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Klares, praxisnahes Wissen für die frühen Phasen der digitalen Entwicklung

Data Streaming in der Fertigung: Echtzeit-IoT und Produktionsanalytik

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Die Fertigungsindustrie erlebt einen grundlegenden Wandel im Umgang mit Betriebsdaten. Die Konvergenz von IoT-Sensoren, speicherprogrammierbaren Steuerungen (PLCs) und cloudvernetzten Produktionssyste...

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Data Streaming für Finanzdienstleistungen: Echtzeit-Analysen und Betrugserkennung

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Die Finanzbranche lebt von Daten, und diese Daten müssen zunehmend in dem Moment verarbeitet werden, in dem sie entstehen. Banken, Zahlungsdienstleister, Versicherer und Handelsunternehmen wenden sich...

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Streaming-Daten für die Schadensbearbeitung in der Versicherung: Schnell, intelligent, betrugssicher

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Die Schadensbearbeitung in der Versicherungsbranche basiert traditionell auf batch-orientierten Systemen. Daten werden über Nacht gesammelt, in grossen Mengen verarbeitet, und Entscheidungen fallen er...

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Streaming-Datenpipelines aufbauen: Architektur, Tools und Best Practices

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Streaming-Datenpipelines sind zu einem zentralen Bestandteil moderner Dateninfrastruktur geworden. Da Unternehmen mit wachsenden Mengen an Echtzeitdaten von IoT-Geräten, Finanztransaktionen, Benutzeri...

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Apache Kafka für Echtzeit-Daten-Streaming: Ein praxisorientierter Leitfaden

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Apache Kafka hat sich weltweit zum Rückgrat des Echtzeit-Daten-Streamings für Unternehmen entwickelt. Ursprünglich bei LinkedIn entwickelt und später über die Apache Software Foundation als Open Sourc...

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Die 8 besten Tools für Daten-Streaming im Jahr 2026: Vergleich und Rangliste

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Der Markt für Daten-Streaming war noch nie so überfüllt und zugleich so leistungsfähig. Ganz egal, ob Sie ein Echtzeit-Betrugserkennungssystem, eine vorausschauende Wartungs-Pipeline oder eine Persona...

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