Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind für Fabriken von erheblichem Nutzen. Es gibt jedoch nach wie vor Herausforderungen. Diese liegen normalerweise nicht in der Datenwissenschaft – denn der Code funktioniert in der Regel gut. Bei der Umsetzung von KI/ML-Projekten in großem Maßstab liegen die Herausforderungen vorwiegend in der Architektur und Datenverwaltung. Hersteller müssen…
Data Meshs machen große Fortschritte, Data Citizens erobern die Unternehmen und Data Governance ist Unternehmen nicht mehr lästig. Diese und andere Datentrends erwartet Progress für das Jahr 2024. 2023 war das Jahr der künstlichen Intelligenz. Dadurch sind Daten in den Fokus von Unternehmen gerückt. Entscheider überdenken ihre Ausgaben und investieren verstärkt in reichhaltige und gut…
Unternehmen sollten die Umsetzung des Data Mesh als eine Reise verstehen, in der die Balance zwischen Domain-Autonomie und Interoperabilität der Datenprodukte gelingen muss.
Die Dezentralisierung von Datenplattformen nimmt Fahrt auf – das Data Mesh gilt als vielversprechendes Architekturparadigma. Nachholbedarf existiert beim Self-Service: Datenanalysen bleiben bislang noch spezialisierten Teams vorbehalten. Viele Unternehmen unterschätzen die Auswirkungen einer dezentralen Datenarchitektur auf die Arbeitskultur. Das Data Mesh etabliert sich zunehmend in deutschen Unternehmen als vorherrschendes Muster für Datenplattformen. Bereits 60…