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Systemtests: 10 Fallstricke, die es zu vermeiden gilt

Diese Fallstricke können unterschiedliche Auswirkungen haben, von Qualitätsverlust im Produkt bis hin zu geringerer Rentabilität von Investitionen in Tests. In jedem Fall können sich diese…

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„Data Science ist beschreibend, vorausschauend und sogar lösungsgebend.“ J. Bureau, Datenwissenschaftler.

Digital Analytics wird verwendet, um eine breite Palette von Data Science-Projekten zu unterstützen und anders herum. Funktionen, die mit Machine Learning und KI entstehen, tauchen…

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Mangelhafte Daten: Ist Ihre Analyse wirklich zuverlässig?

Die mangelnde Qualität der analytischen Daten kann verschiedene Formen annehmen, mit teils schwerwiegenden Folgen für Ihr Unternehmen: Verlust von Einnahmen, Minderung von Vertrauen und Glaubwürdigkeit...…

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    Vertrauenswürdige Daten sind für all Ihre Analytics-Projekte unverzichtbar. Deshalb ist einer unserer Leitsätze „Daten, denen Sie vertrauen können“.

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