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Wie Data Engineering funktioniert und welche Stakeholder involviert sind

von | 08.10.2024 | Data Management

Data-Engineering-Projekte sind das Rückgrat moderner datengetriebener Unternehmen. Sie schaffen die Infrastruktur, um Daten in wertvolles Wissen zu verwandeln. Aber wie funktioniert das genau? Am Anfang steht eine präzise Anforderungsanalyse, die sicherstellt, dass ein Unternehmen seine strategischen Ziele mithilfe von Daten effizient erreicht. Von der Datenarchitektur über die Integration bis hin zur Verarbeitung und Speicherung – jede Phase ist darauf ausgerichtet, eine robuste, skalierbare und sichere Datenpipeline aufzubauen, die dem Unternehmen hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Diese Projekte wären jedoch ohne die Zusammenarbeit verschiedener Akteure nicht möglich. Das Management treibt die strategische Ausrichtung voran, die IT-Abteilung sorgt dafür, dass technisch alles reibungslos funktioniert, und Datenarchitekten entwerfen die Infrastruktur. Data Engineers und Data Scientists arbeiten Hand in Hand, um die Pipelines zu bauen und verwertbare Daten für Analysen bereitzustellen. Compliance-Verantwortliche sorgen für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, während Endnutzer wie Analysten und Marketingfachleute auf eine intuitive und zuverlässige Nutzung der Daten angewiesen sind. Erfahren Sie mehr darüber, wie solche Projekte funktionieren und wie das Zusammenspiel dieser Stakeholder den Erfolg garantiert.

Wie Data Engineering-Projekte funktionieren: Die 10 wichtigsten Schritte zum Erfolg

Data Engineering-Projekte zielen auf die Entwicklung einer robusten und skalierbaren Dateninfrastruktur ab, die es Unternehmen ermöglicht, große Datenmengen effizient zu erfassen, zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Solche Projekte können in mehrere aufeinander folgende Phasen unterteilt werden, die zusammen die Datenpipeline eines Unternehmens aufbauen und optimieren:

