Reduzieren Sie Ihre Organisationskosten jetzt mit KI!
Das DATANOMIQ AI Assessment ist der Check-Up für Ihre Organisation. Wir prüfen, wie Ihre Unternehmens-Organisation von KI profitieren kann, mit echten Resultaten und Umsetzungsentwürfen.
Data Mesh on Cloud with Databricks / Delta Lake
Mit Data Mesh die Datenmodellierung für BI, Process Mining und Data Science beliefern
Data Mesh für Process Mining und Business Intelligence sowie für Data Science und Machine Learning
Data Lakehouse by DATANOMIQ
Data Lakehouse – Wann ist es sinnvoll für Unternehmen?
Ein Data Lakehouse ist eine State of the Art prozessintegrative Kombination aus Data Warehouse und Data Lake für die Datenverarbeitung.
Cloud Data Platform für Shopfloor Management
Skalierbare Cloud Daten-Architektur für Shopfloor Management basierend aus Daten aus MES und ERP-Systemen in Verbindung mit Maschinendaten.
Quant vs Data Scientist – Berufsbilder im Vergleich
Was unterscheidet einen Quant vom Data Scientist? Die Rollenbilder im Vergleich.
Daten vermarkten, ohne sie zu verkaufen – Interview mit Benjamin Aunkofer
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Transfer Learning - Transfering knowledge of deep learning models to other applications with retraining with or without model design adjustments
Wie hilft Transfer Learning Ihrem Business?
Mit Transfer Learning schneller KI Anwendungen entwickeln oder sogar selbst am Markt verkaufen
AI as a Service – Daten monetarisieren mit AI
In der Tat können Unternehmen die Daten, die im Unternehmen entstehen oder auch nur durch das Unternehmen hindurchfließen, tatsächlich verkaufen und die Gesellschaft dabei voranbringen, mit AI as a Service.
NLP for Process Mining: Transforming text data into a structured event log by using NLP text extraction
Wie unstrukturierte Daten für Process Mining verwendbar werden
Wie unstrukturierte Daten aus Text und Bild für Process Mining verwendbar werden
Was ein Data Engineer wirklich können muss
Die Lösung für diese Aufgabenstellungen werden oft vor allem bei den Experten für Prozessautomatisierung und Data Science gesucht, dabei hängt der Erfolg jedoch gerade viel eher von der Beschaffung valider Datengrundlagen ab, und damit von einer ganz anderen entscheidenden Position im Workflow datengetriebener Entscheidungsprozesse, dem Data Engineer.