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Data Analytics: Wie Flugverspätungen analysiert werden können

Die Rheinische Post berichtet von knapp 1500 Flügen mit mehr als dreistündiger Verspätung bis Ende Mai 2018. Das sind in etwa doppelt so viele, wie im Vorjahreszeitraum. So ärgerlich die Zahlen nun auch sind, ein Lichtblick ist, dass diese Verzögerungen dank Data Analytics genauer unter die Lupe genommen werden können.

Topics: Modern Data Analytics Digital Business Transformation Big Data Innovation

Neue Geschäftsmodelle mit IoT – wenn aus Digitalisierung Transformation wird

Vor über 30 Jahren haben amerikanische Studenten einen Coca-Cola Automaten mit dem Universitätsnetz verbunden, um festzustellen, ob noch Getränkeflaschen vorhanden sind. Gerüchten zufolge stand der Automat am anderen Ende des Campus und die Studenten wollten den Weg dorthin nicht vergebens machen. Diese Idee könnte man als Geburtsstunde des Internets der Dinge bezeichnen. Die Vernetzung der Dinge verfolgte damals und verfolgt auch noch heute den Zweck, den Komfort zu erhöhen und Zeit zu sparen.

Topics: IoT Big Data

65 Millionen Daten täglich: Big-Data-Analyse für die Energiewirtschaft der Zukunft

Die Digitalisierung gilt als die zentrale Entwicklung unserer Zeit. Sie verändert sowohl unsere Gesellschaft als auch unsere Wirtschaft nachhaltig. Je weiter technisiert unser Leben wird, desto wichtiger ist auch die ständige und zuverlässige Verfügbarkeit des „Lebenselexiers“ der Digitalisierung − des Stroms. So können kleinste Spannungsspitzen im Millisekundenbereich ausreichen, dass bei der Autofertigung die Bänder stillstehen, während Sie als Konsument nicht mal ein Flackern in der Glühbirne haben.

Topics: Big Data Data Analytics Referenz Oracle

Aus alt mach neu: DWH mit Data Lake, Big Data und Data Vault

biGENIUS von Trivadis ist das Tool der Wahl zur Data-Warehouse-Automatisierung. Damit lassen sich sehr schnell und effizient klassische Data-Warehouse-Lösungen aufbauen. In der neuesten Version wurde biGENIUS erweitert, so dass sich nun auch Big-Data-Technologien und Data-Vault-Methoden auf bestehende DWHs anwenden lassen. Das eröffnet DWH-Verantwortlichen in der Praxis neue Einsatzmöglichkeiten, mit denen sie sich noch mehr an den Bedürfnissen der Endnutzer orientieren können, ohne den Aufwand für die Verwaltung des DWH in die Höhe zu treiben.

Topics: Data Vault Data Warehouse Automation Big Data