Woodmark Blog

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| from Sabrina Schuck

Reporting für alle – So gelingt Barrierefreiheit

Ab 2025 wird Barrierefreiheit im Reporting zunehmend zur Pflicht – vor allem bei öffentlichen Berichten. In diesem Beitrag erklärt Sabrina, welche Tools dabei unterstützen und wie Reports für alle zugänglich gestaltet werden können.

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| from Patrick Lanzinger

Kafka vs. Kinesis: Welche Lösung passt für mich? Ein Vergleich am Beispiel von Sensordaten.

Daten in Bewegung, aber welches System passt am besten? Apache Kafka und AWS Kinesis gehören zu den führenden Technologien, wenn es um die Verarbeitung großer Datenströme geht. Ob Sensordaten, Log-Analyse oder Echtzeit-Dashboards – finde heraus, welches Tool die richtige Wahl für dein Projekt ist.

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| from David-Sebastian Kalb

KI in Plattformlösungen – heute schon ein echter Mehrwert

Plattformlösungen sind das Fundament moderner IT-Landschaften – doch erst durch den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz, insbesondere Generativer KI, entfalten sie ihr volles Potenzial. Dieser Beitrag zeigt praxisnah, wie KI den gesamten Lebenszyklus von Plattformen unterstützt – von der Konzeption über die Entwicklung bis hin zum Betrieb.

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| from Youssouf Nabé

AWS-Cloud-Services im Profisport: Datenanalyse, Streaming und mehr

Erfahren Sie, wie moderne Sportorganisationen mit AWS-Cloud-Services ihre Datenströme in Echtzeit analysieren, Spielstrategien optimieren und das Fan-Erlebnis neu denken. Vom Bundesliga-Stadion bis zum Scouting-Talent: So transformiert die Cloud den Profisport.

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| from Kristina Bogner

BI Battle: Tableau vs. QuickSight

Tableau oder QuickSight – welches BI-Tool überzeugt? Entdecken Sie in unserem Vergleich, wie die beiden Plattformen in sieben Disziplinen abschneiden und welches besser zu Ihren Anforderungen passt!

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| from Philon Fuchs

2025 Amazon QuickSight: Die zukunftsweisende Business Intelligence-Lösung?

Erfahren Sie in diesem Beitrag alles Wissenswerte über Amazon QuickSight. Wir beleuchten die Vor- und Nachteile, zeigen, wer von der AWS-Lösung profitiert und geben Ihnen praktische Tipps für die Implementierung, damit Sie das Maximum aus Ihren Daten herausholen.

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| from Sakar Gurubacharya

Von API zu S3 Data Lake: ETL-Lösungen in AWS

Wie können Sie mit AWS eine skalierbare ETL-Pipeline erstellen, um Daten aus externen APIs nahtlos zu extrahieren, zu transformieren und in einen S3 Data Lake zu laden? Erfahren Sie mehr über wichtige Werkzeuge wie Boto3, Glue und Athena.

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| from Alexandra Terwey

Relevanz historisierter und skalierbarer Datenarchitekturen für ML und KI

Erfahren Sie, wie skalierbare und historisierte Datenarchitekturen wie Data Vault die Grundlage für effiziente Datenverarbeitung und zukunftsfähige Anwendungen in Machine Learning und KI bilden.

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| from Almuth Hattwich

Ist dbt das richtige ELT-Tool für Sie? 10 wichtige Überlegungen auf einen Blick

Dieser Artikel zeigt Ihnen 10 wichtige Aspekte auf, die Sie bei der Beurteilung, ob das dbt zu Ihren Vorstellungen und Ihrer Infrastruktur passt, berücksichtigen sollten.

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| from Rico Erhard

Ereignisgesteuerte Architektur: Grundlagen, Vorteile und Herausforderungen

Entdecken Sie in Ricos Beitrag die grundlegenden Eigenschaften ereignisgesteuerter Architekturen und wie diese leistungsstarke und belastbare datengetriebene Anwendungen ermöglichen.

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| from Tobias & Julius

Managed GenAI in der Cloud: AWS Bedrock vs. Azure AI Studio

In diesem Beitrag stellen wir zwei Managed GenAI-Plattformen vor und vergleichen sie miteinander: AWS Bedrock & Azure AI. Tobias und Julius erklären, was es an der Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz und der Cloud Neues gibt.

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| from Kilian Stinglhammer

Daten als Entscheidungstreiber: Der Einsatz von Evidence-Based Management in agilen Umgebungen

In der heutigen IT-Welt sind  schnelle Entscheidungen unerlässlich, um mit den ständigen Marktveränderungen und technologischen Innovationen Schritt zu halten. Evidence-Based Management (EBM) bietet einen strukturierten Ansatz, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die Effizienz von Projekten zu maximieren.

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