Wie Du die Stolpersteine beim Einsatz einer Marketing Cloud umgehen kannst, zeigt Dir dieser Blogbeitrag!

Du möchtest eine schnelle und einfache Anmeldung in Snowflake ? Wir zeigen Dir in diesem kurzen How-to, wie das geht.

Sind Deine Marketingprozesse effizient? Oder verbringst Du viel Zeit mit Steuerung & Kommunikation statt wertschöpfender Arbeit?

Du möchtest die digitale Transformation im Internet of Things umsetzen? Mit unserem IoT Adoption Framework kein Problem!

In diesem Beitrag stellen wir uns die Frage: Welches Setup brauche ich, um meinen MarTech Stack auch tatsächlich auf die Straße zu bringen?

In diesem Beitrag erfährst Du mehr über die Bedeutung und Funktion von MarTech und wie Du das Tool in Deinem Unternehmen implementieren kannst.

Wie nutzt Du Python in Power BI, welche Möglichkeiten gibt es für Visualisierung und Reporting und worauf musst Du achten? Wir zeigen es Dir!

Lust auf eine „rapide“ Einführung eines Data Hubs oder Data Warehouses mit smartem Framework und flacher Lernkurve? Willkommen zu dbt und Snowflake!

Model Conversion Rules in WhereScape: Erfahre in diesem Blogbeitrag wichtige Best Practices sowie Tipps und Tricks, die Dir den Einstieg erleichtern.

Wir zeigen in dieser Blogserie, wie man mit Matillion einen einfachen generischen ODS baut und demonstrieren dabei die Nutzung der Grid Variablen.

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Warum ist es mit der BI Quality nur so schwierig? Dieser Beitrag hilft, das Thema BI Quality Management gesamtheitlich zu betrachten.

Erfahre in diesem Beitrag die wichtigsten Tipps, zur Erstellung von Visualisierungen in Berichten.

Lies im zweiten Teil des Artikels nach, wie man mit Data Science die perfekte Gewinn-Strategie für das Kinderspiel „Wer ist es?“ entwickelt.

Das Kinderspiel „Wer ist es?“: Wie man dabei gewinnt und welche Frage man unbedingt im Spiel als erste stellen sollte, zeigt Teil 1 der Artikelreihe.

Wer Data Governance smart und agil nutzt, erhält neben der Sicherheit, seine Daten gesetzeskonform zu managen, einen unverzichtbaren Mehrwert.

Verbesserte Performance, höhere Flexibilität, schnellere Ladezeiten: Vieles spricht für ein Data Warehouse in der Cloud. Wenn nur die Migration nicht wäre!

Teil 3 zeigt die Möglichkeiten personalisierter Recommender Systeme, die Vorteile von Machine-Learning-Methoden & die Erfolgsmessung von Empfehlungssystemen.

Wir geben einen Überblick über die zugrundeliegenden Algorithmen moderner Empfehlungssysteme und erleichtert die Auswahl des passenden Recommender Systems.

Datenqualitätsprüfungen sind wichtig, mangels Tools aber nicht immer möglich. Dieser Beitrag zeigt, wie man diese Lücke mittels Pipeline Test schließt.