Schlagwort: Datenqualität

Künstliche Intelligenz gilt als Schlüsseltechnologie. Bislang verfolgen erst wenige deutsche Unternehmen eine Strategie dazu. Laut einer Lünendonk-Studie bremsen zudem fehlende Daten, schlechte Datenqualität und inkonsistente Altsysteme die Projekte aus.

In jedem Projekt zum Stammdaten-Manage­ment tauchen typische Probleme auf. Information Builders skizziert die sechs häufigsten Worst Practices und zeigt, wie sie sich vermeiden lassen.

Den finanziellen Wert ihrer Daten haben viele Unternehmen erkannt, doch nur wenige schöpfen ihn aus. Das zeigt eine Studie des Business Application Research Center (BARC). Das größte Hindernis für Projekte ist die Datenqualität.

Dem Einsatz von künstlicher Intelligenz in ERP-Systemen widmet sich der Digitalverband Bitkom. Ein Positionspapier benennt die hohen Hürden dieser Technologie, aber auch das Potential und die Aufgaben für Anwender und Anbieter.

Bei der IT-Modernisierung bevorzugen Unternehmen die Migration in die Cloud. Das zeigt eine Studie von Lünendonk & Hossenfelder. Die Public Cloud legt zu, die Hybrid Cloud spielt bislang eine untergeordnete Rolle.

Die erhöhte Digitalisierung hat die Unternehmensprozesse drastisch verändert. Für den Informationsaustausch innerhalb von Unternehmensnetzwerken sind Daten von essentieller Bedeutung und bilden die Grundlage der digitalen Wirtschaft. Die Hannover Messe macht die Bühne frei für den Produktvergleich in Sachen Digitalisierung und Datenbewegung.

Werden Datenmanagement und Analytik integriert, können Unternehmen Informationen besser nutzen, argumentiert der Softwareanbieter Information Builders. Business Intelligence unterstütze bald die Konvergenz von Blockchain- und Big-Data-Zugriffen und steigere damit die Transparenz von Analysen.

Beschaffungsprozesse sollen vielerorts digitalisiert werden. Ivalua, ein Anbieter der dazugehörigen Lösungen, gibt Tipps aus seiner Projektpraxis, wie Unternehmen dabei am besten vorgehen. 1. Eine solide Datengrundlage schaffen Über künstliche Intelligenz wird viel diskutiert, echte Erfolgsmeldungen sind jedoch rar. Wie eine Forrester-Studie bestätigt, ist einer der Hauptgründe für das Scheitern vieler Innovationen...

Unternehmen, die IoT-Lösungen einsetzen, benötigen eine Datenqualitätsstrategie. Was bei BI und der Analyse sowie Aufbereitung betriebswirtschaftlicher Daten vielfach verbreitet ist, sollten Unternehmen auch bei IoT-Daten etablieren. Information Builders erläutert die wichtigsten Maßnahmen für Aufbau und Betrieb eines Programms zur Erreichung einer hohen Datenqualität im IoT-Umfeld. Viele IoT-Daten bestehen aus metrischen...

Ein schneller Zugriff auf konsistente Daten ist für Unternehmen unerlässlich. Datensilos erweisen sich dabei als große Hindernisse. Der Münchner IT-Dienstleister Consol erläutert, wie Unternehmen solche Silos auflösen.