  1. Anforderungsanalyse
    • Ziel: Das Hauptziel der Anforderungsanalyse besteht darin, die geschäftlichen Anforderungen, die relevanten Datenquellen und die genauen Ziele des Unternehmens vollständig zu verstehen. Dies legt den Grundstein für die gesamte Dateninfrastruktur, da ein klares Verständnis der Geschäftsziele sicherstellt, dass die Datenlösung effizient und relevant ist.
    • Vorgehen: In dieser Phase werden in enger Zusammenarbeit mit den Stakeholdern (Management, Fachabteilungen, IT) die Projektanforderungen geklärt. Es wird definiert, welche Datenquellen (intern und extern) verwendet werden, welche Ergebnisse erwartet werden (z.B. Berichte, Analysen) und welche operativen Probleme gelöst werden sollen. Darüber hinaus werden KPIs (Key Performance Indicators) festgelegt, die als Maßstab für den Erfolg der Implementierung dienen.
  2. Datenarchitektur und Design
    • Ziel: Ziel dieses Schrittes ist es, eine skalierbare und robuste Dateninfrastruktur zu entwerfen, die den aktuellen und zukünftigen Anforderungen des Unternehmens gerecht wird. Die Architektur muss so konzipiert sein, dass sie flexibel auf Veränderungen reagieren und wachsende Datenmengen effizient verarbeiten kann.
    • Vorgehen: In Zusammenarbeit mit IT-Architekten und Dateningenieuren wird die gesamte Infrastruktur konzipiert. Dies beinhaltet die Definition von Datenpipelines, Datenbankarchitekturen (z.B. SQL vs. NoSQL), Data Lakes oder Data Warehouses. Dabei werden auch Technologien wie Cloud Services (AWS, Azure, Google Cloud) oder lokale Lösungen evaluiert und ausgewählt. Besonderes Augenmerk wird auf die Balance zwischen Performance, Kosten und Skalierbarkeit gelegt.
  3. Datenintegration
    • Ziel: In diesem Schritt werden Daten aus verschiedenen Quellen in eine zentrale Datenplattform überführt, um eine konsolidierte Sicht auf die Daten zu erhalten.
    • Vorgehen: Die Entwicklung von ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load) ist entscheidend, um Daten effizient aus internen (ERP-Systeme, CRM-Datenbanken) und externen Quellen (Web-APIs, Partnerdaten) zu extrahieren. Diese Daten werden dann bereinigt (z.B. Entfernung von Dubletten), normalisiert (z.B. Vereinheitlichung von Formaten) und schließlich in die zentrale Plattform geladen. Diese Prozesse müssen regelmäßig und automatisiert durchgeführt werden, um die ständige Aktualität der Daten zu gewährleisten.
  4. Datenverarbeitung und -transformation
    • Ziel: Die in der Datenintegration gesammelten Rohdaten werden nun in Formate umgewandelt, die für Analysen und Berichte verwendet werden können.
    • Vorgehen: Die Verarbeitung der Daten erfolgt über spezielle Datenverarbeitungspipelines in Echtzeit oder im Batch-Modus. Dabei kommen Technologien wie Apache Spark oder Hadoop zum Einsatz, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Diese Systeme ermöglichen es, Daten zu aggregieren, zu berechnen und in Formate umzuwandeln, die für das Business Intelligence (BI)-Team oder andere Endnutzer nutzbar sind.
  5. Datenpersistenz und Speicherung
    • Ziel: Eine effiziente und sichere Speicherung der Daten ist entscheidend, um die Verfügbarkeit und Zugriffszeiten zu optimieren.
    • Vorgehen: Je nach Anforderung an Skalierbarkeit und Zugriffsgeschwindigkeit wird eine Speicherlösung implementiert. Dies kann ein Data Warehouse für strukturierte Daten oder ein Data Lake für unstrukturierte und semistrukturierte Daten sein. Die Speicherung erfolgt so, dass die Daten schnell und effizient für Abfragen zur Verfügung stehen, ohne die Integrität oder Sicherheit der Daten zu gefährden.
  6. Datenzugriff und -bereitstellung
    • Ziel: Die verarbeiteten Daten werden nun für die Endbenutzer zugänglich gemacht, sei es durch Analysewerkzeuge, Dashboards oder direkte Abfragen.
    • Vorgehen: Es werden APIs oder Datenkataloge entwickelt, die den Zugang zu den Daten ermöglichen. Über diese Schnittstellen können Analysten und Data Scientists die Daten für ihre Berichte, Modelle und Analysen nutzen. Darüber hinaus werden BI-Systeme integriert, um die Daten zu visualisieren und zu interpretieren. Eine klare Dokumentation sorgt für einen reibungslosen und effizienten Zugriff.
  7. Überwachung und Wartung
    • Ziel: Die kontinuierliche Überwachung der Datenpipelines und -infrastrukturen stellt sicher, dass das System effizient und fehlerfrei funktioniert.
    • Vorgehen: Monitoringsysteme wie Prometheus oder Grafana werden eingesetzt, um die Performance der Dateninfrastruktur zu überwachen und Engpässe oder Fehler frühzeitig zu erkennen. Echtzeit-Alarme und Fehlerberichte unterstützen das Team bei der schnellen Behebung von Problemen. Darüber hinaus werden regelmäßige Wartungs- und Optimierungsarbeiten durchgeführt, um die Skalierbarkeit und Performance zu erhalten.
  8. Sicherheit und Compliance
    • Ziel: Der Schutz der Daten ist essenziell, um sowohl rechtliche Anforderungen als auch die unternehmenseigenen Sicherheitsrichtlinien zu erfüllen.
    • Vorgehen: Es werden Sicherheitsmaßnahmen wie Datenverschlüsselung, Zugriffskontrolle und Protokollierung eingeführt. Diese Maßnahmen schützen die Daten vor unbefugtem Zugriff oder Verlust. Darüber hinaus wird sichergestellt, dass alle Prozesse den geltenden Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO entsprechen. Regelmäßige Audits und Überprüfungen stellen die kontinuierliche Einhaltung sicher.
  9. Dokumentation und Übergabe
    • Ziel: Eine gründliche Dokumentation stellt sicher, dass das Projekt auch nach seiner Fertigstellung nachvollziehbar und skalierbar bleibt.
    • Vorgehen: In dieser Phase wird eine umfassende Dokumentation der Architektur, des Datenflusses und der verwendeten Technologien erstellt. Schulungsmaterialien werden entwickelt, um das interne Team des Unternehmens mit der Nutzung der neuen Infrastruktur vertraut zu machen. Der Übergabeprozess umfasst auch Workshops und Schulungen, um die langfristige Nutzung und Wartung sicherzustellen.
  10. Evaluierung und Weiterentwicklung
  • Ziel: Nach der Implementierung wird die Dateninfrastruktur kontinuierlich auf ihre Effizienz und Anpassungsfähigkeit hin bewertet.
  • Vorgehen: Regelmäßige Überprüfungen werden durchgeführt, um neuen Geschäftsanforderungen oder technologischen Fortschritten Rechnung zu tragen. Neue Anforderungen können zusätzliche Datenquellen oder verbesserte Verarbeitungsmethoden erfordern, die in die bestehende Infrastruktur integriert werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Datenlösung auch in Zukunft wettbewerbsfähig und relevant bleibt.

