Daten in der digitalen Produktion Vier Datenanwendungsfälle für die Smart Factory (Teil 1)

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Überblick behalten dank integrierter Datenbasis

Daten sind essentiell für eine optimale Fertigungskette

Welche Chancen hat die Digitalisierung für produzierende Unternehmen? Wo können in der Fertigung Potenziale ausgeschöpft werden durch die geschickte Verknüpfung von Daten? Vier Usecases verdeutlichen den Nutzen, den ein integrierter Ansatz für Daten aus der Fertigung hat.  zum Artikel

Datenauswertung: Von der Analyse bis zur Handlungsempfehlung Datenintegration als Grundlage für Industrie 4.0 (Teil 4)

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Monteur mit Computer vor Anlage

Analysen sind die wichtigste Ressource für Produktionsoptimierungen

Der dritte Teil der Serie zur Bedeutung von Datenintegration für die Digitalisierung der Produktion drehte sich um die einzelnen Ausbaustufen bei der Zusammenführung aller wichtigen Datenquellen zu einem durchgehenden Datenfluss. Im 4. Teil der Serie erkläre ich, wie sich die verschiedenen Integrationsstufen bei Daten in den jeweiligen Analyseverfahren wiederspiegeln.  zum Artikel

Ausbaustufen bei der Datenintegration in der Fertigung Datenintegration als Grundlage für Industrie 4.0 (Teil 3)

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Blauer Baum

Datenfluss aller wichtigen Datenquellen

Während sich der zweite Teil der Serie zum Stellenwert von Datenintegration in der Fertigung um Produktionsdaten in der Wertschöpfungskette drehte, geht es im dritten Teil um die einzelnen Ausbaustufen bei der Zusammenführung aller wichtigen Datenquellen zu einem durchgehenden Datenfluss.  zum Artikel

Die 5 besten Tipps für Datenintegrationsprobleme Fazit: die Datenschlacht gewinnen durch umfassende Datenintegration

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Manchmal mühsam, immer lohnend: die Integration von Daten

Datensilos, lange Ladezeiten, eine schlechte Datenqualität und die Anforderungen durch Echtzeitanwendungen machen Datenintegration zu einer anspruchsvollen Data Science-Aufgabe. Hinzu kommen regulatorische Vorgaben und Compliance-Vorschriften. Mit verschiedenen technologischen Maßnahmen ist es jedoch möglich, Daten nutzbringend auszuwerten. Im letzten Teil der Serie fasse ich die wichtigsten Lösungen noch einmal zusammen:  zum Artikel

Die 5 besten Tipps für Datenintegrationsprobleme Tipp 5: Gesetzliche Vorgaben durch ETL-Prozesse einhalten

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Compliance-Prozesse laufen ETL-gestützt besser ab

Compliance-Prozesse laufen ETL-gestützt besser ab

Datenintegration und Compliance bringt sicher nicht jeder im ersten Moment zusammen. Doch Unternehmensinformationen müssen im Rahmen regulatorischer Vorschriften verarbeitet werden. Die dabei nötigen Abläufe lassen sich in ETL-Prozessen abbilden und so automatisieren und effizient gestalten.  zum Artikel

Die 5 besten Tipps für Datenintegrationsprobleme Tipp 3: Für eine gute Datenqualität sorgen

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Mangelnde Datenqualität ist ein häufiges Problem

Mangelnde Datenqualität ist ein häufiges Problem

Ob duplizierte, unvollständige oder inkonsistente Daten: schlechte Datenqualität kostet die Wirtschaft beträchtliche Summen. Diese Kosten steigen von Jahr zu Jahr, da die Datenabhängigkeit der Unternehmen kontinuierlich zunimmt. Zudem können Entscheider aufgrund der geringen Datenqualität das Vertrauen in Big Data-Analysen verlieren und deshalb lieber darauf verzichten wollen. Doch gegen unzureichende Datenqualität kann man etwas tun.  zum Artikel

Die 5 besten Tipps für Datenintegrationsprobleme Tipp 2: So lässt sich die Performance optimieren

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Mangelnde Performance ist eine häufige Hürde

800% wird das Datenwachstum laut Experten in den nächsten 5 Jahren betragen. Ungenutzte Daten werden daher Unternehmen teuer zu stehen kommen. In dieser Blogserie erkläre ich, wie Informationen richtig aufbereitet und integriert werden, damit sie vollständig genutzt werden können. Heute mit Tipps und Hinweisen zu einer optimalen Performance.  zum Artikel

Die 5 besten Tipps für Datenintegrationsprobleme So nehmen Sie die gängigsten Hürden

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Die Integration von Daten gleicht manchmal einem Hürdenlauf

Die Datenschlacht ist in vollem Gange: Unternehmen, die ihre Daten nicht für die Geschäftsausrichtung nutzen können, werden dem Wettbewerbsdruck nicht standhalten können. Dabei ist Datenintegration die Basis, um Mehrwerte aus Unternehmensdaten zu gewinnen. In dieser Blogreihe erkläre ich die 5 besten Lösungen für typische Probleme bei der Integration und Aufbereitung von Daten.  zum Artikel

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