In der Versicherungsbranche sind die EU-Initiative „Financial Data Access (FiDA)“, Künstliche Intelligenz und Customer Relationship Management (CRM) momentan häufig diskutierte Themen. Diese bieten viele Chancen den Kundenservice zu verbessern, Effizienzen zu steigern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Eine der größten Herausforderungen bei der Umsetzung liegt jedoch oftmals nicht in der Implementierung der Themen selbst, sondern im dazu notwendigen Aufbau einer konsistenten Datenbasis an Kundenstammdaten. Dieser Artikel gibt einen Eindruck auf häufige Problemstellungen und Ansätze zu deren Überwindung.
Data
Materialized Views in Postgres: Our Experience and Insights
Patrick, Eduard and Timo are explaining in this insightful article why Postgres Materialized Views became their go-to solution for data performance issues when building a full enterprise operations platform. They share the challenges they had to overcome when integrating large amounts of data in an operational system and how they did it. Don’t miss this interesting read.
Data Quality Dashboards – Erfahrungen aus unserem Projekt für mehr Durchblick in punkto Datenqualität
Daten spielen heute eine essenzielle Rolle in Unternehmen. Ein gutes und kontinuierliches Überwachen der Datenqualität ist unabdingbar, damit die Unternehmensgeschicke nicht durch falsche, oder unvollständige Daten gefährdet werden. Gleichzeitig fehlt es in vielen Unternehmen noch an gängigen Vorgehensweisen für die Überwachung der Datenqualität. In diesem Artikel zeigen unsere Autoren, wie diese Herausforderung in einem realen Projekt gelöst wurde.
Verprobung Open Telekom Cloud – Die Speerspitze der EU-Cloudanbieter?
Im vierten und vorerst letzen Teil zur Verprobung von europäischen Cloud-Anbietern widmen sich unsere Autoren dem deutschen Vertreter: der Open Telekom Cloud. Auch in diesem Teil liegt der Fokus wieder auf den Vergleich mit den etablierten US-Hyperscalern und auf der Überprüfung ob die der Wirklichkeit den Marketingbemühungen der Telekom standhalten kann.
Women in Data Science Conferences 2023 in Zurich and Villach
This year our colleague Anna participated in two Women in Data Science conferences, in Zürich and Villach. She shares her experience with us in this blog post.
Von Monolith bis DataMesh: Über den passenden Schnitt einer Integrationsarchitektur im Kontext der Banksteuerung – Teil 2
Der zweite Teil des Artikels zu Datenintegrationsplattformen analysiert verschiedene Architekturansätze, wie z.B. Data Lakes oder Data Meshs. Unsere Autoren erörtern die geeignetsten Architekturen unter Berücksichtigung bankenspezifischer Anforderungen und beleuchten die Umsetzungsschwierigkeiten innerhalb einer komplexen IT-Landschaft.
Mit Geoinformationen zu schnelleren Prozessen in der Energiebranche
Die Nutzung von Geoinformationssystemen (GIS), so z.B. im Rahmen von Navigationsanwendungen oder Logistikdiensten, ist allgegenwärtig. Unsere Autoren stellen einen Anwendungsfall in der Energiebranche vor bei dem durch GIS der Planungsprozess für Hausanschlüsse an Strom- und Erdgasnetze standardisiert und automatisiert werden kann, was Zeit spart und Fehler reduziert.
Von Monolith bis DataMesh: Über den passenden Schnitt einer Integrationsarchitektur im Kontext der Banksteuerung – Teil 1
Eine Datenintegrationsplattform ist ein Kerninstument auf dem Weg zu einer integrierten und analysierbaren Sicht auf Unternehmensdaten – ein Kernziel insbesondere in der Bankenindustrie. Grund genug diesem Thema einen (zweiteiligen) Blogartikel zu widmen. Welche Anforderungen an eine solche Integrationsplattform im Kontext der Gesamtbanksteuerung (GBS) gestellt werden beantworten unsere Autoren im ersten Teil.
How to identify and implement Artificial Intelligence Business Cases
What makes a business case an artificial intelligence business case? What are the possible barriers to solving such AI cases? And how can they be skillfully circumvented? Morten gets to the bottom of all these questions.
Mit DataRobot zur MLOps-Pipeline
Data Analyst Sven Upgang und Software Entwickler Victor Warno haben sich die AI Platform DataRobot für zwei Tage im Detail angesehen und sie auf Herz und Nieren geprüft.