Leitlinien für eine erstmalige Data-Strategie
Einige fürchten sich davor, andere freuen sich darüber. So oder so erfordert der Aufbau einer data-Infrastruktur ein perfektes Verständnis von data und den daraus resultierenden Anwendungsfällen.
Einige fürchten sich davor, andere freuen sich darüber. So oder so erfordert der Aufbau einer data-Infrastruktur ein perfektes Verständnis von data und den daraus resultierenden Anwendungsfällen.
Die Welt wird sich des Potenzials der KI immer stärker bewusst. Es gibt eine echte Dynamik, die durch das Rennen um die globale Führung bei artificial intelligence belegt wird.
Es ist kein Geheimnis, dass data marketing riesig ist.
Mit dem cloud wird den Nutzern eine abstrakte Infrastruktur als Service (IaaS*) angeboten, statt endlicher Ressourcen, die sie kaufen können, bekannt als On-Premise-Infrastruktur. Das cloud kann auch eine Anwendung (PaaS*: Platform as a Service) oder eine Funktion (FaaS*: Function As A Service) anbieten.
Die Erstellung hochwertiger Inhalte auf Amazon ist entscheidend für den Erfolg einer Marke und wird zwei Aspekte Ihrer Aktivitäten beeinflussen.
Dies gilt insbesondere, wenn es darum geht, zu wissen, welches data am wichtigsten ist, um die Verbraucher zu verstehen. Es geht weniger darum, WER sie sind und WAS sie getan haben, sondern viel mehr darum, WIE sie sich verhalten haben. Die Art und Weise, wie sich Verbraucher auf einer Online-Plattform verhalten, sagt mehr über ihre Kaufbereitschaft aus als andere Faktoren. Marken müssen dies data erfassen, was viele nicht tun.
Unnötig zu erwähnen, dass Chinas Internet-Ökosystem heute von 3 Giganten dominiert wird: Baidu, Alibaba und Tencent, oder das, was wir als “BAT” bezeichnen - d.h. das “GAF (Google / Amazon / Facebook)” des Reichs der Mitte. Diese 3 Giganten sammeln täglich Milliarden von data von Verbrauchern ein und versuchen alle, diese data in ihren eigenen unabhängigen Ökosystemen zu monetarisieren.
Der Start einer Medienkampagne auf Amazon ist ein Muss, wenn Sie die Aufmerksamkeit erhöhen und die Aktivität steigern wollen. Aber es ist auch ein komplexer Schritt, der ein perfektes Verständnis dieses Ökosystems erfordert.
“Werden Maschinen den Menschen ersetzen?” Man schrieb das Jahr 1940, und Franklin D. Roosevelt machte sich in einer Debatte mit dem Präsidenten des MIT Sorgen über die Auswirkungen von Maschinen auf die Arbeitslosenquote. Sechzehn Jahre später, auf der Dartmouth-Konferenz, wird Künstliche Intelligenz (KI) offiziell in das Pantheon der wissenschaftlichen Disziplinen aufgenommen.
