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Snowflake-Integration mit meinGPT: Datengetriebene KI-Workflows für Unternehmen

Einleitung

Snowflake hat sich als führende Cloud-Datenplattform etabliert, die Unternehmen dabei unterstützt, große Datenmengen effizient zu speichern, zu verwalten und zu analysieren. Die Cloud-basierte Architektur von Snowflake mit ihrer einzigartigen Trennung von Speicher und Rechenleistung ermöglicht eine skalierbare und flexible Datenverarbeitung, die es Unternehmen erlaubt, schnell auf ihre Daten zuzugreifen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Integration von Snowflake mit der DSGVO-konformen KI-Plattform meinGPT eröffnet völlig neue Möglichkeiten, um aus diesen Daten echten Mehrwert zu schöpfen. Durch die Kombination der leistungsstarken Datenverarbeitung von Snowflake mit den intelligenten KI-Workflows von meinGPT können Unternehmen automatisierte, datengetriebene Entscheidungsprozesse implementieren, KI-gestützte Analysen durchführen und personalisierte Geschäftsinformationen in Echtzeit generieren.

In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, wie Sie durch die Integration von Snowflake mit meinGPT-Workflows Ihre Daten zum Leben erwecken und wie diese Kombination Ihrem Unternehmen einen echten Wettbewerbsvorteil verschaffen kann.

Warum Snowflake mit meinGPT integrieren?

Die Kombination von Snowflake als leistungsstarke Datenplattform und meinGPT als flexible KI-Lösung bietet Unternehmen einen enormen Mehrwert. Diese Synergie ermöglicht es, das Beste aus beiden Welten zu nutzen: die skalierbare Datenverarbeitung von Snowflake und die intelligenten KI-Funktionen von meinGPT.

Datengestützte KI-Entscheidungen

Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenplattform, die Unternehmen bei der Speicherung, Verwaltung und Analyse großer Datenmengen unterstützt. Die Datenplattform wurde speziell für die Verarbeitung von Big Data entwickelt und ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und komplexe Analysen durchzuführen. Wenn diese leistungsstarke Dateninfrastruktur mit den KI-Fähigkeiten von meinGPT verbunden wird, entstehen intelligente Workflows, die auf fundierten Datengrundlagen basieren.

Snowflake Data Cloud unterstützt eine breite Palette von Datenverarbeitungs-, Integrations- und Analyselösungen und kann verschiedenste Workloads bewältigen. Als globales Netzwerk, in dem tausende von Unternehmen Daten in fast unbegrenztem Umfang nutzen können, besteht die Snowflake Data Cloud aus zwei Hauptteilen: einer Plattform und den Daten selbst. Snowflakes Plattform ist dabei der Motor, der die Snowflake Data Cloud antreibt.

Durch die Integration mit meinGPT können Unternehmen:

Daten aus Snowflake direkt in KI-gesteuerte Entscheidungsprozesse einfließen lassen
Automatisierte Datenanalysen mit kontextbezogenen KI-Modellen durchführen
Geschäftliche Erkenntnisse in natürlicher Sprache generieren und kommunizieren

Überwindung von Datensilos

Eine der größten Herausforderungen, vor denen Unternehmen heute stehen, ist die Überwindung heterogener Datensilos, um vorhandene Informationen in einem modernen Ansatz für Datenmanagement und Analyse zu nutzen. Das Ziel ist, die Arbeit des IT-Personals zu vereinfachen und die Zeit bis zur Wertschöpfung für Unternehmen zu verkürzen. Viele Organisationen migrieren ihre Daten und Analysen in die Cloud, kämpfen aber noch damit, verschiedene Datentypen und unterschiedliche Analyseinitiativen zu einer kohärenten Strategie zu vereinen. Eine echte Plattform nutzt moderne Cloud-Datenlager und -seen, um Organisationen dabei zu helfen, ihren Fokus vom Infrastrukturmanagement auf das Datenmanagement zu verlagern. Mit Snowflakes Plattform können verschiedene Datentypen aus verschiedenen Quellen leicht gesammelt, gespeichert, integriert und ausgetauscht werden.

Durch die Kombination mit meinGPT-Workflows können diese Daten nicht nur zusammengeführt, sondern auch intelligent verarbeitet und in unternehmensweiten Prozessen genutzt werden.

