Data Fabric: Basis für Analytics und KI der nächsten Stufe

Erfüllen Sie den Bedarf an relevanten Daten zur richtigen Zeit, zu optimalen Kosten und mit durchgängiger Governance . Melden Sie sich zum Webcast jetzt an!
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Viele Unternehmen verfolgen eine klare Digitalisierungs-Strategie und verstärken dafür immer mehr ihr Engagement in Analytics und KI. Dabei stellt vor allem die Verfügbarkeit, Qualität und Nutzung der Daten eine große Herausforderung dar.

Data Fabric zur Bereitstellung von Daten

Innovative Versicherer haben längst die Bedeutung von Data Fabric für sich erkannt. „Data Fabric“ bedeutet nicht Datenfabrik, sondern Datengewebe. Es handelt sich um ein innovatives Architekturmuster, das unterschiedliche Datenquellen in einer beliebig verteilten IT-Landschaft dynamisch orchestriert. Es demokratisiert den Zugang und Nutzung von Geschäftsdaten: Fachbereiche können selbständig datengetriebene Geschäftsprozesse entwickeln. Dies basiert darauf, dass alle verfügbaren Quellen verknüpft und automatisch katalogisiert werden. Verlässlichkeit wird erreicht, indem nachvollziehbar ist woher die Daten stammen, sensible Informationen erkannt und der Datenzugriff rollenbasiert gesteuert wird.

Ziel ist die Bereitstellung geschäftsfähiger Daten, die Anwendungen, Analysen und die Automation von Geschäftsprozessen unterstützen. Auf diese Weise wird Unternehmen geholfen, den Bedarf an relevanten Daten zur richtigen Zeit, zu optimalen Kosten und mit durchgängiger Governance zu erfüllen – ganz egal, wo die Daten gespeichert sind!

Das erwartet Sie im Webcast:

Im Webcast erfahren Sie, warum das Thema Data Fabric für Versicherer so wichtig ist. Wir erklären Ihnen, was die Data Fabric genau ist und welche Funktionalität sie für Data Science sowie den IT-Betrieb aufweist. In einer praktischen Demo zeigen wir Ihnen konkret Anwendungsfälle aus der Versicherungsbranche. Darüber hinaus erfahren Sie, in welchen Schritten Sie Ihre eigene Data Fabric einführen können.

Kernpunkte des Webcast:

  • Aufbereitung von verteilten Daten für Data Science in einer modernen Architektur
  • Vorzüge für Data Science und den IT-Betrieb
  • Anwendungsfälle aus der Versicherungsbranche
  • Einsatz von Automation und AI (Artificial Intelligence)
  • Praktische Demo
  • Einführungsszenarien
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Speaker: Michael Ehrmantraut

Michael Ehrmantraut
Michael Ehrmantraut ist seit 1995 bei IBM in unterschiedlichen Bereichen tätig. In der aktuellen Position als Banking & Insurance Architect DACH im IBM Industry Business Development Team entwickelt er sog. „Industry Campaigns“. Michael Ehrmantraut ist zertifiziert als Executive Information Architect und Member of IBM Technical Expert Council seit 2010.

Alexander Richthammer
Alexander Richthammer arbeitet seit 15 Jahren im Bereich Machine Learning und betreut als technischer Spezialist das Data Science Portfolio der IBM.

Sascha Slomka
Sascha Slomka verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung als Berater, der Kunden dabei unterstützt, sich zu datengesteuerten Unternehmen zu entwickeln. Er ist bei IBM als Architekt im technischen Vertrieb für Data und AI tätig.

Referenz 01.10.24

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Die ultimative Lösung für Ihre Datenbedürfnisse – Talend Data Fabric beinhaltet alles was das (Datenintegrations-) Herz begehrt und bedient sämtliche Integrationsanforderungen rund um Anwendungen, Systeme und Daten.
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In 6 Schritten zur passenden Data Analytics-Lösung

Um Innovation im Unternehmen voranzutreiben, braucht es eine state-of-the-art Data Analytics-Lösung. Oftmals ist hier eine Modernisierung von Nöten. Erfahren Sie in sechs Schritten, wie Sie die für Sie passende Lösung finden!
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Dr. Matthias Quaisser erläutert Ihnen praktische Projekterfahrung und Erfolgsfaktoren von KI und erzählt von fachliche Anwendungsfälle von KI bei Versicherern.

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Webcast Cognos Analytics – Augmented Intelligence

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Das Cloud Pak for Data fungiert als zentrale, modulare Plattform für analytischen Anwendungsfälle. Es integriert Funktionen für die physikalische und virtuelle Integration von Daten in einen zentralen Datenpool – einen Data Lake oder ein Data Warehouse, einen umfassenden Datenkatalog und zahlreicher Möglichkeiten der (AI-) Analyse bis zur operativen Nutzung derselben.
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Großhandelskooperation – Aufbau eines Data Lake & Analytics

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Data Lake & Data Warehousing zur Speicherung von Big Data

Für die optimale Lösung – unter besonderer Berücksichtigung der fachlichen Anforderungen – kombinieren wir unterschiedliche Funktionalitäten.
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Konzeption individueller Business Intelligence-Lösungen

Wir setzen wir auf Workshops, um sowohl die technischen als auch fachlichen Anforderungen aufzunehmen, die richtige Technologie zu finden und eine individuell auf Sie zugeschnittene Business Intelligence-Lösung zu konzipieren.
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KI basierte Kundenbetreuung für Versicherer

Im Webinar erfahren Sie, wie moderne Kundenbetreuung in der digitalisierten Welt aussieht. Watson Assistent hilft bei der Optimierung bestehender Lösungen. Dieser virtuelle KI-Assistent liefert Kunden schnelle, konsistente und akkurate Antworten über alle Kommunikations-Kanäle, -Plattformen, -Applikationen und Geräte hinweg.
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Marc Bastian zeigt Ihnen ein Beispiel einer analytischen Infrastruktur für KI Anwendungsfälle, praktische Projekterfahrung und Erfolgsfaktoren.
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Leistungsstarke und flexible Lösungen, damit Sie mit Analytics, BI & Planning bessere Entscheidungen treffen, Kundenbedürfnisse erfüllen & Chancen erkennen
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Mit Predictive Analytics hilft X-INTEGRATE Unternehmen, aus vorhandenen Daten genaue Vorhersagen für die Zukunft zu treffen und damit einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
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In der TIMETOACT finden Sie Spezialisten rund um die Themen Descriptive Analytics, Data-Warehouse, Data-Mining und Business Intelligence. Sie entwickeln mit Ihnen individuelle Lösungen, um Datenschätze in Ihrem Unternehmen zu finden.

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IBM Cloud Pak for Data System

Mit dem Cloud Pak for Data System (CP4DS) stellt IBM die optimale Hardware für die Nutzung aller Funktionen des Cloud Pak for Data branchenweit bereit und setzt damit die Reihe der fertig konfigurierten Systeme („Appliance“ bzw. „Hyperconverged System“) fort.

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