Tag Archives: Datenanalyse

Make it smart – mit Google-Cloud-Technologien Daten nicht nur sammeln, sondern nutzen!

Angie Weck

Der Großteil der tagtäglich erzeugten 2,5 Trillionen Bytes (!) an Daten wird nach wie vor lediglich gesammelt – und das war’s. Strukturiertes Data Mining, also die Auswertung riesiger Datenmengen, um Zusammenhänge und Regelmäßigkeiten zu erkennen, oder auch nur ein einfacher Zugang sind oft nicht existent. So werden Chancen vertan, schlimmer noch: Die eigene Position am Markt kann gefährdet sein. Eine Lösung? Der Weg in die Google Cloud – genauer gesagt: die Data Cloud.

Analytics für Confluence Data Center: Unternehmensweite Berichte und Einsichten zur Systemnutzung

Matthias Rauer
Confluence Data Center Analytics Artikelbild

Wenn wachsende und große Teams immer mehr Inhalte in Confluence erstellen, kann es eine Herausforderung sein, die Relevanz, Nützlichkeit und Auffindbarkeit dieser Informationen sicherzustellen. Hier setzt Analytics für Confluence an, das seit der Version 7.11 ein nativer Bestandteil von Confluence Data Center ist.

Datenanalyse in der Google Cloud mit BigQuery und Google Sheets

pherwarth
BigQuery Datenanalyse Google Cloud

Welchen Nutzen können Unternehmen aus der Google-Cloud-Infrastruktur ziehen, wenn es um den Umgang mit großen Datenmengen geht? Tatsächlich bietet eine Cloud-basierte Lösung, die Kunden die Infrastruktur und die Services zur Verfügung stellt, die Google selbst für seine Dienste nutzt, etliche Vorteile gegenüber klassischen Data-Warehouse-Lösungen, und zwar unter vielerlei Gesichtspunkten: Kosten, Effizienz, Administration, Flexibilität. Hier ist ein einführender Vortrag.

Dynamische Datenvisualisierung mit Google Data Studio

pherwarth
Google Data Studio Artikelbild

Viele Unternehmen suchen einfache Wege, um Zahlen und Daten zugänglich und transparent zu machen. Genau hier setzt Google Data Studio an, eine Lösung zur automatisierten Datenvisualisierung, die es ermöglicht, strukturierte Datengrundlagen grafisch und dynamisch darzustellen und statistisch auszuwerten. Was kann und will Google Data Studio leisten? Welche Möglichkeiten bietet das Tool und wo sind die Grenzen? Welche Anwendungsfälle und Nutzungsszenarien liegen nahe? Hier ist ein Vortrag mit einer Einführung.