Waren Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bis vor wenigen Jahren noch ausschließlich ein Thema von wissenschaftlichen Diskussionen, so finden sie heute zunehmend Eingang in Produkte des täglichen Lebens. Gleichzeitig wächst die Menge der produzierten und verfügbaren Daten aufgrund der zunehmenden Digitalisierung, der Integration digitaler Mess- und Regelsysteme und des automatischen Austausches zwischen Geräten (Internet of Things). Dabei wird zukünftig der Einsatz von Business Intelligence (BI) und ein Blick in die Vergangenheit für die meisten Unternehmen nicht mehr ausreichen.Um in Zukunft im Wettbewerb bestehen zu können, wird vielmehr Business Analytics benötigt, also vorausschauende und prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungen. Die Nutzung der wachsenden Datenmengen ist dabei eine bedeutende Herausforderung und einen der wichtigsten Bereiche der Datenanalyse stellen Methoden der Künstliche Intelligenz dar.Das Buch führt in komprimierter Form in die essenziellen Aspekte des Einsatzes von Methoden der Künstlichen Intelligenz für Business Analytics ein, stellt das Maschinelle Lernen und die wichtigsten Algorithmen in verständlicher Form anhand des Business Analytics Technologieframeworks vor und zeigt Anwendungsszenarien aus verschiedenen Branchen. Dazu liefert es mit dem Business Analytics Model for Artificial Intelligence ein Referenzvorgehensmodell zur Strukturierung von BA- und KI-Projekten im Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-05-11
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Waren Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bis vor wenigen Jahren noch ausschließlich ein Thema von wissenschaftlichen Diskussionen, so finden sie heute zunehmend Eingang in Produkte des täglichen Lebens. Gleichzeitig wächst die Menge der produzierten und verfügbaren Daten aufgrund der zunehmenden Digitalisierung, der Integration digitaler Mess- und Regelsysteme und des automatischen Austausches zwischen Geräten (Internet of Things). Dabei wird zukünftig der Einsatz von Business Intelligence (BI) und ein Blick in die Vergangenheit für die meisten Unternehmen nicht mehr ausreichen.Um in Zukunft im Wettbewerb bestehen zu können, wird vielmehr Business Analytics benötigt, also vorausschauende und prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungen. Die Nutzung der wachsenden Datenmengen ist dabei eine bedeutende Herausforderung und einen der wichtigsten Bereiche der Datenanalyse stellen Methoden der Künstliche Intelligenz dar.Das Buch führt in komprimierter Form in die essenziellen Aspekte des Einsatzes von Methoden der Künstlichen Intelligenz für Business Analytics ein, stellt das Maschinelle Lernen und die wichtigsten Algorithmen in verständlicher Form anhand des Business Analytics Technologieframeworks vor und zeigt Anwendungsszenarien aus verschiedenen Branchen. Dazu liefert es mit dem Business Analytics Model for Artificial Intelligence ein Referenzvorgehensmodell zur Strukturierung von BA- und KI-Projekten im Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Waren Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bis vor wenigen Jahren noch ausschließlich ein Thema von wissenschaftlichen Diskussionen, so finden sie heute zunehmend Eingang in Produkte des täglichen Lebens. Gleichzeitig wächst die Menge der produzierten und verfügbaren Daten aufgrund der zunehmenden Digitalisierung, der Integration digitaler Mess- und Regelsysteme und des automatischen Austausches zwischen Geräten (Internet of Things). Dabei wird zukünftig der Einsatz von Business Intelligence (BI) und ein Blick in die Vergangenheit für die meisten Unternehmen nicht mehr ausreichen.Um in Zukunft im Wettbewerb bestehen zu können, wird vielmehr Business Analytics benötigt, also vorausschauende und prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungen. Die Nutzung der wachsenden Datenmengen ist dabei eine bedeutende Herausforderung und einen der wichtigsten Bereiche der Datenanalyse stellen Methoden der Künstliche Intelligenz dar.Das Buch führt in komprimierter Form in die essenziellen Aspekte des Einsatzes von Methoden der Künstlichen Intelligenz für Business Analytics ein, stellt das Maschinelle Lernen und die wichtigsten Algorithmen in verständlicher Form anhand des Business Analytics Technologieframeworks vor und zeigt Anwendungsszenarien aus verschiedenen Branchen. Dazu liefert es mit dem Business Analytics Model for Artificial Intelligence ein Referenzvorgehensmodell zur Strukturierung von BA- und KI-Projekten im Unternehmen.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Schnellstens fit für SAP HANA! Erfahren Sie, wie Sie ABAP-Anwendungen für SAP HANA programmieren und das volle Potenzial der neuen Datenbanktechnologie ausschöpfen. Machen Sie sich mit dem SAP HANA Studio vertraut und lernen Sie, wie Sie in dieser Entwicklungsumgebung in Eclipse arbeiten. Sie lernen die Grundlagen der Datenmodellierung und Programmierung mit SQLScript kennen und erfahren, wie Sie mit ABAP auf HANA-Objekte zugreifen. Zahlreiche Beispiele erleichtern Ihnen den Einstieg in die In-Memory-Technologie und geben Ihnen einen Einblick in erweiterte Funktionen wie Fuzzy-Suche und Predictive Analysis.Aus dem Inhalt:• Erste Schritte im SAP HANA Studio• ABAP Development Tools for SAP NetWeaver (ABAP in Eclipse)• Datenbankprogrammierung mit SAP NetWeaver AS ABAP• Open SQL und Native SQL• Spalten- und zeilenorientierte Datenspeicherung• SAP-HANA-spezifische Erweiterungen• Datenmodellierung in SAP HANA• Programmieroptionen in SAP HANA (SQLScript)• Nutzung der SAP HANA-Funktionalität im AS ABAP• Laufzeit- und Fehleranalyse • Transport und Anwendungen• Textsuche und Textanalyse• Anreicherung von Transaktionen mit analytischer Funktionalität• Statistische Funktionen und Entscheidungstabellen• Praxistipps
Aus dem Inhalt:
Erste Schritte in SAP HANA Studio
ABAP Development Tools for SAP NetWeaver (ABAP in Eclipse)
Datenbankprogrammierung mit SAP NetWeaver AS ABAP
Open SQL und Native SQL
Spalten- und zeilenorientierte Datenspeicherung
SAP-HANA-spezifische Erweiterungen
Datenmodellierung in SAP HANA
Programmieroptionen in SAP HANA (SQL-Script)
Nutzung der SAP HANA-Funktionalität im AS ABAP
Laufzeit- und Fehleranalyse
Transport und Anwendungen
Textsuche und Textanalyse
Anreicherung von Transaktionen mit analytischer Funktionalität
Statistische Funktionen und Entscheidungstabellen
Praxistipps
Aktualisiert: 2020-04-09
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