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IoT Analytics – von der Edge bis hin zum Enterprise

Laut Gartner werden bis 2020 20,4 Milliarden Geräte mit dem Internet der Dinge verbunden sein. 2016 waren es noch 6,4 Milliarden. Mit der Anzahl der IoT-Geräte wächst auch die schiere Menge an Daten – und damit auch der (potenzielle) Wert, der in den Daten steckt. Entsprechende IoT-Lösungen zu entwerfen und umzusetzen, wird also immer anspruchsvoller.

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Data Warehouse modernisieren für die Digitalisierung

Gibt es etwas Digitaleres als Daten in einer Datenbank? Natürlich nicht – dennoch sind Data Warehouses, die vor fünf, zehn oder mehr Jahren eingerichtet wurden, auf die Ära der Digitalen Transformation nicht vorbereitet. Sie sind begrenzt, schwerfällig sowie schwer zu bedienen und zu administrieren. Damit können sie mit den heutigen Ansprüchen oftmals nicht mithalten: Agilität, Schnelligkeit und Flexibilität sind die Anforderungen an Data Warehouses in einer Zeit, in der alle Prozesse digital abgewickelt werden und Käufer nur einen Mausklick von der Konkurrenz entfernt sind.

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Data Innovation – Nachgefragt bei Olaf Nimz

Die Innovationsfähigkeit eines Unternehmens gehört heute zu den zentralen Wettbewerbsfaktoren. In einer Welt, die sich immer schneller dreht, müssen Geschäftsmodelle je nach Trends und Entwicklungen konstant erneuert werden. Die Basis hierfür bildet ein kluger Umgang mit Daten, der durch moderne Data-Innovation-Plattformen möglich gemacht wird. Was müssen solche Plattformen leisten? Und welche Tools kommen dabei häufig zum Einsatz? Wir haben nachgefragt bei Olaf Nimz, Verantwortlicher für Data Science bei Trivadis.

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