Dieses E-Book greift das Thema der Graphdatenbanken und graphbasierten Analyse auf. In Zeiten von Big Data, Machine Learning (ML) und Generativer KI sind neue Strukturierungs- und Auswertungsansätze gefordert. Graphdatenbanken liefern einen Ansatz zur Abbildung stark vernetzter Daten sowie ein passendes Analysekonzept, um mit Daten effektiv zu arbeiten – auch im Vergleich zur klassischen relationalen Welt.
Dabei lassen sich Graphdatenbanken für unterschiedlichste Branchen und Anwendungsszenarien einsetzen. Sie erlauben es, vernetzte Daten zu analysieren, Prozesse nachzuvollziehen, Zusammenhänge aufzudecken und Informationen in ihrem Kontext zu bewerten. Die Analyse ist damit intuitiv und schafft Mehrwerte für verschiedenste Fachbereiche und Nutzergruppen.
Das E-Book erklärt die Grundlagen von Graphdatenbanken und zeigt an einem Beispiel, wie die Analyse im Graphen und mittels ML-Algorithmen durchgeführt wird.
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Um innerhalb eines Unternehmens und auch über die Unternehmensgrenzen hinweg eine effektive Data Culture aufbauen zu können, benötigt man eine einheitliche Strategie, die sowohl alle internen als auch alle externen Quellen und Konsumenten von Daten einschließt. Eine Datenstrategie unterstützt ein Unternehmen dabei, sich auf den richtigen Umgang mit Daten vorzubereiten und die notwendigen Arbeiten dafür durchzuführen. Sie gibt mittels einer Governance verbindliche Anweisungen und setzt Leitplanken für die einzelnen Bausteine.
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Das vorliegende E-Book widmet sich dem Thema des Data-Catalog-Einsatzes. Da Datenbereitstellung und Datenintegration entscheidende Erfolgsfaktoren für Unternehmen sind, lohnt es sich, den Data Catalog sowie seine Vorteile für das gesamte Unternehmen zu prüfen, um Digitalisierungsanforderungen im Sinne der Unterstützung von Self-Service-Angeboten, aber auch einer sinnhaften Automation gerecht zu werden. Allerdings geschieht die Implementierung, Verwendung und Pflege eines Data Catalog im Unternehmen nicht von allein, sondern wird von einem bunten Mix an Hindernissen und Herausforderungen begleitet, für die ebenfalls Lösungsansätze dargestellt werden. Im vorliegenden E-Book geht es darum, wie ein Data Catalog betrieben werden kann, um die Art und Weise zu unterstützen, wie Datentransparenz in Organisationen geschaffen wird.
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Das vorliegende E-Book widmet sich dem Thema der Automated Artificial Intelligence. Der Begriff Automated AI steht für eine automatische Ausführung des, im Idealfall, gesamten Lebenszyklus eines maschinellen Lernmodells. Es sind Automatisierungsoptionen zur Aufgabenerfüllung innerhalb der Prozesskette zur Erstellung prädiktiver Modelle für maschinelles Lernen zu prüfen, so dass dann beispielsweise Daten für das Training vorbereitet, der beste Modelltyp für die gegebenen Daten identifiziert und jene Funktionen oder geeigneten Features automatisiert ausgewählt werden, die den bestmöglichen Lösungsbeitrag leisten. 

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Wir setzen Deine Leidenschaft für Data in die Praxis um!
Wappne Dich mit Wissen und Einblicken in die Praxis von zahlreichen Data-Experts, damit auch Du deine Arbeit sorgenlos und erfolgreich umsetzen kannst! Lerne am 14. und 15. März aus Fehlern anderer und beschaffe Dir wichtige Tipps, Tools & Know-how, um Deine berfulichen Hürden zu meistern oder um Dir Inspiration für Deine anstehenden Projekte zu sichern.

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Data Mesh ist ein neuer soziotechnischer Ansatz für eine dezentrale Datenarchitektur mit dem Ziel, auch in großen Unternehmen Mehrwert aus Daten zu schöpfen. 

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Es ist egal wie alt Du bist. Es ist egal wo du herkommst. Wichtig ist uns das, was Du zu erzählen hast.

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Dieses E-Book nimmt das Thema der Data Platform in einer frühen Phase der Diskussion auf und führt in dieses ein. Dabei wird das Thema von strategischen Überlegungen gerahmt, um den Roadmap-Gedanken, der zu einer Data Platform führt, herauszuarbeiten und so das Thema als Konsequenz auf die fachlichen Anforderungen einzubetten.

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Worum es geht? 

Datendemokratisierung in einem datengetriebenen Zeitalter

Wie Datendemokratisierung die Unternehmensstrukturen verändert

Auswirkungen der Datendemokratisierung auf die Analytics-Architektur

Von: Daniel Eiduzzis (initions) | Dr. Justus Marquardt (KPMG) | Klaus-Dieter Schulze (b.telligent) Nils Vieth (SAP) und Christian Weinberger (metafinanz)

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Die TDWI Virtual II hat die nächste Keynote veröffentlicht. Freuen Sie sich auf Monika Schulze mit Ihrem Talk „Kundendaten im Zentrum unseres Handelns". Das Beste: die TDWI Virtual II bleibt für Sie weiterhin kostenfrei. 

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