DATANOMIQ mit neuer Publikation „Datenstrategie“

Leitfaden „Datenstrategie“ ab sofort bei DATANOMIQ erhältlich

Berlin, Mai 2018: Die Datenrevolution setzt ihren Siegeszug mit Hochgeschwindigkeit fort und stellt nahezu alle Branchen vor große Herausforderungen. Dennoch haben zahlreiche Unternehmen noch keine klaren Antworten, wie sie am Trend zur Datennutzung teilhaben können. Viele Beispiele, so aus dem Handel und der Finanzwirtschaft zeigen, dass ein Rückzug auf eine Beobachterrolle im Wettbewerbsumfeld fatale Folgen haben kann. Und das, obwohl den Entscheidern bewusst ist, dass es enorme Potenziale für die Nutzung ihrer Daten gibt. Diesen Unternehmen fehlt eine Datenstrategie als ein klarer Fahrplan, um über Datenanalyse die bestehenden Geschäfte zu optimieren oder neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen.

Damit Unternehmen in diesem dynamischen Umfeld den Anschluss nicht verlieren, möchte DATANOMIQ mit seiner neuen Publikation „Datenstrategie“ fundierte Einblicke in die systematische Entwicklung einer professionellen Datenstrategie geben. Der Leitfaden eignet sich primär für die Unternehmensleitung, die einen konkreten Fahrplan von der Vision bis hin zur umsetzungsreifen Datenstrategie braucht und dabei in die wichtigsten Fachbegriffe aus dem Umfeld von Data Science und Künstlicher Intelligenz eingeführt wird. Eine weitere Zielgruppe bilden Mitarbeiter aus dem IT-Bereich sowie weiteren datenaffinen Funktionen, um praxisorientiertes Wissen für den strategischen Überbau zu erhalten.

 

Die Publikation ist derzeitig nicht im Handel erhältlich, kann jedoch gegen einen Beitrag von 19,99 EUR inkl. Mehrwertsteuer und Versandkosten unter info@datanomiq.de angefordert werden.

Über DATANOMIQ

DATANOMIQ ist der herstellerunabhängige Beratungs- und Service-Partner für Business Analytics, Data Science und Data Labs. Wir erschließen die vielfältigen Möglichkeiten durch Big Data und künstliche Intelligenz erstmalig in allen Bereichen der Wertschöpfungskette. DATANOMIQ verfügt über Praxiserfahrungen aus einer Vielzahl von Projekten im Kontext von BI, Big Data oder Data Science. Der Zugang zur Spitze der deutschen Digitalwirtschaft und Domänenwissen in ergänzenden Themen wie Datensicherheit und Datenschutz verschaffen dem Team eine einzigartige Marktposition.

Kontakt

DATANOMIQ GmbH
Next Level Office
Franklinstraße 11
10587 Berlin

 

DATANOMIQ auf Expansionskurs

Neues Büro am Hub Berlin

Berlin, Mai 2018: DATANOMIQ hat größere Räumlichkeiten in der Franklinstraße im Umfeld des Fraunhofer Institutes und der TU Berlin bezogen und legt damit den Grundstein für das weitere Wachstum. „Wir beobachten in unseren Kernkompetenzen Data Science und Künstliche Intelligenz ein steigendes Interesse von Unternehmen aller Branchen. Insbesondere unsere Positionierung als herstellerunabhängiger Spezialanbieter im Bereich Data Science, der die gesamte Lösungskette – von der Datenstrategie bis hin zu fertigen Datenprodukten – beherrscht ist aus Kundensicht essentiell und macht uns zum richtigen Ansprechpartner“ erklärt Benjamin Aunkofer, Chief Data Scientist von DATANOMIQ. Darüber hinaus befindet sich das Unternehmen in fortgeschrittenen Bewerbungssprächen mit weiteren Data Scientists und Data Engineers, um die Wachstumsziele sowie die Erweiterung des Lösungs- und Service-Portfolios zu realisieren.

Für den weiteren Expansionskurs setzt DATANOMIQ auf den Ausbau des Servicenetzes: Noch im laufenden Jahr wird DATANOMIQ einen weiteren Standort in Deutschland eröffnen, um die vor-Ort-Präsenz ausbauen zu können. „Wir möchten zu den Top-Playern in unserer Branche gehören und an den wichtigsten wirtschaftlichen Ballungszentren präsent sein“, so Benjamin Aunkofer.

Über DATANOMIQ

DATANOMIQ ist der herstellerunabhängige Beratungs- und Service-Partner für Business Analytics, Data Science und Data Labs. Wir erschließen die vielfältigen Möglichkeiten durch Big Data und künstliche Intelligenz erstmalig in allen Bereichen der Wertschöpfungskette. DATANOMIQ verfügt über Praxiserfahrungen aus einer Vielzahl von Projekten im Kontext von BI, Big Data oder Data Science. Der Zugang zur Spitze der deutschen Digitalwirtschaft und Domänenwissen in ergänzenden Themen wie Datensicherheit und Datenschutz verschaffen dem Team eine einzigartige Marktposition.

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DATANOMIQ veranstaltet Data Leader Days 2018

DATANOMIQ organisiert die Data Leader Days 2018

Besuchen Sie das Entscheider-Event in Berlin am 14./15. November 2018

Berlin, 04. Mai 2018: Die Data Leader Days bringen die Spitzenmanager der Datenwirtschaft mit Führungskräften sowie allen Interessenten zu Digitalisierung, Big Data und Künstlicher Intelligenz zusammen. Bekannte Speaker von namhaften Unternehmen geben exklusive Einblicke in die Welt der datengetriebenen Anwendungsfälle und Möglichkeiten. Aufgrund der enorm wachsenden Teilnehmerzahlen wird die mittlerweile zum dritten Mal stattfindende Konferenz in diesem Jahr auf zwei Tage mit unterschiedlichen Schwerpunkten erweitert:

  • 14. November 2018: Commercial & Finance Data
  • 15. November 2018: Industrial & Automotive Data

Mit dabei sind u.a. Gerhard Baum (CDO, Schaeffler), Andreas Eickelkamp (CDO, FTI), Jürgen Urbanski (VP, Airbus), Dr. Dirk Haft (Vorstand, Wittenstein), Marcus Hartmann (CDO, Pro7Sat1), Thomas Gottschalk (Head of BASF 4.0), Dr. Christian Schlögel (CDO, KUKA), Dr. Helmut Linde (Global Head of Data Science, Merck), Tom Oelsner (Chief Innovation Officer, Heidelberger Druckmaschinen), Dr. Markus Rotter (Head of Network Analytics, Vodafone), Dr. Joachim Schmalzl (Vorstand, Deutscher Sparkassen- und Giroverband), uvm.

Lernen Sie von den Data Leadern, lassen Sie sich von realen Use Cases und inspirieren, bauen Sie Kontakte zu hochrangigen Entscheidern auf, initiieren Sie Partnerschaften und orientieren Sie sich im dynamischen Markt für neue Daten-Technologien.

DATANOMIQ ist Veranstalter der Data Leader Days und stellt mit Chief Data Scientist Benjamin Aunkofer einen ausgewiesenen Spezialisten mit einem spannenden Vortrag.

Interesse an den Data Leader Days 2018 teilzunehmen? Weitere Informationen zum Programm und Anmeldung unter www.dataleaderdays.com

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