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Wie Künstliche Intelligenz Produktionsmengen optimiert

Stellen Sie sich vor, Sie sind Hersteller von verderblichen Lebensmitteln für den Handel: Nehmen wir zum Beispiel eine Molkerei, die Produkte auf Milchbasis herstellt – wie beispielsweise Joghurt – und damit beliefern Sie kurzfristig Discounter.

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Data Lake: Diese 3 Fehler sollten Sie vermeiden

Erst kürzlich habe ich in einem Blog-Artikel 5 Gründe für einen Data Lake zusammengetragen. Denn: Als zentraler Datenspeicher ist der Data Lake eines der Kernelemente moderner digitaler Plattformen, die so unterschiedliche Themen wie Business Intelligence, Data Analytics, Internet of Things oder Künstliche Intelligenz unter einem Dach vereinen.

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KI in der Energiebranche: Wie Sie mehr Kunden mit maßgeschneiderten Angeboten gewinnen

Die „Individuelle Kundenansprache“ hat sich zum geflügelten Wort für Unternehmen entwickelt. Gleichzeitig handelt es sich um eine der größten Herausforderungen. Denn oft sind es Millionen von Kunden mit verschiedenen Produkten und ganz unterschiedlicher Historie, die es zur richtigen Zeit über den richtigen Kanal mit den richtigen Angeboten zu adressieren gilt.

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Power BI Tipps & Tricks: So können Sie Detailansichten schneller aufrufen

Power BI bietet Ihnen viele Möglichkeiten, um tiefergehende Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen. Die hierfür erforderlichen Detailansichten bzw. -tabellen erreichen Sie standardmäßig über einen Drillthrough, der mit einem rechten Mausklick auf der betreffenden Visualisierung ausgeführt wird – prinzipiell ein praktikables Vorgehen.

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Agilität verstärken

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Microsoft Fabric – 6 Highlights, die Ihre Datenanalyse vereinfachen

One Lake, Direct Lake, Copilot, Shortcuts … Microsoft Fabric schickt viele neue Technologien und Funktionen ins Rennen um die bestmöglichen Datenerkenntnisse. Aber was verbirgt sich hinter den vielsagenden Begriffen? Und vor allem: Was haben Sie davon? Erfahren Sie mehr.

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5 Tipps für den stabilen Betrieb von Datenlösungen

Beim Betrieb von Datenplattformen sind kontinuierliche Verfügbarkeit und stets korrekte Ergebnisse die Grundvoraussetzung, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen. Sie müssen einen qualifizierten IT Betrieb gewährleisten, der Störungen bestmöglich vermeidet und für eine dauerhaft hohe Datenqualität sorgt. Wenn Sie wissen wollen, wie Sie das schaffen, dann lesen Sie jetzt weiter.

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Process Mining: Klein anfangen und dann durchstarten

Wie gehen Sie am besten vor, um Process Mining in Ihr Unternehmen einzuführen? Auf jeden Fall sollten Sie sich nicht gleich zu viel vornehmen. Fangen Sie lieber klein an und konzentrieren Sie sich zunächst auf einzelne Prozessthemen, um im Anschluss durchzustarten. Erfahren Sie mehr über die ersten Schritte auf dem Weg zu Ihrer Process-Mining-Lösung.

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Wofür brauchen Sie einen Dev Lead?

Wofür brauchen Sie beim Aufbau von Datenlösungen einen Dev Lead? Ist der überhaupt erforderlich, wenn Sie bereits einen Projektmanager haben? Was sind seine Aufgaben? Welchen Beitrag leistet er zur erfolgreichen Umsetzung? Tatsächlich nimmt der Dev Lead bei der agilen Entwicklung von modernen Analyseplattformen eine zentrale Rolle ein. Erfahren Sie die Details.

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Data Vault Satellite Loads explained

With this blog post i want to continue the series on explaining Data Vault Loads. Today i want to describe the load pattern for Data Vault Satellite. In a Data Vault model satellites are used to store descriptive attributes associated with Hubs or Links with tracking of all historical values.

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Power Query: How to unpivot a dynamic number of columns

A powerful function in Power Query is to unpivot a given data set which means to rotate data in columns to rows. This is useful for a lot of statistical data sets that you will find on the web because those data sets usually have the time (for example the year) on the columns.

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Monte Carlo Simulation with DAX and Power Query

In this blog post I show you how to do a simple Monte Carlo Simulation by using DAX or Power Query. I will compare both approaches and evalute the pros and cons. Last month a colleague of mine wrote about the amazing possibilities of the R integration into SQL Server 2016.