Nico Litzel ♥ DataCenter-Insider

Nico Litzel

Chefredakteur BigData-Insider
Vogel IT-Medien

- Volontär IT-BUSINESS & eGovernment Computing von 2002 bis Juni 2004
- Redakteur eGovernment Computing von 2004 bis 2007
- Redakteur SearchStorage von 2007 bis 2013
- Redakteur Storage-Insider von 2013 bis 2014
- Seit 2014 Chefredakteur BigData-Insider

Meine Themenschwerpunkte sind (Big Data) Analytics, IoT, Business Intelligence, Künstliche Intelligenz und Industrie 4.0.

Artikel des Autors

SAP S/4HANA Umstieg: Alles, was Sie zu HANA on Power wissen müssen, ein Interview von Oliver Schonschek, Insider Research, mit Martin Reinecke und Michael Kappler von PROFI Engineering Systems AG. (Vogel IT-Medien / PROFI Engineering Systems AG / Schonschek)
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Insider Research im Gespräch

SAP S/4HANA Umstieg auf IBM Power

Forrester Research berichtet von Anwendern, die durch die Umstellung auf „IBM Power Systems“ die Anschaffungs-, Management- und Verwaltungskosten für „SAP HANA“ reduzieren konnten. Was genau ist „HANA on Power“ (HoP)? Für wen macht es Sinn? Wie kann man damit beginnen? Dazu das Interview von Insider Research mit Martin Reinecke und Michael Kappler vom Dienstleister Profi Engineering Systems AG.

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Das Vertrauen der Unternehmen in die KI-Technologien nimmt stetig zu. Das rührt daher, dass sie die Best Practices von KI besser verstehen und sie in der Folge auch in zunehmender Breite nutzen lernen. (gemeinfrei)
KI-Innovationen

Neue Trends für die Künstliche Intelligenz

KI-Technologien entwickeln sich sehr schnell und werden den nächsten großen Wandel in der IT gestalten. Doch auch sie selbst unterliegen dem Wandel und erleben verschiedene Herausforderungen und Veränderungen. Dazu gehören die Forderungen nach einer eindeutigeren Nachvollziehbarkeit sowie reduzierten Datenintensität.

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Der Autor: Alexander Zipp ist Commercial Lead DACH bei Fivetran (Fivetran)
Kommentar von Alexander Zipp, Fivetran

ELT – die Zukunft der Datenintegration

Warum fällt es so vielen Unternehmen schwer, genaue und zutreffende Analysen auszuführen? Ein Mangel an Daten ist jedenfalls nicht das Problem. Durch die steigende Anzahl von Cloud-Anwendungen explodiert das Datenvolumen förmlich in den Unternehmen – unabhängig von der Branche. Die eigentliche Herausforderung ist dabei der zuverlässige Zugriff auf aktuelle Daten aus den verschiedenen Anwendungen. Nur dann können sich Datenanalysten auf ihre Kernaufgabe konzentrieren – Daten analysieren.

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Data Preparation kostet Zeit, ist aber unerlässlich. Geeignete Tools können den Prozess beschleunigen und vereinfachen. (© momius - stock.adobe.com)
Data Preparation

Datenaufbereitung ist ein unterschätzter Prozess

Der Prozess der Datenaufbereitung umfasst die Reinigung, Formung und Mischung von Daten, damit sie für analytische und andere Aufgaben in optimaler Qualität bereitstehen. Nur mit erstklassigen Daten lassen sich beispielsweise Lösungen für Machine Learning und Künstliche Intelligenz effizient, sicher und zuverlässig versorgen.

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Der Autor: Wolfgang Wündsch ist Geschäftsführer des Hamburger IT-Systemhauses Targosoft (Archiv: Vogel Business Media)
Hochverfügbare IT garantiert ausfallsichere Geschäftsprozesse

In zehn Phasen zum ausfallsicheren Rechenzentrum

Eingeschränkte Datenzugriffe kosten Geld, Ausfallzeiten in der IT kosten sind noch teurer. Ungeplante Ausfälle gefährden die Geschäftsprozesse, die heute mehr denn je von der IT-Basis abhängen. Bares Geld kann hier gespart werden, indem eine zentrale und hochverfügbare IT-Struktur zum Einsatz kommt. In nur zehn einfach planbaren Schritten lässt sich diese erfolgreich umsetzen.

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Autor Otto Geißler bittet M. Asim Soysal, Strategic IT Consulting bei Fujitsu, um Stellungsnahme zur Disruption via Blockchain.  (© Denys Rudyi – stock.adobe.com)
Blockchain

Internet des Umdenkens

In der Theorie offenbart die Blockchain ein schier unglaublich großes Potenzial. Was die Praxis angeht, so steht sie noch am Anfang einer rasanten Entwicklung. Doch eines ist jetzt schon sicher: Sie wird viele Märkte komplett neu definieren.

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Feuer und Flamme: Sind die Komponenten eines KI/ML-Stacks gut aufeinander abgestimmt, geht einem ein Licht auf. (April Pethybridge/Unsplash und Autoren)
Übersicht KI- und ML-Stacks, Teil 1

KI-Engines im Bündel mit Hardware

Künstliche Intelligenz (KI) „fällt nicht vom Himmel“. Leistungsstarke KI-Lösungen entstehen auf der Basis gut abgestimmter KI- und Machine Learning Stacks. Davon gibt es zum Glück einige. Etablierte Software-Entwicklungshäuser sind in Sachen KI und Machine Learning (ML) mittlerweile fest im Sattel. Inzwischen wollen andere Unternehmen auch mit ins Boot.

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