandels zielen Big-Data-Technologien ab. In meinem Blog-Beitrag zeige ich euch daher die Möglichkeiten, die graphenorientierte Datenbanken in diesem Zusammenhang bereitstellen.

In diesem Video-Blog-Beitrag erläutert Prof. Dr. Volker Gruhn, warum heute mit KI Dinge funktionieren, die vor ein paar Jahren noch unmöglich erschienen. Und was 5G mit dem Ende des KI-Winters zu tun hat.