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Inhalt bereitgestellt von IoT ONE, Erik Walenza: CEO, IoT ONE | Chair, IIC Smart Factory Task Group | Director, and Startup Grind. Alle Podcast-Inhalte, einschließlich Episoden, Grafiken und Podcast-Beschreibungen, werden direkt von IoT ONE, Erik Walenza: CEO, IoT ONE | Chair, IIC Smart Factory Task Group | Director, and Startup Grind oder seinem Podcast-Plattformpartner hochgeladen und bereitgestellt. Wenn Sie glauben, dass jemand Ihr urheberrechtlich geschütztes Werk ohne Ihre Erlaubnis nutzt, können Sie dem hier beschriebenen Verfahren folgen https://de.player.fm/legal.
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EP 205 - Al and IoT: Building Trustworthy Time-Series Data

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In this episode of the Industrial IoT Spotlight Podcast, we interviewed Bert Baeck, Co-founder and CEO of Timeseer.AI. Timeseer.AI is revolutionizing time-series data operations by automating data orchestration across organizations. Bert shared his journey from a background in data science to becoming a serial entrepreneur, with successful ventures like TrendMiner and now Timeseer.AI.

We discussed the impacts of data downtime and strategies to ensure data quality, empowering data teams to detect, prioritize, and investigate data quality issues before they affect operations.

Key Discussion Points:

  • The critical role of data quality in industrial IoT and OT environments.
  • How to establish metrics for measuring data quality.
  • Real-world examples where data quality significantly impacts business operations.
  • Timeseer.AI’s philosophy of scanning data where it resides, whether on the edge, in storage units, or in the cloud.
  • The interplay between IT and OT teams in ensuring data quality.

To learn more about our guest, you can find him at:

Website: https://www.timeseer.ai/

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/bertbaeck/?originalSubdomain=be

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We discussed the impacts of data downtime and strategies to ensure data quality, empowering data teams to detect, prioritize, and investigate data quality issues before they affect operations.

Key Discussion Points:

  • The critical role of data quality in industrial IoT and OT environments.
  • How to establish metrics for measuring data quality.
  • Real-world examples where data quality significantly impacts business operations.
  • Timeseer.AI’s philosophy of scanning data where it resides, whether on the edge, in storage units, or in the cloud.
  • The interplay between IT and OT teams in ensuring data quality.

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