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Ein See umringt von Bergen

Was ist ein Data Lake? Definition, Architektur und Use Cases

Ein Data Lake (Datensee) erfasst strukturierte und unstrukturierte Daten zur Weiterverarbeitung durch Data Science, Advanced Analytics und KI.

Mehrere Personen deuten auf ein Blatt mit Datenanalysen

Datenkultur: Warum sie wichtig ist und wie man sie fördert

Die Zukunft der Welt gehört den Daten! Um dieser Zukunft gerecht zu werden, muss jedes Unternehmen eine nachhaltige Datenkultur etablieren. Doch wie?

Datenqualität: Definition, Merkmale und Analyse

Datenqualität: Definition, Merkmale und Analyse (Guide)

Datenqualität ist eines der bestimmenden Themen in vielen Unternehmen. Dieser Artikel vermittelt alles über Definition, Merkmale und Analyse was man wissen muss

Zwei Menschen arbeiten an einer Formel an einer Tafel

Machine Learning Labels einfach erklärt

Was sind Labels für Supervised Machine Learning? Wir definieren das Konzept und erklären, warum Labels so wichtig für überwachtes Lernen sind.

Memory sticks mit einem Label "Storage Engineer"

Data Staging Area: Definition, Grundlagen und Beispiel

Data Staging bezeichnet im ETL-Prozess den Bereich der Extraktion und Transformation von Daten als Basis für ein Data Warehouse.

Ein Tablet mit der Aufschrift "CONNECT" als Sinnbild der Digitalisierung

Was ist Digitalisierung? Eine einfache Erklärung.

Digitalisierung bezeichnet die Umstellung von analog-manuellen Prozessen, Werkzeugen und Methoden auf digital-automatische.

Customer Churn Prediction ist die Vorhersage von Kundenabwanderung durch Künstliche Intelligenz

Customer Churn Prediction: Vorhersagen, wann Kunden kündigen

Die Vorhersage der Abwanderung von Kunden, genannt Customer Churn Prediction, nutzt Daten und künstliche Intelligenz um gezielt Kunden ans Unternehmen zu binden

Batch Processing verarbeitet größere Datenblöcke, während Event Streams jede einzelne Information bearbeiten.

Batch Processing vs. Event Stream Processing in Big Data Infrastruktur

Batch Processing verarbeitet größere Datenblöcke, während Event Streams jede einzelne Information bearbeiten. Beide Big Data Methoden haben Vor- und Nachteile.

Der Citizen Data Scientist wird immer weiter an Bedeutung gewinnen.

Citizen Data Scientist: Was er macht und was er kann

Citizen Data Scientists schließen die Lücke zu Data Science indem sie Wissen über KI-Methoden verfügen, aber nicht notwendig die Umsetzung selbst durchführen.

Data Governance ist die umfassende Betrachung von verlässlichen, korrekten und zugänglichen Daten.

Data Governance Guide: Alles was man wissen muss

Data Governance ist die strategische und koordinierte Verwaltung von Daten. Wir stellen Merkmale, ein Framework und Beispiele vor.

Data Analyst und Data Scientist haben eine Bandbreite an unterschiedlichen Aufgaben und Fähigkeiten

Data Analyst vs Data Scientist: Was ist der Unterschied?

Der Unterschied zwischen Data Analyst und Data Scientist liegt in Methoden, verarbeiteten Daten, genutzter Infrastruktur und Tools.

Advanced Analytics nutzt Methoden die über historische Datenanalysen hinaus gehen.

Alles zu Advanced Analytics: Definition, Methoden und Beispiele

Advanced Analytics nutzt Daten und Künstliche Intelligenz um zu verstehen warum Dinge passieren, Prognosen zu erstellen und eine optimale Entscheidung zu geben.

Daten sind das neue Öl – Herkunft des Zitats und der Stand heute

Dass Daten als das neue Öl gelten hat seinen Ursprung in einem Artikel im Economist. Dabei sind viele Parallelen im Bezug auf Potential und Wert erkennbar.

