Examples of using Data analytics in German and their translations into English
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Political
Sie spezialisierte sich auf Biomedizintechnik und befasste sich mit dem Thema Data Analytics.
Ob es dafür das IoT braucht, die Cloud, Data Analytics oder natürlich die Netze- die Technik ist schon da.
Seit 2008 beraten wir unsereKunden rund um das sich rasant entwickelnde Themenumfeld Data Analytics.
Anwendungsmöglichkeiten in Big Data Analytics, Datenextraktion, Datenanalyse und Datenvisualisierung.
Marten Schirge sammelte in seiner Berufslaufbahn Erfahrung in den Bereichen Vertrieb, Projektmanagement,Unternehmensberatung sowie Data Analytics.
Combinations with other parts of speech
Usage with adjectives
Usage with verbs
Darüber hinaus ist er für das Thema E-Commerce sowie Data Analytics und Governance verantwortlich.
Im Rahmen der Lehrveranstaltungen erhalten die TeilnehmerInnen einen Überblick Ã1⁄4ber aktiellen Herausforderungen und Entwicklungen der Finanz-, Bank-und Versicherungswirtschaft im Hinblick auf Data Analytics und Big Data. .
Damit lässt sich die Steuerung mit MES-Systemen, Data Analytics Server oder Cloud-Lösungen ohne großen Aufwand verbinden.
Mai statt und verspricht ein ansprechendes Rahmenprogramm rund um die Trend-Themen: Industrie 4.0, IoT Security und Privacy,IoT Data Analytics und AI, Wearables und AR/VR.
Die zuständigen KollegInnen im Team Data Analytics suchen für weitere Geodatenanalysen zusätzliche MitarbeiterInnen.
Insofern kommt es zwar auf die nötigen fachlichen Qualifizierungen an,beispielsweise in den Bereichen Data Analytics, Künstliche Intelligenz oder Virtual Reality.
S, dem österreichische High-End -Leiterplattenhersteller, dem Institut für Innovation und Industrie Management der TU Graz und dem Know-Center,Österreichs Forschungszentrum für Data-driven Business und Big Data Analytics.
Darüber hinaus decken wir weiterführende Anwendungsszenarien im Bereich Data Analytics, Machine Learning und Business Intelligence mit dieser Lösung ab.
In gemeinsamen Initiativen für MDM und Big Data Analytics wird es daher unerlässlich sein, sich einen detaillierten Überblick darüber zu verschaffen, wer die Hoheit über welche Daten hat, wer welche Daten aus welchen Grund erstellt und wer auf die Daten zugreifen kann.
Klares Verständnis der Endstruktur Ihrer Daten z. ein strukturierter Data Warehouse oder Data Mart auf einem Schema basierte/ 3rd Normalform odereine unstrukturierte Datensatz oft mehr in Big Data Analytics verwendet.
Durch den beginnenden Einsatz anderer Technologien wie Big Data, Data Analytics, Social Media, Mobility/Connectivity und Cloud Computing entstehen neue Produkte und Dienstleistungen, aber auch Geschäftsmodelle, Prozesse und Wertschöpfungsketten.
Auf der dritten Stufe etabliert die Aduno Gruppe sukzessive neue digitale Dienstleistungen und Geschäftsmodelle für Konsumenten, Händler und Partner- aufbauend auf dem Basisgeschäft sowie den Kernkompetenzen Payment,Consumer Finance und Data Analytics.
Data Analytics: Neben der Auswertung von Kundendatenbanken(z.B. für Segmentierungen oder Messung von Sales- oder Marketingeffizienz) werden komplette Reporting-, Controlling- oder sogar Management Informationssysteme erstellt und verwaltet.
Januar 2018- Die Empolis Information Management GmbH istin der unabhängigen Marktuntersuchung„ISG Provider Lens Germany 2018 Data Analytics Services& Solutions" als einer der führenden Anbieter für Data Analytics in Deutschland ausgezeichnet worden.
Das«CAS Big Data Analytics, Blockchain and Distributed Ledger» vereinigt die beiden Themenfelder Analytik großer Datenmengen und Automatisierung durch Digitalisierung, welche wesentlich für die technologische Transformation des Finanzsektors sind.
Bereiche des Unternehmens betroffen ist zunächst die von KI umfassen digital marketing/marketing automation, salesforce automation,CRM und data analytics, die Cowen-Studie, basierend auf interviews mit 146 führende KI-Forscher, Unternehmer und VC Führungskräfte, findet.
Neben dem sicheren Umgang mit Big-Data Mechanismen und Data Analytics ist für Mobile Network Operators(MNOs) auch die Auswahl der richtigen IoT-Plattform von entscheidender Bedeutung: Erst die passende Plattform ermöglicht das reibungslose Zusammenspiel unterschiedlicher Dienste.
Ob Warenwirtschaft, Qualitätsmanagement oder Auftragsverfolgung, die Rückmeldung von Prozess- und Maschinendaten aus der Produktion an ERP-,BI- und Data Analytics Systeme sowie Ihrer Aufbereitung für Fachbereiche und Geschäftspartner(JIS/JIT) ermöglicht eine effizientere Produktion.
Big Data Analytics, Vernetzung im Rahmen von Industrie 4.0 und dem Internet der Dinge, immer leistungsfähigere Algorithmen und selbstlernende Maschinen liefern den Stoff für viele faszinierende Ideen, wie Produkte, Dienstleistungen und Prozesse optimiert werden können oder sogar für neue Geschäftsmodelle.
Unser im folgenden Schaubildbeschriebene Ansatz hilft Kunden dabei, den ROI aus der Integration von Big Data Analytics und MSM besser zu verstehen, konkrete Business Cases zu identifizieren, das geeignete Governance-Framework zu entwickeln und die Implementierungskosten wirksam einzusetzen.
BDE strebt daher an, eine Architektur für eine Infrastruktur zu entwerfen und einzurichten, welche die Anforderungen datenintensiver Forschung erfüllt und die Vorteile der letzten europäischen RTD-Entwicklungen nutzt,beispielsweise multilingual data harvesting, data analytics und data visualization.
Heutzutage sieht das alles ganz anders aus: Jetzt haben wir Data Analytics und die Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Bereichen zusammenzuführen. Das verschafft uns einen Gesamtüberblick über die Data Science und die Analytics, die hinter der Beziehung stehen, und beantwortet zudem die Frage: Wie stehen unsere Kunden eigentlich zu uns?
Die diesjährige Strata Data Conference in London war für den Telekom Data Intelligence Hub(DIH) der place to be,an dem Experten aus aller Welt ihre neuen Data Analytics Ansätze, Fallstudien und bewährten Best Practices dem Publikum voller Datenwissenschaftler, Analysten und Führungskräfte vorstellten.
Die SmartLens Data Analytics Engine sammelt die großen Mengen von unverarbeiteten RFID-, Mikrolokalisierungs- und Videodaten von Sensoren, bringt sie in einen Zusammenhang und macht aus ihnen sinnvolle Ereignisse, die in Echtzeit verwertbare Erkenntnisse liefern, mit denen Sie praktisch jeden Aspekt Ihres Geschäftsbetriebs verbessern können- ohne stundenlang Daten manuell zusammenzutragen.
Das muss nicht notwendigerweise zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität in der Umsetzung des Regulatory Management führen,sondern bietet mit systematischen, Data Analytics gestützten Ansätzen eine echte Chance zur Reduzierung der finanziell und personell notwendigen Ressourcen und gleichzeitig auch der Erhöhung der Qualität und Geschwindigkeit in der Umsetzung und vor allem Anwendung der einzelnen Disziplinen im Regulatory Management.