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Die nahtlose Integration von Data Science in Unternehmen ist in der heutigen Zeit von entscheidender Bedeutung, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und darauf basierend fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Bei adesso haben wir uns eingehend mit der Implementierung agiler Vorgehensweisen in Data-Science-Projekten beschäftigt. In diesem Blog-Beitrag fassen wir die zentralen Erkenntnisse aus Experteninterviews prägnant zusammen und ergänzen sie anhand aktueller Forschungsergebnisse.

Agilität und Data Science haben eines gemeinsam: Beide Disziplinen haben in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Der Einsatz agiler Methoden und Frameworks kann für Unternehmen ein entscheidender Erfolgsfaktor sein. In diesem und den kommenden Blog-Beiträgen werden wir uns vor allem mit der Frage beschäftigen, ob und wie agile Ansätze in die Welt der Data Science integriert werden können. Zunächst jedoch ein Blick auf wichtige Grundlagen im Bereich Data Science und Agilität.

In diesem Blog-Beitrag möchten wir euch die Visual-Studio-Code-Erweiterungen präsentieren, die wir in unserer täglichen Arbeit als Expertinnen und Experten für maschinelles Lernen, Data Engineering und KI benötigen. Ohne die passenden Erweiterungen wäre Visual Studio Code keine vollständige integrierte Entwicklungsumgebung (IDE). Doch mit den richtigen Erweiterungen kann man sich erheblich Arbeit ersparen und die Produktivität als Developer steigern.

Dateninnovationen und Daten-Anwendungsfälle beschäftigen die Energiewirtschaft. Die Netzbetreiber sitzen auf ungenutzten Datenmengen und können so Synergieeffekte und Effizienzpotenziale nicht richtig nutzen. Dieser Blog-Beitrag erklärt, wie die Energiewende mit einheitlich integrierten Prozessen, Systemen und Daten beschleunigt werden kann.

So wie auch in vielen anderen Bereichen ist es in der IT-Entwicklung üblich, von neuen Dingen auf bereits vorhandene Werkzeuge und Bausteine zurückzugreifen. So können Sie Ziele schneller erreichen, ohne in die Erforschung neuer Wege investieren zu müssen. Aber was, wenn es unentdeckte Möglichkeiten gibt, die noch effizienter und kostengünstiger sind und besser zu Ihnen und Ihrem Unternehmen passen? Wir stellen Ihnen im Blogbeitrag unsere Lösung adNucleus vor.

Durch die digitale Transformation generieren und sammeln Unternehmen riesige Datenmengen. Die Potenziale der Daten zur Transformation bisheriger Geschäftsmodelle bleiben in vielen Bereichen häufig auf der Strecke. In unserem Blog-Beitrag erklären wir euch daher, wie Unternehmen mit Hilfe des DDBMI-Prozessmodells Daten als Schlüsselressource in das Tagesgeschäft sowie in die Geschäftsstrategie integrieren können.

Für KFZ-Versicherer sind Unfälle im Straßenverkehr mit enormen Kosten verbunden. In meinem Blog-Beitrag möchte ich daher versuchen, die Frage zu beantworten, welche Möglichkeiten existieren, um Schäden gar nicht erst entstehen zu lassen und welche Rolle erhobene Daten dabei spielen können.

Business Intelligence (BI) scheint für den Einen oder Anderen schon ein Ding der Geschichte zu sein. Dieser Blog-Beitrag beleuchtet verschiedene Argumente, die dieser Ansicht widersprechen. Ich erkläre euch nämlich, warum BI auch in Zukunft eine wertvolle Aufgabe erfüllt und wie diese aussieht.

Die digitale Transformation verändert unser Leben maßgeblich. IT-Abteilungen sowie verschiedene Querschnittsbereiche eines Unternehmens stehen vor einem Wandel, denn neue Geschäftsfelder kommen hinzu und bereits bestehende fallen unter Umständen weg. In meinem Blog-Beitrag zeige ich euch, mit welchen Herausforderungen das Controlling eines Unternehmens in Zukunft konfrontiert wird und was zu tun ist.