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

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