Data Engineering-Projekte zielen darauf ab, eine durchdachte, skalierbare und effiziente Dateninfrastruktur zu schaffen, die den gesamten Datenlebenszyklus von der Erfassung bis zur Analyse unterstützt. Durch die systematische Entwicklung, Überwachung und Optimierung von Datenpipelines und Speicherlösungen können Unternehmen ihre Daten in wertvolle Geschäftsressourcen verwandeln, die fundierte Entscheidungen und Innovationen ermöglichen.

Die Schlüsselrollen im Data Engineering: Wer sind die Stakeholder und was sind ihre Aufgaben?

In einem Data Engineering-Projekt spielen verschiedene Stakeholder eine zentrale Rolle, da sie unterschiedliche Perspektiven und Bedürfnisse in den Entwicklungsprozess einbringen. Das Management konzentriert sich auf strategische Ziele wie Return on Investment (ROI) und Wettbewerbsfähigkeit, während die IT-Abteilung sicherstellt, dass technische Integrität und Sicherheitsstandards eingehalten werden. Datenarchitekten und Dateningenieure kümmern sich um die technische Umsetzung und das Design der Datenpipelines, um eine skalierbare und effiziente Infrastruktur zu gewährleisten. Gleichzeitig sind Data Scientists und Business Analysts darauf angewiesen, dass die Daten gut strukturiert und zugänglich sind, um fundierte Analysen und Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen. Compliance- und Datenschutzbeauftragte sorgen dafür, dass gesetzliche und regulatorische Vorgaben wie Datenschutzrichtlinien strikt eingehalten werden.

