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- Data Inspired Culture -

Data Strategy & Data Governance ist der Schlüssel zu einer nachhaltig dateninspirierten Organisation!

Eine Data Strategy als integraler Baustein einer Unternehmensstrategie unterstützt maßgeblich das Erreichen von Prozess- und Produktzielen, sichert die Compliance-Konformität, steigert den Durchsatz sowie die Kundenbindung und unterstützt Organisationen in der Transformation zu einer dateninspirierten Innovations-Kultur (Data Inspired Culture) in der die Menschen im Vordergrund stehen.

Organisationen sichern somit ihre Wettbewerbsfähigkeit und können diese durch eine gesteigerte Datenintelligenz und Datenkompetenz (Data Literacy) weiter ausbauen.

The Data Economist | Establishing sustainable "Data Inspired & Digital Culture"

Die Zukunft der Datenaufbereitung mit KI: Eine Revolution in der Datenanalyse

Wie künstliche Intelligenz den Aufwand in der Datenaufbereitung drastisch senkt und neue Freiräume für strategische Entscheidungen schafft

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren immense Fortschritte gemacht und beeinflusst zunehmend alle Bereiche von Technologie und Wirtschaft. Einer der wichtigsten Anwendungsbereiche, in denen KI große Veränderungen bewirken wird, ist die Datenaufbereitung – ein oft unterschätzter, aber kritischer Prozess in der Arbeit von Data Engineers und Data Analysts.

How to build a data mesh ready platform

Why a data governance-oriented data fabric is essential for scalable qualitative Data & AI Products

Modern process approaches, agile working, cloud technologies and AI offer new opportunities

In our data-driven world, qualitative data products are key to business success. But scaling such products efficiently requires a robust data infrastructure. This is where the data fabric comes in. A successively (agilely) built, data governance-oriented data fabric ensures that data quality, protection and use are at the centre of all efforts.

Self-Service-BI [19]

- Self-Service BI-

Self-Service BI ist so lange geil, bis inperformante Daten-Modelle die Kosten und Wartezeiten treiben. Es kann durchaus sinnvoll sein, auf seine Datenexperten zu hören und gemeinsam an performanten Datenprodukten zu arbeiten.

THE DATA ECONOMIST