Aspekt	Snowflake bietet	meinGPT ergänzt	Kombinierter Mehrwert
Datenintegration	Zentrale Speicherung aller Unternehmensdaten	KI-gestützte Analyse und Verarbeitung	Intelligente Nutzung aller Unternehmensdaten für automatisierte Entscheidungen
Skalierbarkeit	Elastische Rechenleistung nach Bedarf	Flexible KI-Workflows für unterschiedliche Anwendungsfälle	Bedarfsgerechte End-to-End-Lösung für alle Daten- und KI-Anforderungen
Sicherheit	Hohe Sicherheit und Datenschutzstandards	DSGVO-Konformität durch europäisches Hosting	Umfassender Datenschutz entlang der gesamten Verarbeitungskette
Zugänglichkeit	Eigene virtuelle Warehouses basierend auf Speicher- und Verarbeitungsbedarf	Benutzerfreundliche KI-Schnittstellen für alle Mitarbeiter	Demokratisierung von Daten und KI im gesamten Unternehmen

DSGVO-Konforme Datenverarbeitung

Für europäische Unternehmen ist die Kombination von Snowflake mit meinGPT besonders wertvoll. Während Snowflake robuste Sicherheitsfunktionen bietet, ergänzt meinGPT diese durch seine vollständige DSGVO-Konformität und sein europäisches Hosting. Dies ermöglicht eine sichere und compliance-konforme Datenverarbeitung entlang der gesamten Wertschöpfungskette.

Über meinGPT – Die DSGVO-konforme KI-Plattform

meinGPT ist eine speziell für deutsche und europäische Unternehmen optimierte KI-Plattform, die DSGVO-konformen Zugang zu modernsten KI-Technologien bietet. Als zentrale Plattform für alle KI-Anwendungen vereint meinGPT verschiedene Modelle und Funktionen in einer sicheren, in Europa gehosteten Umgebung.

Die Plattform zeichnet sich durch folgende Kernvorteile aus:

DSGVO-Konformität: Alle Dienste werden in Europa gehostet und erfüllen strengste Datenschutzanforderungen
Zentrale KI-Plattform: Zugriff auf alle führenden KI-Modelle über eine einheitliche Oberfläche
Vielseitige KI-Tools: Von Textgenerierung über Meeting-Transkription bis hin zu Bild- und Videogenerierung
Maßgeschneiderte Workflows: Automatisieren Sie wiederkehrende Aufgaben mit individuellen KI-Workflows
Unternehmensintegration: Nahtlose Verbindung mit bestehenden Systemen und Geschäftsprozessen
Expertenunterstützung: Umfassende Beratung und Unterstützung bei der Einführung und Nutzung der Plattform

Besonders hervorzuheben ist die Workflow-Funktionalität von meinGPT, die es Unternehmen ermöglicht, komplexe KI-basierte Prozesse zu definieren und zu automatisieren. Diese Workflows können nun nahtlos mit Snowflake-Daten arbeiten, was völlig neue Anwendungsfälle erschließt.

meinGPT unterstützt eine Vielzahl moderner KI-Modelle, von GPT-4o über Claude 3.7 Sonnet bis hin zu spezialisierten Modellen wie Perplexity Deep Research. Diese Modelle können je nach Anforderung für unterschiedliche Schritte in Ihren datengestützten Workflows eingesetzt werden.

Wichtige Anwendungsfälle: Snowflake und meinGPT in Aktion

Die Integration von Snowflake mit meinGPT eröffnet zahlreiche innovative Anwendungsmöglichkeiten. Hier sind vier praktische Szenarien, die zeigen, wie diese Kombination in verschiedenen Geschäftsbereichen Mehrwert schaffen kann.

Automatisierte Datenanalyse mit natürlichsprachlicher Ausgabe

Die Herausforderung: Unternehmen verfügen über umfangreiche Datenbestände in Snowflake, doch nicht alle Mitarbeiter haben die technischen Fähigkeiten, komplexe SQL-Abfragen zu erstellen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Die Erstellung von Berichten ist zeitaufwändig und oft von technischen Ressourcen abhängig.

