Von BI zu Data Analytics

Business Intelligence (BI) ist ein Eckpfeiler des heutigen, modernen Business.

Mit der Einführung von Computern im Backoffice begannen Unternehmen mit dem Sammeln von Daten – und suchten nach Wegen, diese zu analysieren und auf deren Basis Reports zu erstellen, um daraus einen Mehrwert zu schöpfen.

Das heutige „globale Business“ befindet sich gerade im Wandel. Es wird von Organisationen getrieben, die ihre bestehenden BI-Technologien und Strategien hin zu datenzentrierten Ansätzen weiterentwickeln. Doch das ist weit mehr als Business Intelligence. Prozesse zum Bereinigen, Umwandeln und Modellieren von Daten werden neu aufgestellt mit dem Ziel, nützliche Informationen herauszufiltern, die für Vorhersagen dienen und zur Entscheidungsfindung beitragen können. Darüber hinaus ist der digitale Wandel auch ein wesentlicher Treiber für die Entwicklung in Richtung Automatisierung und Künstlicher Intelligenz am Arbeitsplatz. Immer mehr Unternehmen stellen Daten in den Mittelpunkt ihres Handels im täglichen Business.

Moving the Enterprise to Data Analytics

Wie Unternehmen den Fokus von BI zu moderner Datenanalyse verlagern.

The Transformation of the Data-Centric Enterprise

Über die Relevanz von Datenzentriertheit in jedem Unternehmensbereich.

The Impact of AI and ML on Data Strategy

Der Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) auf Datenstrategien.

Teil 1

Moving the Enterprise to Data Analytics

Daten werden immer mehr zur treibenden Kraft. Dies hat zum einen zu einer Explosion des Datenvolumens geführt, das innerhalb von Unternehmen gesammelt und verwendet wird. Zum anderen hat sich auch die Anzahl der Speicherorte vervielfacht.

Die Fragmentierung der Datenquellen reduziert nicht nur den eigentlichen Wert der Daten, sondern erhöht auch die Komplexität des Minings und der Manipulation dieser Daten. Gleichzeitig wird es schwerer, diese Daten zu nutzen, um eine Vielzahl von datenzentrierten Business Services bereitzustellen. Kommen dann noch weitere Herausforderungen dazu, beispielsweise die Unklarheit, wer für die Datenstrategie im Unternehmen verantwortlich ist oder die mangelnde Sichtbarkeit von Daten, beeinträchtigt das im großen Maße die Entwicklung zu einem datengetriebenen Unternehmen. Doch genau darauf kommt es heute an.

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Warum viele Unternehmen den Fokus von BI auf Data Analytics verlagern

Basierend auf einer tiefgreifenden Analyse der Antworten von IT- und Business-Entscheidungsträgern aus Großbritannien und Deutschland untersucht dieses Whitepaper, wie Unternehmen aus zwei europäischen Hauptmärkten den Sprung von BI zu Data Analytics meistern, um ihre Daten besser zu nutzen und die Modernisierung ihrer Organisation voranzutreiben. Es zeigt Ihnen zudem die Unterschiede zwischen Wahrnehmung und Handlung dieser beiden, oft unterschiedlich motivierten Entscheidungsgruppen und liefert Ihnen wertvolle Insights, um Ihr eigenes Unternehmen zu einem datengetriebenen Business zu transformieren.

Moving the enterprise to data analytics

Dieses Video zeigt, dass Business Intelligence schon immer ein Hauptbestandteil der IT und Datenstrategie war – doch die Zeiten ändern sich.

Das Datenloch vermeiden

Wenn jemand Sie auffordern würde, ein komplettes Audit aller Daten Ihres Unternehmens durchzuführen, wären Sie komplett überfordert. Und das zu Recht, denn der Versuch, alle Daten zurückzuverfolgen und zu kontrollieren, hat sich mittlerweile zu einer wahren Mammutaufgabe entwickelt – insbesondere durch die stetig fallenden Kosten von Speicherkapazitäten und „datenhungrige“, digitale Technologien wie dem Internet der Dinge.

Erfahren Sie, wie Sie aus dem Datenloch herauskommen.

Teil 2

Die Transformation des datenzentrierten Unternehmens

Die wenigsten Unternehmen funktionieren ohne Daten. Ein Systemfehler oder -Ausfall wäre fatal, würde er doch das operative Tagesgeschäft unterbrechen, dem Ruf schaden und Umsatzeinbußen mit sich bringen. Leider erkennen viele Firmen die Relevanz von Daten für ihre tägliche Entscheidungsfindung nicht. Der Schlüssel zur erfolgreichen Unternehmensentwicklung liegt darin, den Wert von Daten zu verstehen und die Vorteile einer gezielten Datenstrategie anzuerkennen.

Dank der Erkenntnis, dass Data Insights Wettbewerbsvorteile schaffen, Nachfrage antizipieren und operationale Herausforderungen bewältigen können, setzen bereits über ein Viertel der Unternehmen in Großbritannien und Deutschland aktiv auf eine datenzentrierte Strategie. Werden Daten jedoch nicht strategisch genutzt, führt das nur zur unnötigen Belegung von Speicher, kostet Zeit und Geld und bringt der Organisation keinerlei Mehrwert. Die richtigen Tools, Fähigkeiten und eine datenzentrierte Mentalität sind unabdingbar, um sich von einer reaktiven hin zu einer proaktiven Entscheidungsfindung zu entwickeln.

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Inwieweit verstehen und nutzen Unternehmen ihre verfügbaren Daten?

Das ist die zentrale Frage, die in diesem Whitepaper mit der Betrachtung zweier europäischer Hauptmärkte untersucht wird. Folgende Schlüsselaspekte werden untersucht:

  • Welche Prozesse durchlaufen die Unternehmen, um in ihrem operativen Tagesgeschäft datenzentrierter zu werden?
  • Wer trägt die Verantwortung für die Datenstrategie und wer nutzt die Daten tatsächlich am meisten?
  • Wie entscheidend ist die Verfügbarkeit von Datenquellen für das tägliche Business?
  • Nutzen Organisationen das komplette Potenzial ihrer Daten aus?

Entdecken Sie verborgene Potenziale

In diesem Video erfahren Sie, wie Sie deutlich datenzentrierter agieren können und warum dies entscheidend für den Unternehmenserfolg ist.

Teil 3

Der Einfluss von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning auf die Datenstrategie

In diesem dritten Whitepaper untersuchen wir die disruptiven Aspekte von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML).

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.

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Wie beeinflussen Künstliche Intelligenz und Machine Learning die Datenstrategie?

Dies ist die Hauptfrage, der wir uns in diesem Whitepaper widmen. Wie analysieren das unaufhaltsame Fortschreiten der Automatisierung um Arbeitsplatz, da Unternehmen versuchen, Kosten zu senken, die Datenkonsistenz zu verbessern und Abläufe zu rationalisieren.

Den Aufstieg von KI und ML durch Daten stärken 

Dieses Video zeigt, wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning jede Facette des Arbeitens und des Alltags verändern.

Wir freuen uns, von Ihnen zu hören

Egal, ob Sie auf der Suche nach weiteren Informationen zu moderner Datenanalyse, Künstlicher Intelligenz oder Machine Learning sind, Sie eine Frage an einen unserer Experten haben oder mit uns zusammenarbeiten wollen – wir helfen Ihnen gerne.