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 Praktiken für Unternehmen schnell als kontraproduktiv erweisen.

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 auch in Web-Analytics-Lösungen auf – Vorhersagen, Targeting, neue Dienste, etc. In einer kürzlich erschienenen Publikation verweist Gartner auf Augmented Analytics im Jahr 2020 als wichtigsten Trend und eine Priorität für Collateralized Dept Obligations (CDOs). Wir haben vor kurzem Jérémie Bureau, einen Datenwissenschaftler und Leiter des Wissenschaftler-Teams von AT Internet zum Thema Daten und Analysen interviewt. Lesen Sie weiter und erfahren Sie mehr …

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…

Die Softwaretests sind ein wesentliches Glied in der kontinuierlichen Integrationskette, sie können funktionsfähig sein oder auch nicht, und sie weisen sehr spezifische Merkmale auf.

Die neuesten Updates für Ihre Analytics Suite, für Data Query 3, AXON Contribution, AT Connect und Tag Composer.

2017 wechselten 44 % der französischen Verbraucher zu Wettbewerbern, weil ihr Einkaufserlebnis nicht ausreichend personalisiert war