Die Lösung mit Snowflake + meinGPT:

1. Ein meinGPT-Workflow wird erstellt, der natürlichsprachliche Anfragen entgegennimmt

2. Der Workflow transformiert diese Anfragen über spezialisierte KI-Modelle in optimierte SQL-Abfragen für Snowflake

3. Die Abfragen werden über die Snowflake SQL API ausgeführt, eine REST-API, die den Zugriff auf und die Aktualisierung von Daten in einer Snowflake-Datenbank ermöglicht. Diese API kann für die Entwicklung benutzerdefinierter Anwendungen und Integrationen genutzt werden, etwa zur Verwaltung des Deployments (z.B. zur Bereitstellung von Benutzern und Rollen, zum Erstellen von Tabellen usw.).

4. Die Ergebnisse werden durch meinGPT in natürlichsprachliche, kontextbezogene Berichte umgewandelt

5. Diese Berichte können als Dokumente exportiert oder direkt an relevante Stakeholder über integrierte Kommunikationskanäle gesendet werden

Der Hauptvorteil: Mitarbeiter aller Abteilungen können wertvolle Datenanalysen in natürlicher Sprache anfordern und erhalten, ohne SQL beherrschen zu müssen. Dies demokratisiert den Zugang zu Daten und beschleunigt datenbasierte Entscheidungsprozesse erheblich.

Intelligente Anomalieerkennung und proaktive Benachrichtigungen

Die Herausforderung: Viele Unternehmen kämpfen damit, in ihren großen Datensätzen frühzeitig Anomalien zu erkennen, die auf Probleme oder Chancen hinweisen könnten. Manuelle Überwachung ist ressourcenintensiv und fehleranfällig.

Die Lösung mit Snowflake + meinGPT:

1. Ein automatisierter Workflow nutzt externe Funktionen in Snowflake, die wie jede andere benutzerdefinierte Funktion (UDF) funktionieren. Diese externen Funktionen folgen klaren Regeln: Sie geben einen Wert zurück und können Parameter akzeptieren.

2. Regelmäßige Datenprüfungen werden ausgeführt und die Ergebnisse an einen meinGPT-Workflow übergeben

3. Der meinGPT-Workflow nutzt spezialisierte KI-Modelle, um die Daten zu analysieren und potenzielle Anomalien zu identifizieren

4. Bei erkannten Auffälligkeiten erstellt der Workflow kontextbezogene Berichte mit Erläuterungen und Handlungsempfehlungen

5. Diese Erkenntnisse werden über vordefinierte Kanäle (E-Mail, Chat, etc.) an die zuständigen Teams weitergeleitet

Der Hauptvorteil: Unternehmen können proaktiv auf Unregelmäßigkeiten reagieren, bevor diese zu ernsthaften Problemen werden. Die KI-gestützten Erklärungen helfen dabei, die Ursachen zu verstehen und geeignete Maßnahmen einzuleiten.

Kundenspezifische Datenaufbereitung und Personalisierung

Die Herausforderung: Marketing- und Vertriebsteams haben Zugriff auf umfangreiche Kundendaten in Snowflake, können aber deren volles Potenzial für personalisierte Kommunikation nicht ausschöpfen, weil die manuelle Segmentierung und Inhaltserstellung zu zeitaufwändig ist.

Die Lösung mit Snowflake + meinGPT:

1. Ein automatisierter Prozess überträgt Kundendaten aus Snowflake in einen meinGPT-Workflow

2. Der Workflow segmentiert die Kunden basierend auf ihrem Verhalten, Präferenzen und Interaktionshistorie

3. Für jedes Segment werden personalisierte Kommunikationsinhalte generiert

4. Diese Inhalte werden über die bevorzugten Kanäle jedes Kunden bereitgestellt

5. Reaktionen werden zurück in Snowflake gespeichert und für zukünftige Personalisierungen berücksichtigt

Der Hauptvorteil: Erhöhte Conversion-Raten durch hochrelevante, personalisierte Kommunikation bei gleichzeitiger Reduzierung des manuellen Aufwands für Marketing- und Vertriebsteams.

Unternehmenswissen-basierte Dateninterpretation

Die Herausforderung: Die Interpretation von Daten in Unternehmen erfordert oft spezifisches Branchenwissen und Kenntnis interner Prozesse. Neue Mitarbeiter oder Abteilungen ohne tiefes Fachwissen können Daten oft nicht richtig kontextualisieren.

