Author Von Henrik Jorgensen, Tableau

Sieben Tipps für ein besseres Datenmanagement

Sieben Tipps für ein besseres Datenmanagement

Künftig werden immer mehr Mitarbeiter in unterschiedlichsten Fachbereichen in der Lage sein müssen, Daten schnell und eigenständig zu analysieren, um aus diesen geschäftsfördernde Erkenntnisse abzuleiten. Das dabei vorausgesetzte Vertrauen in die Daten kann nur ein Resultat von gutem Datenmanagement sein.

Hilft uns Technologie, unsere Vorurteile zu überwinden?

Hilft uns Technologie, unsere Vorurteile zu überwinden?

Algorithmen werden von Menschen geschrieben und unterliegen deswegen denselben Einschränkungen wie ihre Autoren – was häufig zu Diskriminierungen führt. Dennoch kann das Problem technisch gelöst werden, durch Augmented Intelligence. 

Was Sie bei der Einführung von Datenanalyse beachten sollten

Was Sie bei der Einführung von Datenanalyse beachten sollten

Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen erzeugt auch außerhalb der Bereiche Finanzen und Engineering einen reichen Datenfundus. Daraus lassen sich wichtige Erkenntnisse fürs Geschäft gewinnen, wenn die Datenanalyse auf eine solide Basis gestellt wird. 

Wie Datenqualität und Datenmanagement in die Fachabteilungen kommen

Aller Anfang ist schwer: Um eine Datenkultur im Unternehmen zu etablieren, braucht es eine Initialzündung innerhalb der Fachbereiche. Die Position eines Chief Data Officers leisten sich in Deutschland momentan nur Großunternehmen, seine Funktion wird dennoch dringend benötigt.

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Data Engineers und Data Scientists arbeiten Hand in Hand

Unified Analytics soll es Unternehmen erleichtern, die historische Daten wie auch Streaming-Daten für die Modellierung von Geschäftsvorgängen heranzuziehen. Dazu müssen Datenpipelines über verschiedenste Datenspeichersysteme hinweg aufgebaut werden. Dazu ist die enge Zusammenarbeit von Datenwissenschaftlern und -Ingenieuren sowie den Spezialisten in den Fachabteilungen nötig. Nur so lassen sich Innovationen – gestützt durch Datenmodelle und Analyseprojekte, die mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernen (ML) verbessert wurden – für den Unternehmenserfolg umsetzen.

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Unternehmen fehlt eine klare Strategie für KI

Unternehmen in Deutschland sind sich einig: Künstliche Intelligenz (KI) ist die entscheidende Schlüsseltechnologie und wird bereits in den kommenden Jahren großen Einfluss auf Geschäftsmodelle und Unternehmensprozesse haben. Laut einer Lünendonk-Studie trauen die befragten Unternehmen KI zudem das Potenzial zu, ihre gesamte Branche disruptiv zu verändern.

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Intuitiv zu bedienende Technologien geben den Ausschlag

Wenn vom Digital Workplace die Rede ist, erscheinen vor dem inneren Auge Bilder eines futuristischen Büros mit holografischen Bildschirmen. In der Realität ist der digitale Arbeitsplatz um einiges schlichter, wenn auch nicht weniger effizient. Was den Digital Workplace genau auszeichnet, erläutert der Search-Spezialist IntraFind.

Software-Siegeszug und Folgen für das Data Management

Im Jahr 2011 schrieb der Risikokapitalgeber Marc Andreessen die Zeile, dass „Software die Welt erobert“. Fast ein Jahrzehnt später ist diese Aussage gültiger denn je. Heute ist Software überall, wo man hinschaut, präsent und dient als Differenzierungsmerkmal und Mehrwert für Unternehmen, auch für solche, die traditionell als Hardwareanbieter angesehen werden. Pure Storage erläutert die Folgen für das Data Management und welche Anforderungen an Unternehmen entstehen, deren Geschäftsmodelle zunehmend auf Software und Digitalisierung basieren.

Was Künstliche Intelligenz in der Datenanalyse wirklich bedeutet

Was Künstliche Intelligenz in der Datenanalyse wirklich bedeutet

Datenanalyse tritt in eine neue Phase ein, in der Künstliche Intelligenz eine tragende Rolle spielen wird. Doch wer analysiert dann die Daten wirklich – die KI oder der Mensch? Damit Nutzer das volle Potenzial aus ihren Daten schöpfen können, sind einige Voraussetzungen zu beachten.

Echtzeit-Datenanalyse eröffnet Firmen neue Möglichkeiten

Echtzeit-Datenanalyse eröffnet Firmen neue Möglichkeiten

„Continuous Intelligence“ nennt Gartner eine neue Disziplin in der Datenanalyse, bei der die Auswertung von Live-Datenströmen im Mittelpunkt steht. Die technischen Lösungen hierfür werden erschwinglich und bieten Firmen die Möglichkeit, viele ihrer Geschäftsmodelle komplett umzukrempeln.

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