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Einblicke in die Welt von Big Data & AI
DATANOMIQ Newsblog
![Wie unstrukturierte Daten für Process Mining verwendbar werden](https://www.datanomiq.de/wp-content/uploads/2022/09/Proces_Mining_NLP_AI-768x422.jpg)
Wie unstrukturierte Daten für Process Mining verwendbar werden
Auch wenn Unternehmen in der Regel erstmal über CRM- oder ERP-Standardprozesse (P2P, O2C) in Process Mining einsteigen, sind auch un- oder semi-strukturierte Daten aus Quellen wie Ticket- oder Telekommunikations-Systemen...
![Was ein Data Engineer wirklich können muss](https://www.datanomiq.de/wp-content/uploads/2022/08/datanomiq-data-engineering-header-768x325.png)
Was ein Data Engineer wirklich können muss
Viele Unternehmen sind gerade auf dem Weg zum Data-Driven Business, einer Unternehmensführung, die für ihre Entscheidungen auf transparente Datengrundlagen setzt und unter Einsatz von Business Intelligence, Data Science sowie...
![Process Mining – Infografik](https://www.datanomiq.de/wp-content/uploads/2022/07/6-steps-of-process-mining-header-768x320.png)
Process Mining – Infografik
Egal ob mit Celonis, Signavio, UiPath oder rigend einem anderem Software-Anbieten, Process Mining ist nicht irgendein Tool, sondern eine Methodik der Aufbereitung und Analyse der Daten. Im Kern von...
![Data Assessment](https://www.datanomiq.de/wp-content/uploads/2022/06/DQ_Data_Assessment_header-768x244.png)
Data Assessment
Unternehmen werden heutzutage nicht nur nach ihren Umsätzen und Gewinnen bewertet, sondern auch nach ihren Daten. Dabei sind viele Organisationen längst nicht zufrieden mit ihrem Management von Daten, der...
![Analyse der Customer Journey und Attributionsmodellierung](https://www.datanomiq.de/wp-content/uploads/2022/06/datanomiq-success-stories-bi-engineering-data-science-header-768x196.png)
Analyse der Customer Journey und Attributionsmodellierung
Dieser Beitrag ist eine DATANOMIQ Success Story, für mehr Informationen über unsere Erfolgsgeschichten, besuchen Sie unsere Success Story Seite. Analyse der Customer Journey und Attributionsmodellierung mit Data Science Methodik...
![Datenkonsolidierung und Bereinigung zur Datenmigration](https://www.datanomiq.de/wp-content/uploads/2022/06/datanomiq-success-stories-bi-engineering-data-science-header-768x196.png)
Datenkonsolidierung und Bereinigung zur Datenmigration
Dieser Beitrag ist eine DATANOMIQ Success Story, für mehr Informationen über unsere Erfolgsgeschichten, besuchen Sie unsere Success Story Seite. Datenkonsolidierung und Bereinigung zur Datenmigration Erkennung von fehlerhaften Daten und...
![Wie funktioniert Data Vault 2.0?](https://www.datanomiq.de/wp-content/uploads/2022/05/datavault2-768x245.jpg)
Wie funktioniert Data Vault 2.0?
Das wohl bekannteste Datenmodell im Data Warehousing ist das Sternenmodell (Star Schema). Es gibt jedoch umfangreichere und grundlegendere Datenmodelle, die die Datenmodellierung um mehr Möglichkeiten der Repräsentation und flexiblen...
![Fünf Datenvisualisierungstipps für besseres Reporting](https://www.datanomiq.de/wp-content/uploads/2021/10/blog-reporting-768x343.jpg)
Fünf Datenvisualisierungstipps für besseres Reporting
BI Reporting ist aus keinem Unternehmen mehr wegzudenken. In der Business Intelligence müssen sich Unternehmen teilweise zwischen Tools wie PowerBI, QlikSense, Tableau, MikroStrategy, Looker oder DataStudio (und weiteren) entscheiden. Auch wenn...
![BI Architekturen für die Microsoft Azure Cloud](https://www.datanomiq.de/wp-content/uploads/2021/06/blog-azure-768x343.jpg)
BI Architekturen für die Microsoft Azure Cloud
Google, Amazon und Microsoft sind die drei großen Player im Bereich Cloud Computing. Die Cloud kommt für nahezu alle möglichen Anwendungsszenarien infrage, beispielsweise dem Hosting von Unternehmenssoftware, Web-Anwendungen sowie...