Dieses Jahr werden Unternehmen die Basistechnologie „Künstliche Intelligenz“ (KI) in der Praxis noch stärker einsetzen. Die Entwicklung belegt auch der Pega Trend Radar. Eine Umfrage über Künstliche Intelligenz ergab, dass die Mehrheit der Unternehmen Künstliche Intelligenz bereits nutzen, vor allem für die Datenanalyse innerhalb von Big-Data-Projekten (67 Prozent), im Bereich der Kundeninteraktion (58 Prozent) und für die Prozessautomatisierung (55 Prozent).
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Global kämpfen Organisationen immer noch damit, Teams zu bilden, die Daten wirklich nutzen und in Unternehmenswert transformieren können. Eine Studie des Beratungsunternehmens Accenture und des Data-Analytics-Spezialisten Qlik mit dem Titel „The Human Impact of Data Literacy“ untersucht das Verhältnis von Daten und Mitarbeiter-Befinden in Unternehmen.
Microsoft-Azure-Kunden steht eine natives Lösung zur Verfügung, um Applikationen und Daten sowohl On-Premise als auch in der Azure-Cloud miteinander zu verbinden.
Die wahrscheinlich größte ungenutzte Ressource der modernen Wirtschaft – so wird Dark Data vielfach benannt. Unter diesem Begriff rangieren alle unbekannten und ungenutzten Daten in einem Unternehmen, die von Systemen, Geräten und Interaktionen erzeugt werden. Doch man weiß nicht, ob sich die unbekannten Daten in einem Silo befinden, ob ihr Format oder die Metadaten inkonsistent sind, oder ob nur noch keiner herausgefunden hat, wie man sie nutzen könnte. In der Studie „Der Status von Dark Data“ wird deutlich, wie schwer sich Unternehmen mit ihren „Dark Data“ tun – wie James Hodge, Chief Technical Advisor bei Splunk, im Gespräch bestätigt.
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.
SAP ist die meistgenutzte ERP-Software auf dem Markt. SAP-Daten analysieren zu können, wird für Unternehmen immer wichtiger. Doch in den meisten Fällen erweist sich SAP als eine Black Box, die es fast unmöglich macht, SAP-Daten umfassend zu analysieren.
Die meisten Unternehmen kratzen nur an der Oberfläche, wenn es darum geht, ihre Daten zu nutzen. Allerdings kann die selbstverständliche Nutzung von Daten in der täglichen Arbeit nicht per Dekret verordnet, sondern muss erst kultiviert werden.
Wenn Daten der Treibstoff des digitalen Business sind, warum machen Unternehmen so wenig Umsatz damit? Wie lassen sich überhaupt Daten zu Geld machen, wenn man nicht gerade Google oder Facebook heißt? Eine Studie von BARC liefert einige Antworten.
Schnelligkeit, Flexibilität und Einfachheit – das wünschen sich Verbraucher bei Finanztransaktionen. Dank moderner Technologie sind Finanzinstitute auch immer besser in der Lage, auf diese Kundenwünsche einzugehen. Doch die Medaille hat eine Kehrseite: Auch Zahlungsbetrüger gehen mit der Zeit und verstehen sich meisterhaft darauf, die zunehmende Digitalisierung von Prozessen für sich zu nutzen.
Mitarbeiterüberwachung oder Datenanalyse zur Verbesserung der Arbeit? Damit People Analytics zum Firmenerfolg beitragen kann, müssen Beschäftigte Vertrauen in das Unternehmen und den Datenumgang bekommen. Das ist eine schwierige, aber machbare Aufgabe.