TIQ's Favorite Four – Neuigkeiten im Bereich Data Analytics #3

Mit unserem Format „TIQ’s Favorite Four“ möchten wir Sie über Neuigkeiten, Trends und Use Cases im Bereich Data Analytics informieren und Ihnen Anregungen und Einblicke geben, wie Sie noch mehr Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen können.

1. Mehr Anwendungsmöglichkeiten durch Data Enrichment

Data Enrichment Tools ermöglichen die Kombination eigener Kundendaten, mit demografischen oder geografischen Daten aus externen Quellen. Das kann zu einer Wertsteigerung und einer höheren Genauigkeit der Daten führen und damit mehr Anwendungsmöglichkeiten bereithalten. Dank dieser „Anreicherung“ können beispielsweise personalisierte oder lokale Angebote erstellt werden. ->Hier mehr erfahren

2. Großes Wachstumspotential durch DataOps

68% der Daten in Unternehmen sind bisher ungenutzt. Laut einer IDC Umfrage, beauftragt von Seagate Technology, nutzen zudem nur 10% der Teilnehmer die Methodik DataOps, welche ein effektiveres Datenmanagement ermöglicht, obwohl ein Großteil der Teilnehmer DataOps als „wichtig“ oder sogar „sehr wichtig“ in der Umfrage einstufte. DataOps könnte daher als Methodik dazu beitragen, eine bisher mangelhafte Datennutzung zu optimieren. -> Hier mehr erfahren

3. KI für die Kundensegmentierung

Wachsende Datenmengen stellen sowohl eine Hürde, als auch eine Chance, für die Kundensegmentierung dar. Größere Datenmengen bringen die menschlichen Analysefähigkeiten an ihre Grenzen, sind dafür aber Anknüpfungspunkt für unüberwachtes, maschinelles Lernen, wodurch neue Kundensegmente erschlossen werden können. Welche Unterschiede genau zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen bestehen, sowie weitere Use-Cases für KI im Management, finden Sie im folgenden Artikel. -> Hier mehr erfahren

4. 5 Punkte für erfolgreiche Big Data Projekte – Das sollte beachtet werden

Die meisten Unternehmen profitieren von ihren Big Data Lösungen. Natürlich gibt es auch Projekte, die nicht die gewünschten Vorteile erzielen. Mit ausreichender Vorarbeit lässt sich dies vermeiden. Diese 5 Punkte können dabei helfen eine geeignete Roadmap, für den erfolgreichen Einsatz einer Big Data Lösungen zu entwickeln. ->Hier mehr erfahren