Die Lösung mit Snowflake + meinGPT:

1. Unternehmensinternes Wissen wird im meinGPT Data Vault gespeichert und organisiert

2. Bei Datenabfragen aus Snowflake wird der externe Zugriff genutzt, eine Funktion, die es Snowflake-Admins ermöglicht, sichere Tunnel für die Kommunikation mit der Außenwelt zu erstellen. Dadurch kann Snowflake mit externen APIs kommunizieren, um verschiedene Aufgaben zu erledigen. Beispiele hierfür sind das Senden von Warnungen an Teams- oder Slack-Webhooks, die Kommunikation mit ETL-APIs oder das Abrufen von Daten von externen APIs.

3. Ein meinGPT-Workflow kombiniert die Daten mit dem relevanten Unternehmenswissen

4. Die KI erstellt interpretierte Berichte, die sowohl die Daten als auch den spezifischen Unternehmenskontext berücksichtigen

5. Die Berichte enthalten spezifische Handlungsempfehlungen basierend auf Unternehmensrichtlinien und -strategien

Der Hauptvorteil: Konsistente, kontextbezogene Dateninterpretation im gesamten Unternehmen, die das kollektive Wissen der Organisation nutzt und den Wert der Daten maximiert.

Die Erstellung solcher Workflows in meinGPT ist unkompliziert und ermöglicht die Definition präziser Anweisungen für jeden Schritt der Datenverarbeitung.

Übersicht der Anwendungsszenarien

Die folgende Tabelle vergleicht die verschiedenen Anwendungsfälle nach Komplexität, Einrichtungsaufwand und Zielgruppe:

Anwendungsfall	Komplexitätsstufe	Einrichtungsaufwand	Wartungsaufwand	Ideal für
Automatisierte Datenanalyse mit natürlichsprachlicher Ausgabe	Mittel	Mittel	Gering	Business-Analysten, Führungskräfte, abteilungsübergreifende Teams
Intelligente Anomalieerkennung	Hoch	Hoch	Mittel	IT-Operations, Qualitätssicherung, Finanzabteilungen
Kundenspezifische Datenaufbereitung	Mittel	Mittel bis hoch	Mittel	Marketing, Vertrieb, Kundenbetreuung
Unternehmenswissen-basierte Dateninterpretation	Mittel bis hoch	Hoch	Gering	Unternehmensweite Nutzung, besonders wertvoll für neue Mitarbeiter

Einrichtung Ihrer Snowflake und meinGPT Integration

Die Integration von Snowflake mit meinGPT-Workflows kann über verschiedene Wege erfolgen, abhängig von Ihren spezifischen Anforderungen und technischen Ressourcen. Hier sind die wichtigsten Integrationsoptionen:

API-basierte Integration

Snowflake bietet eine leistungsstarke SQL API, die den Zugang zu und die Aktualisierung von Daten in einer Snowflake-Datenbank ermöglicht. Diese API bietet Operationen zum Einreichen von SQL-Anweisungen zur Ausführung, zum Überprüfen des Status der Ausführung einer Anweisung und zum Abbrechen der Ausführung einer Anweisung. Sie kann verwendet werden, um Standardabfragen sowie die meisten DDL- und DML-Anweisungen auszuführen.

meinGPT-Workflows können direkt mit dieser API kommunizieren, um:

- Daten aus Snowflake abzurufen

- Analyseergebnisse zurück in Snowflake zu schreiben

- Datenverarbeitungsprozesse in Snowflake zu steuern

Make (ehemals Integromat) als Integrationsplattform

Für komplexere Integrationsszenarien bietet Make (ehemals Integromat) eine leistungsstarke No-Code-Lösung, um meinGPT mit Snowflake zu verbinden:

Erstellen Sie einen Workflow in meinGPT
Konfigurieren Sie ein Szenario in Make, das Snowflake mit dem meinGPT-Workflow verbindet
Definieren Sie Trigger und Aktionen, die den Datenfluss zwischen den Systemen steuern
Setzen Sie Transformationen ein, um Daten bei Bedarf anzupassen
Automatisieren Sie den gesamten Prozess ohne manuelles Eingreifen

