Schlagwort: Datenmanagement

Eine solide Datenstrategie ist das A und O für erfolgreiche KI-Projekte. Wer jetzt in eine strukturierte Datenstrategie investiert, legt das Fundament, um das Potenzial von KI voll auszuschöpfen und langfristig erfolgreich zu bleiben. Ein Kommentar!

Die Qualität von Stamm- und Bewegungsdaten ist ein entscheidender Faktor für die Effizienz eines ERP-Systems. Ein strukturiertes Datenmanagement – von der Systemeinführung bis zum kontinuierlichen Monitoring – sorgt für reibungslose Abläufe und nachhaltige Kostensenkung in der Auftragsabwicklung.

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.

Rund 90 Prozent aller Daten in Unternehmen sind laut IDC unstrukturiert. Nach der passenden Analyse bieten sie ein enormes Potenzial. Intelligent Data Processing hilft dabei, diese Informationen zu extrahieren, zu klassifizieren und nutzbar zu machen.

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.

Geschäftsführer erkennen zunehmend die Bedeutung nachhaltiger Praktiken und transparenter Daten für die Entscheidungsfindung. Aufgrund von Datenlücken und Silos innerhalb der Lieferketten ist es jedoch schwierig, die Umweltauswirkungen von Produkten zu ermitteln. Ein zentrales Datenmanagement ist die Basis.

In Zeiten der Klimakrise wollen und müssen Unternehmen nachhaltiger wirtschaften, um ihren CO₂-Fußabdruck zu verringern. Um dies zu erreichen, arbeiten die meisten Organisationen aktiv an Nachhaltigkeitsstrategien oder haben solche bereits im Einsatz. Im Rahmen dieser Mission stoßen Organisationen unweigerlich auf einen der größten Energieverbraucher in vielen Unternehmen: die Datenspeicherung.

Die großen Cloud-Service-Anbieter, auch Hyperscaler genannt, haben den IT-Markt durch ihre Abo-basierten Software-Anwendungen und -Services grundlegend verändert. Damit wurde ein neues technologisches Zeitalter eingeläutet, in dem Unternehmen flexibel und schnell auf Marktveränderungen reagieren müssen. Die Datenökonomie spielt dabei eine zentrale Rolle, da effizientes Sammeln und Analysieren von Daten entscheidende Wettbewerbsvorteile bietet. Komplexe IT-Architekturen sind da heute nicht mehr zeitgemäß; gefragt sind flexible, datengetriebene Ansätze.

Statt mit der klassischen Internet-Suche informieren sich Kunden künftig mit Dialogsystemen über Angebote. Unternehmen sollten diese Systeme verstehen und ihre Marketingstrategie daran anpassen. Ohne gute Daten läuft dabei nichts.

KI-Lösungen können nur so wertvoll, einzigartig und nützlich sein, wie Menge, Qualität und Vielfalt der verfügbaren Trainingsdaten. Dies bedeutet für Unternehmen, dass sie jetzt Methoden benötigen, um ihre Daten in einem Workflow zu speichern, der eine Analyse, Katalogisierung und Kennzeichnung all ihrer Daten ermöglicht. Dies erfordert eine End-to-End-Infrastruktur für unstrukturierte Daten, die sich an neue Herausforderungen anpassen lässt.