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Gaia-X: Europas Datenrevolution – Was Sie wissen müssen

Unternehmen, die in Europa einen Wettbewerbsvorteil erzielen wollen, sollten Gaia-X verstehen. Diese ehrgeizige Initiative will eine sichere, einheitliche EU-Dateninfrastruktur schaffen, in deren Mittelpunkt Datenhoheit, Datenschutz und Innovation stehen. Gaia-X verspricht einen einfacheren Datenzugriff, die Einhaltung der DSGVO und neue Möglichkeiten der grenzüberschreitenden Zusammenarbeit. Scalytics ist eine GAIA-X-fähige Lösung. Unser Fokus auf föderiertes Lernen, Interoperabilität und APIs hilft Ihnen dabei, Komplexität zu bewältigen, Datenpotenziale auszuschöpfen und Ihre KI-Investitionen zukunftssicher zu machen.

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Team für den öffentlichen Sektor

Erschließen Sie Big Data mit verteilter Datenverarbeitung

Wie schöpfen Top-Unternehmen Wert aus riesigen Datensätzen? Die verteilte Datenverarbeitung ermöglicht skalierbare Analysen, indem die Arbeitslasten auf Servercluster verteilt werden. Auf diese Weise können Unternehmen riesige Datenmengen effizient nutzen, um Innovationen und Ergebnisse voranzutreiben. Möchten Sie den vollständigen Überblick darüber erhalten, wie führende Unternehmen verteilte Architekturen und Plattformen wie Hadoop und Spark nutzen? Schauen Sie sich diesen Blogbeitrag an!

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Vatsal Shah

Wie ausgereift sind Ihre Daten? Beurteilen Sie jetzt den Zustand der Daten Ihres Unternehmens

Verstehen Sie die Bedeutung der Datenreife für moderne Unternehmen. Finden Sie heraus, warum Ihr Unternehmen möglicherweise hinterherhinkt und wie Sie bei der Datenverarbeitung und -analyse Fortschritte erzielen können. In diesem Beitrag werden das Konzept der Datenreife und seine entscheidende Rolle in der heutigen datengesteuerten Geschäftslandschaft untersucht. Wir werden uns mit den wichtigsten Bereichen befassen, auf die sich Unternehmen konzentrieren müssen, mit den Gründen, warum einige davon ins Hintertreffen geraten, und wie diese Lücke überbrückt werden kann.

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Alexander Alten

Datenverbund versus Datenzentralisierung

Unternehmen haben es mit riesigen Datensätzen aus mehreren Quellen zu tun. Oft wurde die Datenkonsolidierung verwendet, um Daten mithilfe von ETL-Tools in großen Datenseen zu zentralisieren. Der Nachteil dieses Ansatzes sind hohe Kosten und eine hohe Komplexität, was zu komplexen Datenintegrationsprozessen führt. Neue Cloud-Anwendungen führen häufig isolierte Methoden ein, die an geschlossene Cloud-Dienste gebunden sind. Datenverbünde, einschließlich der Datenverarbeitung vor Ort, bieten eine Lösung, um Probleme beim Datenzugriff zu lösen und die Komplexität der Datenintegration zu reduzieren.

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Alexander Alten

DataBloom CEO: Ausblick auf den Datenmarkt 2024

Die Datenlandschaft des Jahres 2024 ist durch transformative Veränderungen gekennzeichnet, die hauptsächlich auf das Aufkommen der Echtzeit-Datenverarbeitung und der KI/ML-Integration zurückzuführen sind.

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Alexander Alten

Whitepaper: Datenstrategien im Zuge der KI

Blossom Sky revolutioniert das Datenmanagement und bietet Einblicke in Echtzeit, Low-Code-Effizienz und eine nahtlose Datenvereinheitlichung für Unternehmen.

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Vatsal Shah

Warum Datenprodukte für das Umwelt-, Sozial- und Unternehmensmanagement (ESG) von entscheidender Bedeutung sind

Blossom Sky bringt ESG-Compliance im Finanzbereich auf die nächste Stufe. Mit unserer branchenführenden föderierten Datenplattform sind Sie der Konkurrenz einen Schritt voraus.

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Alexander Alten

ESA: Analyse und Erdbeobachtung des Copernicus Projektes Apache Wayang

Blossom Sky verbessert die Entscheidungsfindung in Unternehmen und ermöglicht Anwendungen, den Klimawandel, die Reaktion auf Umwelt- oder Naturkatastrophen sowie die Infrastrukturüberwachung zu verfolgen.

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Dr. Jorge Quiane

Wie Blossom Sky das Gesundheitswesen mit föderierten Data Lakes und KI digitalisiert

Das Gesundheitswesen, ein sensibler Teil des öffentlichen Sektors, steht in der Forschung vor datenschutzrechtlichen Herausforderungen und benötigt KI, um Ergebnisse und sensible Datenanalysen voranzutreiben.

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Team für den öffentlichen Sektor

Wie Blossom Sky hilft Bias in KI zu vermeiden

Ein föderiertes Data Lakehouse ist unerlässlich, um Bias und Diskriminierung in Bezug auf KI in allen Organisationen zu reduzieren, da die Nutzung generativer KI zunimmt.

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Alexander Alten

Generative KI, föderiertes Lernen und digitale Zwillinge

Erstellen Sie genauere digitale Zwillingsmodelle. Digitale Zwillingsmodelle können auch mithilfe von Verbundlernen trainiert werden, indem Daten von verschiedenen Sensoren und Systemen kombiniert werden.

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Alexander Alten

Das Data Mesh — sollte ich den Hype mitmachen?

Sollten Sie ein Datennetz einrichten? Wir besprechen Vor- und Nachteile sowie die Terminologie und wann es sinnvoll ist, in diese Technologie zu investieren.

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Team für den öffentlichen Sektor

Wie kann Verbundlernen Ihr Unternehmen stärken?

Federated Learning kann verwendet werden, um Modelle anhand von Gerätedaten wie Sensorwerten zu trainieren, um Aufgaben wie Bilderkennung und Anomalieerkennung auszuführen.

Author:

Alexander Alten

Big Data Analytics: Die Zukunft von Business Intelligence

Big-Data-Analysen mit Scalytics Connect revolutionieren die Entscheidungsfindung in Unternehmen, bieten eine 360-Grad-Ansicht und treiben datengesteuerte Modelle voran.

Author:

Alexander Alten