Daten und Prozesse sind zentrale Voraussetzungen für erfolgreiche Digitalisierung. In dieser Kategorie finden Sie Beiträge zu Datenqualität, Datenstrategie, Prozessoptimierung, Geschäftsprozessen und datenbasierten Entscheidungen.
Trotz aller regionalen und globalen Krisen erwarten Management und externe Stakeholder profitables Wachstum, stabile Margen und hohe Lieferzuverlässigkeit. Um diesen Spagat zu meistern, braucht es die richtigen Metriken. Ein gezielt ausgewähltes Set von Supply-Chain-Kennzahlen kann dabei helfen, den Einfluss der Lieferkette auf das Unternehmensergebnis sichtbar zu machen.
Excel war lange nützlich – heute bremst es Unternehmen aus. Wachsende Daten, verteilte Teams und Minutenentscheidungen verlangen Echtzeit. Der Weg: Dashboards mit Live-KPIs, Integrationen und Governance statt Silos. Wer jetzt umstellt, gewinnt Tempo, Transparenz und Vorsprung.
Die Aufgabe eines CIO besteht nicht mehr nur darin, den IT-Betrieb am Laufen zu halten. Heute ist er auch für die Umsetzung strategischer Geschäftsziele mitverantwortlich. Der Beitrag zeigt, welche Rolle diese Führungskraft in einem modernen Unternehmen idealerweise einnimmt.
Neue Ära für digitale Signaturen: Die EU-Verordnung eIDAS 2.0 bringt klare Regeln für elektronische Identitäten und Signaturen. Mit der EUDI-Wallet wird sicheres digitales Unterschreiben zur neuen Norm – ein wichtiger Schritt für effizientere und vertrauenswürdige digitale Geschäftsprozesse.
Mit einem Drag-and-Drop-Werkzeug, das auf visueller Basis funktioniert, erstellen auch Fachanwender ohne Programmierkenntnisse Datensätze in hoher Qualität. Sie schaffen damit die Basis gesicherter Analysen und eine Grundlage für Anwendungen Künstlicher Intelligenz.
Datengetriebene Entscheidungen, Cloud-Technologien und KI prägen das moderne Datenmanagement und steigern die Nachfrage nach Data Engineers. Um in diesem dynamischen Umfeld erfolgreich zu bleiben, sollten sich Data Engineers auf einige zentrale Fähigkeiten konzentrieren, die ihnen langfristig Vorteile bringen.
Datenqualität bei Künstlicher Intelligenz ist entscheidend für präzise und faire Ergebnisse. Die Auswahl und Verarbeitung von Daten spielen eine zentrale Rolle, um Verzerrungen zu vermeiden und den Datenschutz sicherzustellen. Reinhard Heckel, Professor für Maschinelles Lernen an der TU München, erläutert, wie eine hohe Datenqualität den Erfolg von KI-Anwendungen beeinflusst.
Wenn Daten das Öl des 21. Jahrhunderts sind, sitzen Unternehmen auf riesigen Vorkommen, die sie allein nicht fördern können. Um daraus Erkenntnisse zu gewinnen, brauchen sie Data Mining.
Der Digitale Zwilling gilt als zentrales Werkzeug für die Industrie 4.0: Eine Fülle möglicher Anwendungsszenarien bietet Fertigungsbetrieben nicht nur Lösungsansätze für Verbesserungen im Produktionsbetrieb, sondern ebnet auch den Weg für neue, digitale Wertschöpfung. Die Asset Administration Shell – kurz AAS oder deutsch digitale Verwaltungsschale – stellt das technische Fundament für ein standardisiertes Datenmanagement im industriellen Einsatz bereit.
Digitalisierung und Künstliche Intelligenz sind auf eine gute Datenqualität angewiesen, um sinnvolle Resultate zu liefern. Aparavi, ein Anbieter von Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten, benennt vier Entwicklungen, bei denen die Datenqualität unverzichtbar ist.
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