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Planlose Datenanalyse
Archivierte Serien ("Inaktiver Feed" status)
When? This feed was archived on March 05, 2023 23:35 (). Last successful fetch was on November 29, 2022 04:46 ()
Why? Inaktiver Feed status. Unsere Server waren nicht in der Lage einen gültigen Podcast-Feed für einen längeren Zeitraum zu erhalten.
What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.
Manage episode 267274219 series 2754006
In dieser Folge besprechen wir, warum es überraschend vielen Unternehmen schwerfällt, aus vorhandenen Daten Erkenntnisse zu gewinnen.
Was sind gute, was sind schlechte Ansätze? Welche Fehler werden gemacht? Und welche Teile der SAP Business Technology Platform helfen, diese zu vermeiden?
Heute im Gespräch mit Kay Patzwald, Data Science Business Architect bei SAP.
Sprecher
- Gast: Kay Patzwald, Data Science Business Architect, SAP
- Host: Dr. Christian Michel, SAP Business Technology Evangelist, SAP
Teil 1 – Was ist das Problem?
- Was ist Datenanalyse (z.B. Artificial Intelligence, Deep Learning, Zeitreihenanalyse)
- Stolpersteine der Datenanalyse (Datenbeschaffung, Aktualität, Qualität, Rechte, Tools, Produktarisierung, Motivation, Ideen)
- Woher Ideen zur Analyse kommen müssen: Gemischte Teams, Anwender und Management Support
- Innovations- und Fehlerkultur als Basis entscheidender Analysen
Teil 2 – Was ist die Lösung?
- Design Thinking und Data Journey Mapping – Kreativität und Intelligenz der Gruppe nutzen
- SAP Analytics Cloud (SAC) – Analytics für jeden, überall
- SAP Data Intelligence – Skalierbare Datenorchestrierung und Maschinelles Lernen
- SAP Cloud Platform Integration Suite – Zugriff auf alles
- Flexibler Zugang zu Tools: Das SAP Cloud Platform Enterprise Agreement (CPEA)
- Give Data Purpose Workshops & Events
Close the Gap YouTube Playlist: https://www.youtube.com/watch?v=4AKHWlVvrQ0&list=PLi56zpJkGjJ7V8kNtaIUTUP3XiI1rTdPG
62 Episoden
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Teil 1 – Was ist das Problem?
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- Stolpersteine der Datenanalyse (Datenbeschaffung, Aktualität, Qualität, Rechte, Tools, Produktarisierung, Motivation, Ideen)
- Woher Ideen zur Analyse kommen müssen: Gemischte Teams, Anwender und Management Support
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Teil 2 – Was ist die Lösung?
- Design Thinking und Data Journey Mapping – Kreativität und Intelligenz der Gruppe nutzen
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