Bericht

Das fehlende Element im modernen Datenstapel: Automatisierung

Sie haben also einen modernen Datenstapel eingeführt. Aber ist Ihr Datenstapel wirklich automatisiert? Oder ist er komplex und fragmentiert?

Sie mögen alle Komponenten Ihres Stapels beisammen haben. Das bedeutet aber nicht, dass sie auch gut zusammenarbeiten. Und in einer Zeit, in der es wichtiger denn je ist, den Return on Investment (ROI) nachzuweisen und Mehrwert aus Ihren Daten zu ziehen, benötigen Sie einen Datenanalyse-Stapel, der Probleme löst, anstatt neue zu schaffen. Hier sind einige der Herausforderungen, mit denen Sie sich heute möglicherweise konfrontiert sehen:

  • Nutzung einer wachsenden Anzahl unterschiedlicher Datenquellen
  • Sicherstellung der Datenqualität und -genauigkeit in jeder Phase (was für KI/ML-Anwendungsfälle sogar noch wichtiger wird)
  • Schneller und sicherer Zugriff für Teammitglieder auf Daten aus einem Data Warehouse oder Data Lake

Automatisierung kann diese Herausforderungen meistern. Doch häufig fehlt Automatisierung im Datenstapel. In diesem Beitrag von Ventana Research erfahren Sie, wie Sie Automatisierung in Ihrer Analysearchitektur besser nutzen können, um einen Datenstapel zu schaffen, der genau so funktioniert, wie er sollte: nahtlos.

 

Empfohlene Ressourcen

 
Produktdemo
Alteryx Analytics Cloud
See our product in action in this walkthrough video demonstrating how you can profile, prepare and pipeline data for analytics and machine learning.  
  • Englisch
  • Englisch
Jetzt ansehen
 
E-Book
Schnellere Erkenntnisse für das Hochschulwesen mit Alteryx
Learn how to identify quality applicants — ones who will enroll, graduate, and eventually engage with alumni donor campaigns.
  • Analyse-Expertin/Experte
  • Fachkraft
  • Bildungswesen
Jetzt lesen
 
E-Book
Dateninnovatoren im Hochschulwesen
See how these seven institutions are addressing key challenges in higher education with smarter insights.
  • Analytics Automation
  • Analyse-Expertin/Experte
  • Fachkraft
Jetzt lesen