Hier finden Sie unsere Fachbeiträge.
Diese sind auch in unserem Magazin INSIGHTS sowohl in gedruckter Form als auch online erhältlich.
Agile Methoden in klassischen Forschungsprojekten einsetzen – geht das? Andreas Lettner, Experte und Agile Coach in der RISC Software GmbH beschreibt, wie ein Forschungsprojekt zum Erfolg geführt wurde.
Entscheidungen zu treffen ist nicht immer einfach – ein möglicher Quick-Win für Unternehmen lässt sich aus den Unternehmensdaten ableiten: zukunftsorientiertes Datenqualitätsmanagement, einem Prozess, dem leider häufig viel zu wenig Aufmerksamkeit geschenkt wird.
Bei langlebigen Software-Systemen übersteigen die Wartungskosten die initialen Entwicklungskosten bei weitem. Entkommen Sie der Kostenfalle durch rechtzeitige pro-aktive Modernisierungsmaßnahmen. Ein evolutionäres Vorgehen garantiert planbare Kosten, kontinuierliche Releases und unmittelbaren Kundennutzen bei überschaubarem Risiko.
Data Engineering integriert Daten aus verschiedensten Quellen und macht sie effektiv nutzbar. Damit stellt es vor allem im Big Data Bereich eine Voraussetzung für effektive Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz dar.
Wie es möglich ist, Kosten zu minimieren, auf Nachfrageschwankungen flexibel zu reagieren und Produktionsstillstände durch Störung zu vermeiden.
Da der Trend neuer CPUs eindeutig in Richtung immer höherer Anzahl von Prozessorkernen geht, ist effiziente Parallelisierung besonders wichtig. Mit Fortran ist die Entwicklung von hochperformantem Code möglich.
