Whitepaper

Den Aufstieg von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) mit Daten vorantreiben

Die Studie wurde vom Forschungsunternehmen Vanson Bourne im Auftrag von Exasol durchgeführt. Sie untersuchte, wie und warum Unternehmen in zwei großen europäischen Märkten ihren Fokus immer stärker von Business Intelligence zur Datenanalyse verlagern, um ihre Daten, ihre Konzepte und ihre Servicestrukturen zu bessern.

Befragt wurden verschiedene IT- und Business-Entscheider mit dem Ziel, die Unterschiede in der Wahrnehmung und im Handeln zwischen diesen beiden zentralen, aber oft unterschiedlich motivierten Entscheidungsträgergruppen vollständig zu verstehen.

„48 Prozent gaben an, dass ML heutzutage entscheidender ist als KI, wobei beides notwendig ist.“

Der Aufstieg von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) in Wirtschaft und Industrie ist unbestritten. Beide haben einen disruptiven Einfluss auf viele Bereiche, einschließlich des Point of Entry (Incident und Request Creation), automatisierter Backend-Prozesse und des Wissensmanagements.

Ob in der Lieferkette, bei der Kontrolle von Lagerbeständen, bei der Automatisierung von Fabriken und im Falle sich wiederholender Dateneingaben – überall kommt entweder KI oder ML zum Einsatz. Dabei ist das sofortige Bereitstellen sauberer, genauer und detaillierter Daten für die Steuerung der Algorithmen unerlässlich. Es ist daher von entscheidender Bedeutung, die breite Palette der innerhalb des Unternehmens gesammelten Daten vollständig nutzbar zu machen, um eine automatisierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Es ist schwierig, ein KI-System nach einem fundierten Urteil und Empfehlungen zu fragen, wenn es nur über die Hälfte der Informationen verfügt – und dies kann dessen Wirksamkeit schnell außer Kraft setzen.

Während der Wert und die Bedeutung von Daten für Unternehmen immer wichtiger werden, sind sie dennoch nicht ganz von der unmittelbaren Bedeutung von KI für ihre Organisation überzeugt. Über ein Drittel (37%) der Unternehmen halten KI für einigermaßen wichtig und weitere 27% für sehr wichtig für die kurz- und mittelfristige Geschäftsstrategie.

Nur 14% halten KI entscheidend für strategische Ziele. Die Vergleiche mit ML zeigen einen interessanten Unterschied in Bezug auf den Standpunkt und die Bedeutung. Wir fanden heraus, dass 36% ML für einigermaßen wichtig erachten und weitere 30% halten es für sehr wichtig für die kurz- und mittelfristige Geschäftsstrategie. Darüber hinaus sehen es 18% kritisch. Es ist bemerkenswert, dass – wenn wir die zunehmende Bedeutung dieser Bereiche berücksichtigen – ML als bedeutsamer für geschäftsstrategische Ziele angesehen wird als AI – obwohl beide unabdingbar sind.

Lesen Sie mehr…

Das Ausfüllen dauert nur 10 Sekunden. 
Registrieren Sie sich jetzt und erhalten Sie das komplette Whitepaper.

Mehr maßgeschneiderte Ressourcen für Sie

Die Verlagerung des Fokus von BI zu Business Analytics

Sowohl in Großbritannien als auch in Deutschland passen Unternehmen ihre Datenstrategie aktiv an, um sie stärker auf Analysen auszurichten, anstatt ihre traditionellen BI-Systeme und -Prozesse beizubehalten.

Das Unternehmen datenzentrierter gestalten

Etwa zwei Drittel aller Unternehmen gaben an, durch den Wechsel von BI zu DA einen enormen Geschäftswert gewonnen zu haben.

Sie wollen mehr über unsere Datenbank erfahren? 

Egal, ob Sie weitere Informationen über unsere schnelle In-Memory-Datenbank suchen, eine Frage an einen unserer Experten haben oder eine Partnerschaft mit uns suchen, wir würden uns freuen, mit Ihnen zu sprechen.