  1. Geschäftsführung/Management
    • Interessen: Die Geschäftsführung ist stark daran interessiert, dass das Projekt die strategischen Ziele des Unternehmens unterstützt, insbesondere in Bezug auf den Return on Investment (ROI) und die langfristige Wettbewerbsfähigkeit. Sie legen Wert darauf, dass das Projekt zur Erreichung der Unternehmensziele beiträgt, wie zum Beispiel Effizienzsteigerungen, Umsatzwachstum oder die Optimierung von Geschäftsprozessen. Eine klare Ausrichtung auf die Zukunft und die Nutzung innovativer Lösungen ist ebenfalls von Bedeutung.
    • Verantwortlichkeiten: Die Geschäftsführung hat die Entscheidungskompetenz, das Projekt zu genehmigen oder abzulehnen, basierend auf einer Kosten-Nutzen-Analyse. Sie ist verantwortlich für die Zuweisung von Ressourcen und die Sicherstellung, dass ausreichend Budget und Personal bereitgestellt werden, um das Projekt erfolgreich umzusetzen. Zudem überwacht sie den Projektfortschritt und bewertet die Ergebnisse in Hinblick auf die Unternehmensziele.
  2. IT-Abteilung
    • Interessen: Die IT-Abteilung hat ein großes Interesse daran, dass das neue System technisch einwandfrei in die bestehende IT-Infrastruktur integriert wird, ohne die Stabilität oder Sicherheit zu gefährden. Wartbarkeit, Skalierbarkeit und Einhaltung interner IT-Standards sind für die IT-Abteilung von höchster Priorität. Auch die Einhaltung von Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien ist ein kritischer Faktor, da die IT-Abteilung für den Schutz der IT-Umgebung verantwortlich ist.
    • Verantwortlichkeiten: Die IT-Abteilung ist dafür zuständig, die notwendige technische Infrastruktur bereitzustellen, sei es in Form von Servern, Cloud-Ressourcen oder Netzwerklösungen. Sie arbeitet eng mit den Datenarchitekten und Ingenieuren zusammen, um sicherzustellen, dass das Projekt in die bestehende IT-Landschaft passt. Außerdem ist die IT-Abteilung für die laufende Wartung und eventuelle Erweiterungen verantwortlich.
  3. Datenarchitekten
    • Interessen: Datenarchitekten legen großen Wert auf eine gut durchdachte Dateninfrastruktur, die sowohl den aktuellen als auch zukünftigen Anforderungen des Unternehmens gerecht wird. Sie achten besonders auf die Skalierbarkeit und Effizienz der Datenpipelines, damit auch bei wachsenden Datenmengen und neuen Anforderungen das System reibungslos funktioniert. Die Optimierung der Datenflüsse und die Sicherstellung der Datenkonsistenz stehen für sie im Vordergrund.
    • Verantwortlichkeiten: Datenarchitekten entwerfen die gesamte Datenarchitektur, einschließlich der Auswahl geeigneter Technologien (z.B. Data Lakes, Data Warehouses). Sie definieren die Datenstrukturen und sorgen für die Einhaltung von Best Practices im Bereich der Datenverarbeitung und -speicherung. Zudem gewährleisten sie, dass die Infrastruktur den Anforderungen der Data Engineers und Data Scientists gerecht wird.
  4. Data Engineers
    • Interessen: Data Engineers interessieren sich besonders für die technische Umsetzung der Datenpipelines und die Performance der Systeme. Sie streben danach, Daten effizient zu integrieren, zu verarbeiten und zu speichern. Ihr Fokus liegt auf der Skalierbarkeit und Optimierung der ETL-Prozesse, um sicherzustellen, dass die Datenverarbeitung reibungslos und in einem angemessenen Zeitrahmen abläuft.
    • Verantwortlichkeiten: Data Engineers sind für die Implementierung der ETL-Prozesse verantwortlich. Sie sorgen dafür, dass die Daten aus verschiedenen Quellen korrekt und effizient in die zentrale Datenplattform übertragen werden. Zudem optimieren sie kontinuierlich die Datenverarbeitungsprozesse und unterstützen bei der Verwaltung der Infrastruktur, um die Leistung und Stabilität der Systeme zu gewährleisten.
  5. Data Scientists
    • Interessen: Data Scientists benötigen qualitativ hochwertige, konsistente und gut strukturierte Daten, um Analysen durchzuführen und Modelle zu entwickeln. Ihr Interesse liegt darin, dass sie schnellen und flexiblen Zugriff auf Daten haben, die in einem Format vorliegen, das ihre analytischen Workflows unterstützt. Die Qualität der Daten und die Flexibilität der Infrastruktur sind entscheidend für ihre Arbeit.