Vergleich der Integrationsoptionen

Integrationsart	Anwendungsfall	Vorteile	Einrichtungsaufwand	Empfohlen für
Direkte API-Integration	Echtzeitverarbeitung von Daten	Direkte Verbindung, geringere Latenz, volle Kontrolle	Mittel bis hoch	Entwicklerteams, technisch versierte Nutzer
Make-basierte Integration	Komplexe Multi-System-Workflows	Visuelle Gestaltung, keine Programmierung nötig, über 1000 verfügbare App-Integrationen	Niedrig bis mittel	Business-Analysten, Prozessmanager
Webhook-basierte Integration	Ereignisgesteuerte Aktionen	Einfache Implementation, klarer Datenaustausch	Niedrig	Schnelle Proof-of-Concepts, einfache Workflows

Für detaillierte Informationen zur Einrichtung Ihrer meinGPT-Integration besuchen Sie unsere Integrationsseite.

Maximalen Nutzen erzielen: Tipps für Ihre Snowflake-meinGPT Workflows

Um das volle Potenzial der Snowflake-meinGPT Integration auszuschöpfen, empfehlen wir folgende Best Practices:

Wählen Sie das richtige KI-Modell für unterschiedliche Datenaufgaben

Snowflake hat sein eigenes offenes LLM namens "Arctic" veröffentlicht, das speziell für unternehmensspezifische Anwendungsfälle entwickelt wurde. Arctic unterstützt Nutzer bei der Codierung, bei der SQL-Generierung sowie beim Instruction Following. Darüber hinaus stellt Snowflake mit dem Service Cortex serverlose GenAI-Funktionen bereit, die ähnlich wie die integrierten ML-Funktionen einfach zu nutzen sind und fortschrittliche NLP-Aufgaben ermöglichen, darunter Sentiment-Analyse, Textzusammenfassung, Übersetzung, Text-Embedding und neuerdings auch Fine-Tuning.

In meinGPT können Sie je nach Datenaufgabe das optimale Modell wählen:

- Für Datenanalyse und SQL-Generierung: GPT-4o oder Claude 3.7 Sonnet

- Für Internet-Recherche und Datenergänzung: Perplexity Online oder Deep Research

- Für mathematische und wissenschaftliche Aufgaben: o3-mini

Nutzen Sie Variablen effektiv

Die Verwendung von Variablen in meinGPT-Workflows ({{Variablenname}}) ermöglicht eine flexible Anpassung an unterschiedliche Datenquellen und -anforderungen:

Definieren Sie Datenbankverbindungsparameter als Variablen
Nutzen Sie Variablen für SQL-Abfrageparameter
Speichern Sie Zwischenergebnisse in Variablen für mehrstufige Analysen

Integrieren Sie Ihren Data Vault für kontextreichen Datenzugriff

KI kann weit mehr als nur Chatbots! In Verbindung mit Snowflake gibt es mindestens drei wertvolle Anwendungsfälle, wie KI genutzt werden kann, um im Unternehmen neue Einsichten zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu treffen: die einfache Massenverarbeitung von unstrukturierten Daten mittels Large Language Models; die Unterstützung agentischer Workflows mit Data Agents sowie die Nutzung von GenAI-Methoden im 'klassischen' Machine Learning.

Um diese Potenziale zu nutzen:

- Speichern Sie kontextrelevante Informationen im meinGPT Data Vault

- Kategorisieren Sie Wissen nach Abteilungen oder Anwendungsfällen

- Ermöglichen Sie KI-Modellen den Zugriff auf diesen Wissensschatz bei der Verarbeitung von Snowflake-Daten

Konfigurieren Sie die Dokumentenausgabe für unterschiedliche Stakeholder

Die Dokumentausgabe-Funktion von meinGPT ermöglicht es, Analyseergebnisse in verschiedenen Formaten zu exportieren:

Erstellen Sie Dashboards und Berichte im PDF- oder DOCX-Format für Management-Präsentationen
Exportieren Sie Rohdaten in Excel oder CSV für weiterführende Analysen
Generieren Sie PPTX-Präsentationen für Meetings und Workshops

Beginnen Sie mit einfachen Workflows

Starten Sie mit kleineren, klar definierten Anwendungsfällen und erweitern Sie diese schrittweise:

- Identifizieren Sie einen spezifischen, häufig wiederkehrenden Datenanalyseprozess