Was ist der Unterschied zwischen Künstlicher Intelligenz, Maschinellen Lernen, Neuronalen Netzwerken und Deep Learning?

Machine Learning vs. AI: Was ist der Unterschied?

Künstlicher Intelligenz, Maschinelles Lernen, Neuronale Netzwerke und Deep Learning sind hierarchisch aufeinander aufbauende Kategorien im Bereich KI.

Maschinelles Lernen identifiziert Muster in Daten

Machine Learning: Alles was man wissen muss (mit Infografik)

Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) nutzt Algorithmen, um statistische Muster aus Daten zu extrahieren. Die Ziele sind Automatisierung und Vorhersagen.

Self-Supervised Learning nutzt Machine Learning um Labels zu generieren und diese dann am Gesamtdatensatz zu prüfen.

Was ist Self-Supervised Learning? Eine verständliche Definition

Self-Supervised Learning nutzt Machine Learning um automatisch Labels für Algorithmen des überwachten Lernens zu generieren und einzusetzen.

Data Pipelines überführen Daten von einem System ins andere

Was ist eine Data Pipeline? Erklärung und Beispiele

Data Pipelines sind Skripte, die Daten von einem System in ein anderes überführt. Die Daten werden für weitere Verwendung (z.B. BI oder KI) bereitgestellt.

Alles was man zu Data Driven Marketing wissen muss

Was ist Data Driven Marketing? Definition und Beispiele

Was ist Data Driven Marketing? Wir definieren datengetriebenes Marketing und geben klare Beispiele, um die Vorteile aufzuzeigen.

Prescriptive Analytics ist die Abteilung und Umsetzung von Handlungsempfehlungen durch Daten

Prescriptive Analytics – Alles was man wissen muss

Prescriptive Analytics ist die Empfehlung und Umsetzung von Handlungen basierend auf Datenauswertung mittels künstlicher Intelligenz.

Data Mining einfach erklärt

Data Mining einfach erklärt – mit Beispielen

Was ist Data Mining? In diesem Artikel geben wir eine einfache Erklärung und zeigen Anwendungsbeispiele wie Daten, Analysen und Data Science eingesetzt werden.

Data Engineer: Zentral für die Bereitstellung der Daten

Der Data Engineer: Alles was man wissen muss (+ Infografik)

Die Hauptaufgabe eines Data Engineers ist die verlässliche Bereitstellung von Daten für Business Intelligence, Data Science und künstliche Intelligenz.

Der Chief Data Officer wird zentral für jedes Unternehmen

Bedeutung und Aufgaben des Chief Data Officers (CDO)

Die Aufgaben des Chief Data Officer (CDO) im Unternehmen liegen an der Schnittstelle von Datenhaltung („Defensive“) und Dateninnovation („Offensive“).

Ein Roboter Arm vor einem Schachspiel

Machine Learning einfach erklärt mit Beispielen

Einfach gesagt nutzt Machine Learning Daten, um Muster zu erkennen. Diese Muster werden eingesetzt um Vorhersagen (z.B. Ähnlichkeiten, Prognosen) zu erstellen.

Ein Arm der einen Daumen hoch zeigt beim Post-It mit der Aufschrift "Profit".

Top 5 Vorteile beim Einsatz von künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz hat viele Vorteile. Konkret sind es Automatisierung, Mustererkennung und Skalierung, die KI so attraktiv für Unternehmen macht.

Künstliche Intelligenz in der Praxis

KI in der Praxis: Beispiele und Herausforderungen

Künstliche Intelligenz in die Praxis zu bringen ist noch immer ein großes Problem für viele Unternehmen. Wir zeigen Beispiele und Lösungen.

Die drei Arten von künstlicher Intelligenz

Welche Arten von künstlicher Intelligenz gibt es?

