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
„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.
Mit Data Analytics SAP-Daten vergolden
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 sechs größten Fehler beim Stammdaten-Management
Die Qualität der Stammdaten hat einen entscheidenden Einfluss auf die Effizienz von Geschäftsprozessen und die Güte von Unternehmensentscheidungen. Veraltete, falsche oder fehlende Daten führen zu Umsatzeinbußen und teuren Korrekturen. Unternehmen starten dann Projekte zur Verbesserung des Stammdaten-Managements und dabei kommt es regelmäßig zu typischen Fehlern.
Der ultimative Guide zu Predictive Analytics
Eine gute Predictive Analytics-Lösung macht sehr genaue Vorhersagen zu Markttrends, wirtschaftlichen Entwicklungen und menschlichem Verhalten. Damit ist das Unternehmen in der Lage, sich frühzeitig darauf einzustellen, idealerweise noch vor dem Wettbewerb. Die nachfolgenden Beispiele zeigen, wie vielfältig die Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics heute schon sind und was man bei der Einführung beachten muss.
In acht Schritten zu einer datengetriebenen Unternehmenskultur
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.
Aus Daten Umsatz machen – eine viel zu selten genutzte Chance
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.
KI für Finanzinstitute: Die Geheimwaffe gegen Zahlungsbetrüger?
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.
Frag die Daten – Datenanalyse entdeckt die natürliche Sprache
Dank Firmen wie Qlik oder Tableau ist Datenanalyse wesentlich zugänglicher für den „normalen Nutzer“ geworden. Jetzt können Fragen in natürlicher Sprache in ein Suchfeld eingegeben werden – und fertig ist das Chart.
Daten formen die Basis, zentrale Datenbanken sind unerlässlich
Der Markt für Industrie 4.0-Komponenten wird bis zum Jahr 2020 rund vier Billionen Dollar umfassen – so lautet die Prognose von KPMG. Unternehmen, die die sogenannte vierte industrielle Revolution als Chance verstehen und so Voraussetzungen für die technische Weiterentwicklung ihrer Infrastruktur schaffen, profitieren von einer Optimierung des Gesamtbetriebes, in dem Arbeitsabläufe effizient, transparent und automatisiert sind. Für Sage, den Markt- und Technologieführer für Cloud-basierte Unternehmenslösungen, ist die Nutzung einer ERP-Software mit einem zentralen Datenbanksystem in dieser Hinsicht ein entscheidender Erfolgsfaktor.
People Analytics: Zwischen Produktivität und Mitarbeiterüberwachung
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.
Daten können viel für Marketing und Sales tun – wenn die Mitarbeiter damit umgehen können
Die Analyse der Interaktion mit dem Kunden und die Nutzung digitaler Marketing-Formen kann in kurzer Zeit sehr viel bewirken. Unternehmen täten gut daran, ihren Mitarbeitern im Marketing so schnell wie möglich die Arbeit mit Daten schmackhaft zu machen. Hier einige Tipps dazu.
KI macht Datenanalyse „menschlicher“ – mit Risiken und Nebenwirkungen
Künstliche Intelligenz „denkt“ per Definition selbstständig. Sie analysiert Daten, erkennt Zusammenhänge, gewinnt Erkenntnisse und gibt Handlungsempfehlungen. Doch wie gut können Menschen diese Empfehlungen nachvollziehen?
Datenmanagement und -analyse im Jahr 2019
Das Potential von Daten als dem „neuen Öl“ in einer von der Digitalisierung erfassten Wirtschaft und Gesellschaft wird schon seit Jahren auf abstraktem Level diskutiert. Seither ist die technologische Entwicklung vorangeschritten, und diese erfordert nun konkrete Maßnahmen und Reaktionen. Welche dies im Jahr 2019 maßgeblich sein werden, erläutert Roland Stritt, Director Channels EMEA bei Rubrik, anhand von fünf konkreten Phänomenen.
Compliance gilt als Haupttreiber für Data Governance
Das Business Application Research Center (BARC) veröffentlicht mit „How To Rule Your Data World“ eine weltweite Studie, die sich mit der Einstellung von Unternehmen zum Thema Data Governance beschäftigt. Laut dieser Untersuchung ist das Einhalten von Compliance-Vorgaben der meistgenannte Treiber für Data-Governance-Initiativen, wobei sich klare regionale Unterschiede identifizieren lassen (Europa: 64 Prozent, Nordamerika: 48 Prozent, Asiatisch-pazifischer Raum: 30 Prozent). Es scheint ganz so zu sein, dass die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ihre Wirkung entfaltet und Unternehmen zur Umsetzung von Data Governance treibt, insbesondere im europäischen Raum.
Wichtigstes Instrument für die Risikominimierung
Unternehmen setzen Data Analytics mehrheitlich zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit und Risikominimierung ein. Ebenso steht die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle sowie die Maximierung von Umsatz und Gewinn beim Einsatz von Data Analytics im Fokus. Am effektivsten wird Data Analytics in Kombination mit Technologien wie künstliche Intelligenz (KI), dem Internet of Things (IoT) und Cloud Computing wahrgenommen. Zu diesen Ergebnissen kommt die Studie „Endless possibilities with data: Navigate from now to your next“, die Infosys in Auftrag gegeben hat.
Datenmanagement im Data Lake
Unternehmen können es sich nicht mehr leisten, zahlreiche Kopien und Reproduktionen der Daten zu speichern, die sie für ihr Geschäft benötigen. Deshalb werden bis 2020 mehr als ein Drittel (50 Prozent) der Unternehmen laut Gartner eine Form der Datenvirtualisierung als effiziente und kostensparende Option für die Datenintegration implementieren.
Souveräner Umgang mit Daten ist Geld wert
Der Qlik Data Literacy Index deckt auf: Organisationen können durch ausgeprägte Daten-Souveränität ihren Wert um bis zu 500 Millionen Dollar steigern. Europäische Unternehmen gehen im Vergleich am versiertesten mit Daten um.
Künstliche Intelligenz edelt Cognitive Search
Künstliche Intelligenz transformiert klassische Anwendungen für die unternehmensweite Suche zu modernen Cognitive-Search-Lösungen. IntraFind erläutert, welche Fähigkeiten die nächste Generation von Enterprise Search ausmachen.
„Allein in der Planung sind wir um 50 % schneller geworden“
Integrierte Unternehmensplanung, Reporting, Forecasting und Risiko-Management – in all diesen Disziplinen setzt Ricola auf Unit 4 Prevero. Das Ergebnis kann sich sehen lassen: „Allein in der Planung sind wir 50 % schneller geworden“ – so lautet das Resümee nach der Einführung des neuen Systems.
Augmented Analytics: So einfach soll Datenanalyse in Zukunft sein
Wirklich nutzbare Datenanalyse kommt bei Mittelständlern selten vor. Ihnen fehlen Zeit, Expertise und das Budget für den Data Scientist, der aus digitalen Informationen Schlüsse für die Geschäftsentwicklung zieht. Augmented Analytics könnte das ändern.
Die Arbeit mit Daten kann Unternehmen transformieren
Wer seine Daten nicht oder nicht richtig nutzt, lässt enorme Chancen links liegen – und wird gegenüber Organisationen mit konsequent datengetriebener Unternehmenssteuerung eher früher als später das Nachsehen haben.