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Data Governance als Strategie für Wertschöpfung und Digitalisierung im Labor
Wolfgang Boos
Im Bereich Datenanalyse und maschinelles Lernen sind Datenqualität und die „richtigen“ Datenarchitekturen der Schlüssel zum Erfolg. Data Governance erlaubt es Organisationen wichtige Elemente und Prozesse zu etablieren, um aus Daten Informationen mit Mehrwert zu generieren.
Henning Steinert, Jahrgang 1993, studierte an der Carl‑von‑Ossietzky Universität Olde (…)
Thorsten Scherpf, Jahrgang 1988, schloss sein Chemiestudium an der Julius-Maximilians (…)
Viktoria Däschlein-Gessner, Jahrgang 1982, studierte Chemie an den Universitäten Marb (…)
Boris Mizaikoff, Jahrgang 1965, promovierte 1996 in Analytischer Chemie an der Techni (…)
Mehmet Dinc, Jahrgang 1986, studierte Chemie an der Universität Ulm und schloss 2011 (…)
Markus Lambertz, Jahrgang 1984, studierte Biologie mit den Schwerpunkten Zoologie, Pa (…)
Peter T. Rühr, Jahrgang 1988, studierte Biologie mit Schwerpunkt auf der Kopfmorpholo (…)
Michael Maiwald, Jahrgang 1967, ist Leiter der Fachgruppe Prozessanalytik an der Bund (…)
Katharina Scherf, Jahrgang 1985, studierte Lebensmittelchemie an der Technischen Univ (…)
Majlinda Xhaferaj, Jahrgang 1992, schloss ihr Lebensmittelchemiestudium im Jahr 2018 (…)
Der Ernährungstrend hin zu gesünderen Snacks ist ungebremst. Snacks aus gefriergetrockneten Früchten erfüllen die Erwartungen der Verbraucher an moderne, hochwertige Lebensmittel. (…)
Fakt ist: Einen Großteil der Zeit, der an analytischen Laborgeräten verbracht wird, nimmt heute die Systempflege in Anspruch. Der digitale Wandel kann uns endlich wieder mehr Zeit für (…)
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