Es gibt drei Arten von künstlicher Intelligenz: Stark, schwach und Superhuman. Manche sind noch weit entfernt real zu werden, andere hingegen schon im Einsatz.

Die Vorhersage von Umsatz durch KI

Umsatzprognose erstellen: Der Weg für eine genaue Vorhersage

Die Vorhersage von Umsatz ist wichtig für viele operative Prozesse. Künstliche Intelligenz kann helfen, möglichst genaue Prognosen abzugeben.

Kundensegmentierung durch KI

Optimale Segmentierung von Bestandskunden durch KI

Kundensegmentierung bietet große Chancen für viele Unternehmen. Wir zeigen, was die Vorteile sind, welche Methoden es gibt und wie künstliche Intelligenz hilft.

Big Data und Machine Learning Beispiele

100+ Beispiele für KI & Machine Learning Use Cases

Wie verändert KI die Welt? Wir geben über 100 Beispiele für wertvolle Use Cases im Bereich künstliche Intelligenz, Big Data, Machine Learning und Data Science.

Die Vorteile von KI sind zahlreich

Die wichtigsten Vorteile beim Einsatz von KI

Es gibt zahlreiche Vorteile beim Einsatz von künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Wir nennen die wichtigsten und zeigen Beispiele für die Anwendung.

Was ist künstliche Intelligenz?

Was ist künstliche Intelligenz (KI) und wieso ist es wichtig?

Künstliche Intelligenz ist die Simulierung menschlicher Verhaltensweisen durch Maschinen. Wir erklären alles, was man zu KI wissen muss.

AI vs KI: Der Unterschied einfach erklärt

Unterschied zwischen AI und KI einfach erklärt

AI, KI, ML, DS und viele mehr Abkürzungen erobern die Welt der Daten. Doch manchmal ist nicht klar, wofür die Begriffe stehen …

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Vorhersage der Kündigungswahrscheinlichkeit durch KI

Vorhersage der Kündigungswahrscheinlichkeit durch KI

Die Vorhersage der Kündigungswahrscheinlichkeit durch KI erlaubt eine zuverlässige, flexible Prognose welche Kunden abwandern werden.

Verschiedene Cluster sind identifiziert

Clustering: Gruppen finden durch künstliche Intelligenz

Ähnliche Dinge zu finden ist oft nicht einfach. Vor allem in einer immer größer werdenden Flut von Daten ist es herausfordernd, ähnliche …

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Großes Potential für den Einsatz von KI in Business Intelligence

KI für Business Intelligence: Wie der Einstieg gelingt

Business Intelligence ist zentral für viele Unternehmen. Wir zeigen, wie man diese verlässlichen Daten für Künstliche Intelligenz einsetzen kann.

Künstliche Intelligenz im Online Handel: Beispiele und Mehrwert

Künstliche Intelligenz im Online Handel: Beispiele für Erfolg

Der Onlinehandel boomt und damit steigt der Druck. Wir stellen 6 Beispiele vor, wie man mit KI im E-Commerce Mehrwert schaffen kann.

Künstliche Intelligenz ist ein hervorragendes Werkzeug für mehr Umsatz

5 Wege zu mehr Umsatz durch den Einsatz von KI

Künstliche Intelligenz ist überall. Wir stellen konkrete Beispiele vor, wie man mehr Umsatz durch KI erwirtschaften kann.

KI in der Praxis: Viel Wert für Unternehmen

Künstliche Intelligenz in der Praxis: Erklärung und Beispiele

Künstliche Intelligenz setzt seinen Siegeszug in allen Bereichen fort. Doch welche Beispiele gibt es KI in der Praxis einzusetzen?

Datenqualität von Kundendaten im CRM: Eine Herausforderung

CRM Datenqualität: Analyse & Verbesserung von Kundendaten

Kundendaten sind zentral für viele operative and strategische Prozesse. Doch oft sind sie von niedriger Qualität. Wie kann man diese verbessern?

Ist Ihr Unternehmen reif für KI?

