Schlagwort: Datenmanagement

Wenn Aktenschränke mehr Bürofläche als die Mitarbeiter benötigen und Papierunterlagen die Schreibtische unter sich begraben, dann ist es definitiv an der Zeit, nach einem Dokumentenmanagement-System (DMS) oder einer Enterprise Content Management (ECM) Lösung Ausschau zu halten.

Unstrukturierte Daten aus einer Vielzahl von Anwendungen und auch neue Richtlinien für die Daten-Vorhaltung, Stichwort DSGVO, vergrößern den Datenberg der Unternehmen immer mehr. Einen Großteil der vorhandenen Daten speichern Unternehmen oft noch immer auf der teuersten Speicherebene, obwohl diese „kalten“ Daten nur selten benötigt werden. Neue Speicherkonzepte senken die Kosten des Daten-Eisbergs.

Big Data suggeriert das Prinzip Masse ist wichtiger als Klasse. Ein Missverständnis, das eine Fehlinterpretation geradezu herausfordert. Warum auch bei steigenden Datenmengen die Qualität wichtig bleibt und was mit „Quantity over Quality“ im maschinellen Lernen gemeint ist, zeigt Dr. Michael Kläs aus der Abteilung Data Engineering am Fraunhofer IESE...

Aus Deutschland heraus soll ein maßgeblicher Standard für die digitale Wirtschaft entstehen: der Industrial Data Space, ein virtueller Datenraum für den Datenaustausch. Teilnehmer könnten so souverän entscheiden, steuern und kontrollieren, wer ihre Daten erhält und wozu diese genutzt werden dürfen.

Je mehr Unternehmen hybride und öffentliche Cloud-Dienste in ihren Betrieb integrieren, desto kritischer werden die Datenkontrolle und die Datensichtbarkeit. Mit automatisierten Speicherrichtlinien und einem Daten-GPS können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten auch dort sind, wo sie hingehören. DIE GLOBALISIERUNG hat die Welt schrumpfen lassen. Nicht nur Reisende ziehen heute rund...

Die Qualität der Kundendaten bildet für Unternehmen eine strategische Aufgabe: Schlechte Datenqualität kostet Zeit und kann zu erheblichen Umsatzverlusten führen. Anhand von sechs Tipps zeigt Information Builders, wie Unternehmen die Konsistenz und Zuverlässigkeit ihrer Daten verbessern können. BESCHWERDEN wegen fehlerhafter Adressinformationen häufen sich, die Bearbeitung von Reklamationen verursacht spürbare Kosten...

Die Datenexploration von Big Data birgt neue Herausforderungen. Besonders durch die Größe und Komplexität der Daten fällt es schwer, die Zusammenhänge von Big Data zu begreifen. Dabei bietet Datenvisualisierung eine gute Möglichkeit, um diese abstrakten Zusammenhänge greifbar zu machen. Vor allem bei riesigen Datenmengen existieren allerdings bestimmte Schwierigkeiten –...

Die größten Herausforderungen für Unternehmen ihre gesammelten Daten wertschöpfend auszuwerten, besteht darin, die verschiedenen Datenquellen zusammenzuführen, die Analyseergebnisse korrekt zu interpretieren und das fachliche Verständnis für die Bedeutung der Daten vorzuhalten. Ein Anwendungsbeispiel zeigt Faktoren, die jedes Analyse-Projekt gefährden können – und mögliche Gegenmaßnahmen. Die Autorin:   Dr. Lisa...

Deutsche Unternehmen erkennen laut einer aktuellen McKinsey-Studie in Industrie 4.0 größeres Potenzial als im Vorjahr – vor allem im digitalen Qualitätsmanagement und der Echzeitüberwachung der Fertigung. Unternehmensverantwortliche sehen sich in der Pflicht zur Umsetzung, aber der Fachkräftemangel und das Datenmanagement erweisen sich als große Hemmnisse. VERANTWORTLICHE in deutschen Unternehmen sind...

Fehlerhafte Stammdaten verursachen Prozessunterbrechungen sowie Fehllieferungen und führen zu einer falschen Kundenansprache. Daraus resultieren zusätzliche Kosten und Umsatzeinbußen. Hochwertige Stammdaten verhindern dies und ebnen den Weg zum digitalen Unternehmen. Das Competence Center Datenmanagement von Trovarit zeigt auf der CeBIT, was IT-Manager dafür tun müssen und welche Werkzeuge sie dafür...