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Self-Service-Analytics revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten umgehen. Durch den Einsatz von benutzerfreundlichen Tools können Mitarbeitende eigenständig Datenabfragen durchführen und Berichte erstellen. Dies reduziert die Abhängigkeit von IT- und Daten-Teams undermöglicht es den Fachteams, schnell auf relevante Informationen zuzugreifen.Ein einfaches und intuitives Interface ist dabeientscheidend. Moderne Self-Service-Analytics-Lösungen bieten oft einTexteingabefeld, ähnlich wie bei gängigen Suchmaschinen oder Chatbots. DieseSchnittstellen nutzen KI und Natural Language Processing (NLP), umnatürlich sprachliche Anfragen in präzise Datenabfragen umzuwandeln. So können auch Mitarbeitende ohne tief gehende technische Kenntnisse die benötigten Datenschnell und einfach abrufen. 

ISO-Audits stellen für Zertifizierer und Auditoren stets eine erhebliche Herausforderung dar. Die regelmäßigen Updates und Revisionen von ISO-Standards, wie z.B. ISO 27001, erfordern eine kontinuierliche Anpassung der Zertifizierungsprozesse. Jede neue Version eines Standards bringt spezifische Sicherheitsrichtlinien und Vorschriften mit sich, die sorgfältig überprüft und in den Zertifizierungsprozess integriert werden müssen.

Unstrukturierte Daten sind wie eine Müllschublade — voller wertvoller Erkenntnisse, aber schwer zu navigieren. Sie zu ignorieren führt zu Ineffizienzen, Sicherheitsrisiken und verpassten Chancen. In diesem Blog wird untersucht, wie wichtig es ist, unstrukturierte Daten zu organisieren und wie Aparavi Unternehmen dabei unterstützt, ihre Daten zu rationalisieren, zu sichern und das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen.

Immer mehr unternehmensinterne und länderspezifische Regulierungen beeinflussen den betrieblichen Alltag erheblich und stellt Unternehmen vor enorme Herausforderungen. Diese Regulierungen erfordern regelmäßige Prozessoptimierungen und die Aktualisierung betrieblicher Dokumente, die oft in unstrukturierte Daten liegen und in multinationalen sowie hybriden IT-Umgebungen verteilt sind.Der Aufwand, die relevanten Dokumente zu identifizieren und an neue Regularien anzupassen, ist eine riesige Herausforderungen für international tätige Unternehmen. Ohne die richtigen technischen Hilfsmittel ist das extrem zeitaufwendig und kostspielig. In manchen Unternehmen kann dies schlimmstenfalls zu Betriebsstörungen oder -stillstand führen.

Erschließen Sie das Potenzial unstrukturierter Daten für KI, indem Sie deren Analyse, Klassifizierung und Indexierung automatisieren. Dieser Blog zeigt, wie diese Prozesse chaotische Daten in strukturierte Ressourcen verwandeln, die Effizienz der KI steigern und bessere Einblicke ermöglichen. Verwandeln Sie Ihre Daten in eine leistungsstarke Ressource für den Erfolg mit KI.

Die Skalierung von GenAI-Apps von einem Proof of Concept (POC) zur vollen Produktion ist eine Herausforderung, die jedes Unternehmen in der heutigen datengetriebenen Welt meistern muss. Der Übergang erfordert nicht nur technische Finesse, sondern auch ein tieferes Verständnis für den Datenschutz und die Verarbeitung unstrukturierter Daten. In diesem Blogbeitrag beleuchten wir, wie Aparavis AI Data Loader diese Herausforderungen angeht und welche Best Practices Unternehmen anwenden können, um ihre GenAI-Anwendungen erfolgreich zu skalieren.

Cloud-Migrationen für unstrukturierte Daten können komplex und kostspielig sein, wenn sie nicht ordnungsgemäß verwaltet werden. In diesem Artikel werden bewährte Methoden zur Minimierung von Cloud-Verschwendung durch Datenklassifizierung, mehrstufige Speicherung und Deduplizierung sowie die Bedeutung von FinOps-Fachwissen untersucht. Es wird auch hervorgehoben, wie die Plattform von Aparavi Unternehmen aktiv dabei unterstützt, Cloud-Migrationen zu optimieren, indem sie das Datenlebenszyklusmanagement automatisiert, ein effizientes Speichern und Abrufen gewährleistet und gleichzeitig unnötige Kosten vermeidet.

Digitalisierung und Künstliche Intelligenz sind auf hochqualitative Daten angewiesen, um sinnvolle und wertschöpfende Resultate zu liefern. APARAVI, Anbieter von Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten, hat die wichtigsten Trends für 2024 identifiziert.

In der sich ständig weiterentwickelnden Welt der künstlichen Intelligenz (KI) ist die Rolle unstrukturierter Daten entscheidend geworden. Parallel zum Wachstum von KI-Technologien, insbesondere generativer KI, treten das Potenzial und die Herausforderungen unstrukturierter Daten zunehmend in den Vordergrund.

Im digitalen Zeitalter schwimmen Unternehmen in einem Ozean von Daten, von denen ein erheblicher Teil unstrukturiert ist. Dies umfasst alles von E-Mails und Dokumenten bis hin zu Bildern und Videos.

In der heutigen digitalen Welt bestimmen Daten die Entscheidungen und liefern Erkenntnisse, die Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können. Allerdings wird die Qualität der Daten oft beeinträchtigt - belastet durch ROT (Redundante, Veraltete oder Triviale) Daten, fehlplatzierte sensible Informationen und ein Übermaß an unstrukturierten Formaten

Im komplexen Umfeld rechtlicher Praktiken stellt der Datenüberprüfungsprozess aufgrund des ständig zunehmenden Volumens und der Komplexität der Daten eine große Herausforderung dar.