    • Verantwortlichkeiten: Data Scientists arbeiten eng mit den Data Engineers zusammen, um sicherzustellen, dass die Infrastruktur ihren Bedürfnissen gerecht wird. Sie definieren Anforderungen an die Daten, die sie für Modellierung, maschinelles Lernen und Datenanalyse benötigen. Außerdem entwickeln sie Modelle und Algorithmen, die auf den verarbeiteten Daten basieren, um geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu unterstützen.
  6. Business Analysts
    • Interessen: Business Analysts interessieren sich dafür, wie sie durch die Analyse von Daten wertvolle Geschäftseinblicke gewinnen können. Ihr Ziel ist es, datenbasierte Empfehlungen für die Optimierung von Geschäftsprozessen und die Unterstützung der Entscheidungsfindung zu geben. Sie benötigen Zugang zu präzisen und gut aufbereiteten Daten, die sie in Berichten und Analysen verwenden können.
    • Verantwortlichkeiten: Business Analysts arbeiten daran, die Anforderungen für die Datenverarbeitung zu definieren und diese an die technischen Teams zu kommunizieren. Sie interpretieren die Ergebnisse von Datenanalysen und leiten daraus Geschäftsempfehlungen ab. Zudem sorgen sie dafür, dass die gewonnenen Erkenntnisse klar und verständlich an das Management und andere Entscheidungsträger weitergegeben werden.
  7. Compliance- und Datenschutzbeauftragte
    • Interessen: Die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Vorschriften, insbesondere im Bereich des Datenschutzes und der Datensicherheit, steht im Mittelpunkt des Interesses von Compliance- und Datenschutzbeauftragten. Sie sind dafür verantwortlich, dass sensible Daten angemessen geschützt werden und das Unternehmen alle relevanten Compliance-Anforderungen erfüllt.
    • Verantwortlichkeiten: Diese Beauftragten überwachen die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und stellen sicher, dass die Datenverarbeitung im Einklang mit gesetzlichen Vorgaben wie der DSGVO erfolgt. Sie prüfen regelmäßig die Datenverarbeitungsprozesse, um mögliche Risiken zu identifizieren und sicherzustellen, dass alle Sicherheits- und Compliance-Protokolle eingehalten werden.
  8. Endnutzer (z.B. Analysten, Marketing, Vertrieb)
    • Interessen: Endnutzer interessieren sich hauptsächlich für den einfachen und schnellen Zugriff auf relevante und aktuelle Daten, die sie für ihre täglichen Aufgaben verwenden können. Ihre Priorität liegt darin, dass die Datenlösung intuitiv ist und sie ohne technische Hindernisse auf die benötigten Informationen zugreifen können.
    • Verantwortlichkeiten: Die Endnutzer verwenden die bereitgestellten Daten und Tools, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre täglichen Arbeitsabläufe zu optimieren. Sie geben regelmäßig Feedback zur Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit der Systeme und helfen dabei, das Datenprodukt stetig zu verbessern.
  9. Kunden (externe oder interne)
    • Interessen: Kunden, sei es intern oder extern, verlangen qualitativ hochwertige Datenprodukte oder -dienste, die ihre Geschäftsprozesse effizient unterstützen. Sie sind daran interessiert, dass die gelieferten Daten zuverlässig, aktuell und von hoher Qualität sind, um ihre eigenen Geschäftsentscheidungen zu stützen.
    • Verantwortlichkeiten: Kunden geben Feedback zur Qualität und Nützlichkeit der gelieferten Daten und erwarten, dass alle vertraglichen Verpflichtungen in Bezug auf Datenlieferung und Service Level Agreements (SLAs) eingehalten werden.
  10. Projektmanager
  • Interessen: Projektmanager streben eine erfolgreiche und termingerechte Durchführung des Projekts an. Ihr Fokus liegt auf der Einhaltung des Budgets und der Zeitpläne sowie der Erreichung der festgelegten Projektziele. Sie haben zudem ein Interesse daran, dass alle Beteiligten effektiv zusammenarbeiten.
  • Verantwortlichkeiten: Der Projektmanager plant, überwacht und koordiniert das Projekt. Er ist die zentrale Ansprechperson für alle Stakeholder und sorgt für eine transparente Kommunikation zwischen den verschiedenen Teams. Zudem verwaltet er Risiken und arbeitet daran, dass das Projekt innerhalb des festgelegten Rahmens erfolgreich abgeschlossen wird.

