Process Mining – Ist Celonis wirklich so gut? Ein Praxisbericht.
Process Mining Tools am Markt und wie Unternehmen Process Mining mit Data Lakehousing und Data Science besser umsetzen können.
Benjamin Aunkofer ist Gründer von DATANOMIQ und Hochschul-Dozent für Data Science und Data Strategy. Darüber hinaus arbeitet er als Interim Head of Business Intelligence und gibt Seminare/Workshops zu den Themen BI, Data Science und Machine Learning für Unternehmen.
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CI/CD für Datenpipelines – Ein Game-Changer mit AnalyticsCreator.
Live Job Skill Monitoring with Data Engineering & AI using state of the art cloud technology and unsupervised Machine Learning.
Vektordatenbanken sind ein Schlüssel zum Erfolg mit generativer AI und für KI-basierte Suchanwendungen (z. B. mit OpenAI oder Google BARD).
Ist Process Mining in Summe zu teuer? Mit den richtigen Überlegungen fahren Sie die Kosten für Process Mining runter und den Nutzen hoch.
Big Data hält sein Versprechen für Unternehmen doch noch ein und revolutioniert Geschäftsmodelle und Geschäftsprozesse!
Warum Data Engineering der Data Science in Bedeutung und Berufschancen längst die Show stiehlt, dabei selbst ebenso einem stetigen Wandel unterliegt. Was ein Data Engineer wirklich können muss Der Data […]
Was unterscheidet einen Quant (Quantitative Analyst) von einem Data Scientist? Wir untersuchen es und nehmen dabei auch die unterhaltsamen Filme aus Hollywood in den Blick, die Quants gerne als geheime Helden der Finanzanalysen präsentieren.
Supervised Learning wünscht sich jeder, der mit einem KI Projekt betraut ist. In der Praxis ist das kaum anwendbar, da selten sämtliche Trainingsdaten gut strukturiert und gelabelt vorliegen.
Jedoch ganz unabhängig von den Tools, gibt es eine ganz generelle Vorgehensweise in dieser datengetriebenen Prozessanalyse, die wir mit der folgenden Infografik beschreiben möchten.