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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Die Guten ins Töpfchen – Daten essen die Welt

verfasst von : Verena Fink

Erschienen in: Quick Guide KI-Projekte – einfach machen

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Ein KI-Projekt steht und fällt mit der Reife von Daten, mit denen das Modell gefüttert wird. In diesem Kapitel erfahren Sie, warum Sie für Daten-Arbeit im Projekt die meiste Zeit einplanen sollten und wie Sie internen Datensalat sortieren können. Lesen Sie, welche Entscheidungen zu treffen sind, von Datenbanktechnologie und Cloudservices bis zur Abgrenzung von IT und Business-Analysten.

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Literatur
Zurück zum Zitat Bachem, C. (2015). Big Data, ein Missverständnis? Oder: Warum Daten erst sprechen, wenn man über sie spricht. In T. Schwarz (Hrsg.), Big Data im Marketing: Chancen und Möglichkeiten für eine effektive Kundenansprache (1. Aufl., S. 28–34). Freiburg: Haufe-Lexware. Bachem, C. (2015). Big Data, ein Missverständnis? Oder: Warum Daten erst sprechen, wenn man über sie spricht. In T. Schwarz (Hrsg.), Big Data im Marketing: Chancen und Möglichkeiten für eine effektive Kundenansprache (1. Aufl., S. 28–34). Freiburg: Haufe-Lexware.
Zurück zum Zitat Franz, T. (2015). Denken in Seen, nicht in Silos. In T. Schwarz (Hrsg.), Big Data im Marketing: Chancen und Möglichkeiten für eine effektive Kundenansprache (1. Aufl., S. 91–104). Freiburg: Haufe-Lexware. Franz, T. (2015). Denken in Seen, nicht in Silos. In T. Schwarz (Hrsg.), Big Data im Marketing: Chancen und Möglichkeiten für eine effektive Kundenansprache (1. Aufl., S. 91–104). Freiburg: Haufe-Lexware.
Zurück zum Zitat Gentsch, P. (2017). Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service: Mit AI und Bots zu einem Algorithmic Business–Konzepte, Technologien und Best Practices. Berlin: Springer Gabler. Gentsch, P. (2017). Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service: Mit AI und Bots zu einem Algorithmic Business–Konzepte, Technologien und Best Practices. Berlin: Springer Gabler.
Zurück zum Zitat King, S. (2014). Big Data: Potential und Barrieren der Nutzung im Unternehmenskontext. Wiesbaden: Springer. King, S. (2014). Big Data: Potential und Barrieren der Nutzung im Unternehmenskontext. Wiesbaden: Springer.
Zurück zum Zitat Ortega, I. (2015). Streaming Analytics: Management in Echtzeit. In T. Schwarz (Hrsg.), Big Data im Marketing: Chancen und Möglichkeiten für eine effektive Kundenansprache (1. Aufl., S. 55–65). Freiburg: Haufe-Lexware. Ortega, I. (2015). Streaming Analytics: Management in Echtzeit. In T. Schwarz (Hrsg.), Big Data im Marketing: Chancen und Möglichkeiten für eine effektive Kundenansprache (1. Aufl., S. 55–65). Freiburg: Haufe-Lexware.
Zurück zum Zitat Otte, R. (2019). Künstliche Intelligenz für Dummies (1. Aufl.). Weinheim: Wiley-VCH. Otte, R. (2019). Künstliche Intelligenz für Dummies (1. Aufl.). Weinheim: Wiley-VCH.
Zurück zum Zitat Vossen, G. (2015). Big Data: Daten sammeln, aggregieren, analysieren, nutzen. In T. Schwarz (Hrsg.), Big Data im Marketing: Chancen und Möglichkeiten für eine effektive Kundenansprache (1. Aufl., S. 35–54). Freiburg: Haufe-Lexware. Vossen, G. (2015). Big Data: Daten sammeln, aggregieren, analysieren, nutzen. In T. Schwarz (Hrsg.), Big Data im Marketing: Chancen und Möglichkeiten für eine effektive Kundenansprache (1. Aufl., S. 35–54). Freiburg: Haufe-Lexware.
Metadaten
Titel
Die Guten ins Töpfchen – Daten essen die Welt
verfasst von
Verena Fink
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-28865-5_6