- Automatisieren Sie diesen mit einem einfachen meinGPT-Workflow

- Sammeln Sie Feedback und Erfahrungen

- Erweitern Sie den Workflow um zusätzliche Funktionen und Integrationen

Häufig gestellte Fragen zur Snowflake-meinGPT Integration

Frage: Wie sicher ist die Übertragung von Daten zwischen Snowflake und meinGPT?
Antwort: Beide Plattformen legen höchsten Wert auf Sicherheit. Die Datenübertragung erfolgt verschlüsselt, und meinGPT's europäisches Hosting gewährleistet DSGVO-Konformität. Zusätzlich können Zugriffsberechtigungen granular definiert werden.

Frage: Welche technischen Voraussetzungen gibt es für die Integration von Snowflake mit meinGPT?
Antwort: Sie benötigen einen aktiven Snowflake-Account mit entsprechenden API-Berechtigungen sowie ein meinGPT-Konto. Für komplexere Integrationen empfiehlt sich zudem ein Make-Account (ehemals Integromat).

Frage: Kann ich bestehende Datenmodelle und Abfragen aus Snowflake in meinGPT-Workflows nutzen?
Antwort: Ja, bestehende SQL-Abfragen können direkt in meinGPT-Workflows integriert werden. Sie können auch die Modelle von meinGPT nutzen, um neue, optimierte Abfragen zu generieren.

Frage: Wie performant ist die Integration bei großen Datenmengen?
Antwort: Snowflake verwendet Massively Parallel Processing (MPP)-Architektur, die Daten über einen Cluster unabhängig laufender Maschinen verteilt. Dies ermöglicht eine bedarfsgerechte Skalierung des Warehouses, mehrmals täglich wenn nötig. meinGPT ist ebenfalls für hohe Lasten ausgelegt, sodass auch große Datenmengen effizient verarbeitet werden können.

Frage: Gibt es fertige Vorlagen für typische Snowflake-meinGPT Integrationsszenarien?
Antwort: Ja, meinGPT bietet verschiedene Workflow-Vorlagen, darunter auch spezialisierte Templates für Datenbankintegrationen. Diese können als Ausgangspunkt für eigene Anpassungen genutzt werden.

Frage: Wie kann ich den Erfolg meiner Snowflake-meinGPT Integration messen?
Antwort: Definieren Sie KPIs wie eingesparte Zeit, verbesserte Entscheidungsqualität oder höhere Datennutzungsrate. meinGPT bietet Monitoring-Funktionen, die Ausführungszeiten und Nutzungsmuster aufzeichnen.

Fazit

Die Integration von Snowflake mit meinGPT-Workflows eröffnet Unternehmen völlig neue Möglichkeiten, den Wert ihrer Daten zu maximieren. Durch die Kombination der leistungsstarken Datenverwaltung von Snowflake mit den intelligenten KI-Funktionen von meinGPT können Unternehmen datengetriebene Entscheidungsprozesse automatisieren, tiefgreifende Analysen durchführen und personalisierte Geschäftsinformationen in Echtzeit generieren.

Wie GLS bereits erfahren hat, kann die Umstellung auf Snowflake die Zuverlässigkeit und Performance der Datenplattform deutlich erhöhen. Durch den stark verringerten Wartungsaufwand steht mehr Kapazität für die Entwicklung neuer Features zur Verfügung, und auch die Betriebskosten können reduziert werden. Die Sicherheit der Infrastruktur wird durch bessere Verschlüsselung und zentrale Sicherheitsupdates erhöht, und Snowflake kann mit verschiedenen Cloud-Plattformen genutzt sowie über APIs mit anderen Systemen verbunden werden. In Kombination mit der DSGVO-konformen meinGPT-Plattform entsteht eine leistungsstarke, skalierbare und sichere Lösung für datengetriebene KI-Anwendungen.

Die vorgestellten Anwendungsfälle demonstrieren das breite Spektrum an Möglichkeiten, von der automatisierten Datenanalyse über intelligente Anomalieerkennung bis hin zur unternehmenswissenbasierten Dateninterpretation. Durch den Einsatz der richtigen Integrationsstrategien und Best Practices können Unternehmen schnell echten Mehrwert aus dieser Kombination ziehen.

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