Daten sind die Grundlage für belastbare Entscheidungen, effiziente Prozesse und intelligente Anwendungen. Auf dieser Seite finden Sie Beiträge zu Datenmanagement, Datenqualität, Data Governance, Datenstrategie, Business Intelligence, Reporting und Analytics in Unternehmen.
Beiträge zu Datenmanagement, Datenqualität, Data Governance, BI, Reporting und Analytics in Unternehmen.
Inhalte zu Verantwortlichkeiten, Regeln und Steuerung im Umgang mit Daten.
Themen zu Datenanalyse, Auswertungen, Prognosen und Entscheidungsunterstützung.
Von der ersten Orientierung bis zur Optimierung im laufenden Betrieb durchlaufen Softwareprojekte mehrere Phasen. Unternehmen müssen Anforderungen klären, passende Lösungen und Anbieter auswählen, Projektorganisation und Change Management vorbereiten, Daten und Systeme integrieren und die Software nach dem Go-live weiterentwickeln.
Angebote kalkulieren, Fachwissen sichern oder Kundenanfragen effizient bearbeiten: KI-Agenten übernehmen im Handwerk zunehmend Aufgaben, die bislang Zeit, Erfahrung und viel Routine erforderten. Zwei Praxisbeispiele zeigen, wie individuell entwickelte ChatGPT-Agenten Betriebe im Arbeitsalltag konkret entlasten.
Ein Abo-Modell, das die Arbeit aller KI-Agenten abdeckt – das war einmal. Künftig fällt für das Agentensystem nicht nur eine monatliche Pauschale an, sondern auch nutzungsabhängige Gebühren. Um den Kostenrahmen nicht zu sprengen, braucht nun jeder Anwendungsfall einen Business-Case.
Siemens und IFS wollen industrielle KI und digitale Zwillinge enger miteinander verzahnen. Ziel ist es, Daten aus Entwicklung, Fertigung und Anlagenbetrieb durchgängig nutzbar zu machen und damit Produktivität, Zuverlässigkeit und Anpassungsfähigkeit zu erhöhen.
Beim Betriebsmodell der Business-Software verhaken sich manche Unternehmen in Glaubenskriege. Cloud und On-Premises gelten als unversöhnliche Gegensätze. Im Mittelstand dominiert ein pragmatisches Vorgehen, das beide Varianten nach Bedarf kombiniert.
Die steigende Komplexität von IT-Landschaften führt dazu, dass Unternehmen mehrere Monitoring-Lösungen kombinieren. Die Transparenz steigt dabei kaum. Einen Ausweg versprechen Observability-Plattformen, die ein übergreifendes Gesamtbild erzeugen.
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