11. Externe Dienstleister/Consultants

  • Interessen:
    Externe Dienstleister und Consultants streben danach, das Projekt erfolgreich und termingerecht abzuschließen, um ihre vertraglichen Verpflichtungen zu erfüllen. Ein Hauptanliegen ist die Kundenzufriedenheit, da diese häufig zu positiven Referenzen und Folgeaufträgen führt, was für das zukünftige Geschäft entscheidend ist.
  • Verantwortlichkeiten: Externe Dienstleister bringen spezialisierte Expertise in das Projekt ein. Diese kann technischer Natur sein, wie zum Beispiel bei der Datenintegration, Datenverarbeitung oder auch in Form von strategischer Beratung. Sie unterstützen das interne Team bei der Implementierung und bieten Best Practices sowie wertvolle Einblicke, um das Projekt zu optimieren und sicherzustellen, dass alle Ziele effizient erreicht werden.

Diese Stakeholder spielen alle eine wichtige Rolle in einem Data Engineering-Projekt, und es ist wichtig, ihre Bedürfnisse und Erwartungen zu berücksichtigen, um das Projekt erfolgreich abzuschließen. Eine klare Kommunikation und enge Zusammenarbeit zwischen diesen Stakeholdern ist für die Sicherstellung der Projektergebnisse von entscheidender Bedeutung.

Fazit

Data-Engineering-Projekte bilden die Grundlage für den Erfolg moderner datengetriebener Unternehmen. Der Aufbau einer robusten und skalierbaren Dateninfrastruktur ist entscheidend, um Daten zu erfassen, zu speichern und in wertvolles Wissen umzuwandeln. Der Weg dorthin beginnt mit einer sorgfältigen Anforderungsanalyse, die sicherstellt, dass die strategischen Ziele des Unternehmens klar definiert und verstanden werden. Es folgen technische Schritte wie die Gestaltung der Datenarchitektur, die Integration verschiedener Datenquellen und die Aufbereitung der Daten in verwertbare Formate. Jeder dieser Schritte muss präzise und effizient geplant werden, um sicherzustellen, dass das Endergebnis skalierbar, sicher und zukunftsfähig ist.

Entscheidend für den Erfolg eines Data-Engineering-Projekts ist jedoch die enge Zusammenarbeit der verschiedenen Akteure. Jede beteiligte Gruppe – vom Management bis zu den Data Scientists – bringt spezifische Interessen und Verantwortlichkeiten in das Projekt ein. Die IT-Abteilung sorgt für die technische Stabilität, während Compliance-Teams die Einhaltung rechtlicher Vorgaben sicherstellen. Data Engineers und Architekten kümmern sich um die technische Umsetzung und Skalierbarkeit, während Business Analysten und Endanwender die Daten zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen nutzen.

Ohne eine klare Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen diesen Akteuren kann eine reibungslose Implementierung nicht gewährleistet werden. Data Engineering ist nicht nur eine technische, sondern auch eine organisatorische und strategische Aufgabe, die den Erfolg eines Unternehmens maßgeblich beeinflussen kann. Die Optimierung dieser Zusammenarbeit und das frühzeitige Erkennen von technischen und geschäftlichen Anforderungen legen den Grundstein für den langfristigen Erfolg eines Data-Engineering-Projekts.

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