Ist Ihr Unternehmen bereit für den Einsatz von künstlicher Intelligenz?

Viele Unternehmen fühlen sich nicht bereit für den Einsatz von künstlicher Intelligenz. Wir machen Mut, wie es trotzdem gelingt.

Die Kosten einer KI hängen von der gewählten Umsetzung ab

Was kostet die Entwicklung einer KI (künstlichen Intelligenz)

Viele Unternehmen nähern sich langsam dem Gedanken an, Künstliche Intelligenz einzusetzen. Doch der Aufwand und die Kosten schrecken noch immer ab. Doch …

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Die Wege, eine KI programmieren zu lassen

Wie Künstliche Intelligenz (KI) programmieren lassen?

Immer mehr Unternehmen machen erste Berührungspunkte mit künstlicher Intelligenz (KI). Manche haben sogar eine konkrete Idee, wie man KI im eigenen Unternehmen …

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Beispiele für KI im E-Commerce

Top 18 Beispiele für Künstliche Intelligenz im E-Commerce

Der Onlinehandel boomt. Immer mehr Umsatz wird über E-Commerce gemacht. Dies führt zu der Frage: Wie kann man Daten und künstliche Intelligenz …

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Hohes Potential von KI im E-Commerce

Künstliche Intelligenz im E-Commerce: Potential und Beispiele

Der E-Commerce boomt! Spätestens seit der Corona-Pandemie hat jedes Unternehmen erkannt, dass ein Onlinehandel Sinn macht. Und die Zahlen bestätigen dies: Allein …

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Das Potential von KI im Marketing ist riesig

Das Potential von künstlicher Intelligenz im Marketing

Künstliche Intelligenz erobert die Welt! So oder so ähnlich kann man viele Schlagzeilen übersetzen. Dabei wird auch oft erwähnt, dass einer der …

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KI im Customer Service: Großes Potential

Top 8 Beispiele für den Einsatz von KI im Customer Service

Glückliche Kunden sind gute Kunden. Doch oft sind Unternehmen überfordert, ihren Kunden auch nach dem Kauf genau das zu bieten, was gut …

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Datenqualität verbessern mit KI

Der Einsatz von KI für eine bessere Datenqualität

Datenqualität beschäftigt zunehmend mehr Unternehmen. Ob Multikanal-Erlebnis, System-Migration, Business Intelligence oder Data Science: Viele Vorhaben und Bereiche sind von einer hohen Qualität …

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KI im Vertrieb

Top 10 Beispiele für KI im B2B Vertrieb

Künstliche Intelligenz birgt großes Potential für alle Geschäftsbereiche, aber vor allem auch im B2B Vertrieb. Oft herrschen im Sales-Bereich noch alte Prozesse …

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Datenqualität messen und steigern

Datenqualität einfach messen und steigern

Mit mehr Datenanalysen merken viele Unternehmen, dass sie erst ihre Datenqualität messen müssen, um verlässliche Ergebnisse zu kommen. Vor allem im Bereich …

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Künstliche Intelligenz für Unternehmen: Wie der Einstieg gelingt

Künstliche Intelligenz (KI) erobert immer weitere Teile der Welt. Ob in Wirtschaft, Wissenschaft oder im privaten Umfeld: KI unterstützt, vereinfacht und optimiert.Doch …

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Self-Service KI-Produkte: Eine Einführung

Kobold AI ist eine Self-Service Plattform für KI-Produkte. Aber was ist das eigentlich? Nutzung von KI im Jahr 2021: Status Quo Fangen …

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Top 12 Beispiele für die Anwendung von KI im Marketing

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Marketing ist auf dem Vormarsch. Es gibt viele Beispiele, wie die Nutzung von Daten Effizienz erhöht, …

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Künstliche Intelligenz im Mittelstand: Beispiele und Umsetzung

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde. Während große Konzerne eigene Fachbereiche oder sogar Unternehmen schaffen um sich mit dem Thema KI …

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