IDC-STUDIE "DATA DRIVEN INTELLIGENCE"

Dass Daten eine wesentliche Rolle für den künftigen Geschäftserfolg spielen, ist kein Geheimnis. Auf diese Weise lassen sich neue Geschäftsmodelle entwickeln oder interne Prozesse effizienter gestalten – sofern Unternehmen ihre gesammelten Daten nutzbar auswerten. Laut aktueller IDC-Studie sind viele Firmen mit dieser Aufgabe jedoch überfordert.

Quelle: "Warum Unternehmen zu wenig aus ihren Daten machen" (bei cancom.info am 04.03.2021 veröffentlicht)

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Technisches Know-how und Führungskompetenzen gekoppelt an eine Open Mind-Haltung machen heute einen erfolgreichen CDO aus. Doch wird das auch morgen so sein? Wie sich diese und andere Positionen des Managements verändern werden.

Von der fortschreitenden digitalen Transformation von Unternehmen sind Mitarbeiter am unmittelbarsten betroffen. Aus neuen technischen Möglichkeiten ergeben sich veränderte Anforderungen, sowohl an ganze Abteilungen als auch Einzelpersonen. Als Steuerungs-und Kontrollorgan ist die Führungsebene Initiator und Taktgeber des digitalen Wandels im Unternehmen. Wie sich das Tätigkeitsfeld des Chief Data Officer (nicht zu verwechseln mit dem Chief Digital Officer – ebenfalls CDO abgekürzt) zukünftig verändern wird und worauf Unternehmen besonders achten sollten, haben wir im Nachfolgenden zusammengefasst.

Quelle: "Berufsbild im Wandel: der Chief Data Officer" (bei industry-of-things.de am 19.12.2019 veröffentlicht)

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Datenkataloge lösen Probleme mit Datensätzen

Information ist heutzutage der wertvollste Rohstoff und kaum ein Unternehmen arbeitet nicht mit großen Mengen an Daten. Die Analysen der Daten helfen Unternehmen dabei, bessere strategische Entscheidungen zu treffen und weiter erfolgreich am Markt zu konkurrieren. Während die Anzahl der Datensätze steigt, fällt es Unternehmen immer schwerer, die Datenmengen zu verwalten und Zuständige für konkrete Datensätze zuverlässig zu identifizieren. Hier beginnt meist die Suche nach einer dedizierten Lösung, um dieses Problem zu bewältigen.

Quelle: "Tools zur Unterstützung von Data Governance" (bei lanline.de am 01.03.2021 veröffentlicht)

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Das Business Application Research Center (BARC) hat sich im Rahmen des „BI Trend Monitors 2020“ mit der Frage befasst, welche Trends im Bereich Business Intelligence aktuell sind. Dabei zeigte sich auch, dass Datenqualität ein wesentlicher Erfolgsfaktor ist.

Für die Studie befragte das BARC insgesamt 2.865 BI-Nutzer. Als wichtigste Trends kristallisierten sich demnach Stammdaten- und Qualitätsmanagement sowie Data Discovery heraus – diese Ergebnisse entsprechen damit der Vorjahresausgabe des BI Trend Monitors.

„Die BI-Anwender sehen den Wert der Daten. Das bedeutet, dass für sie Themen wie Datenqualität, Data Governance und Datenstrategie in den Mittelpunkt rücken“, meint Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer des BARC. „Im Grunde haben sie erkannt, dass die schönste Aufbereitung von Daten in Dashboards oder auch die Bereitstellung von Analysefunktionalität nichts wert ist, wenn sie nicht die richtigen Daten erhalten oder die Qualität nicht stimmt“, fügt er hinzu.

Quelle: "BARC-Studie zu BI-Trends: Datenqualität ist der größte Erfolgsfaktor" (bei bigdata-insider.de am 03.12.2019 veröffentlicht)

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Der Pharma- und Spezialchemiekonzern Merck hat ein Digitalethik-Gremium eingerichtet.

Aufgabe des "Merck Digital Ethics Advisory Panel" ist es, im Rahmen der immer stärker aufkommenden digitalen Geschäftsmodelle die drei Unternehmensbereiche bei digitalethischen Fragestellungen zu beraten und ethische Handlungsempfehlung für alle Geschäftsprozesse zu geben, wie der Konzern mitteilte. Dabei gehe es unter anderem um die Nutzung von Daten, Algorithmen und neuen digitalen Technologien.

Quelle: "Merck ruft Digitalethik-Gremium ins Leben" (bei finanzen.net am 08.01.2021 veröffentlicht)

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Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Damit Data Scientists diesen Rohstoff analysieren, interpretieren und strategisch wertvolle Entscheidungen treffen können, ist eine entsprechende Data Governance nötig. Die WU Executive Academy startet dazu nun ein Kursprogramm.

Ein neues Schlagwort ist seit kurzem in aller Munde, wenn es um Digitalisierung, Nutzung von Daten und Informationsmanagement im Unternehmen geht: Data Governance. Das Thema wurde kürzlich sogar zu einem der wichtigsten Business-Intelligence-Trends des Jahres 2020 gekürt.

Data Governance bildet einen Rahmen für strategisches Informationsmanagement im Unternehmen und gibt die Regeln vor, wie mit den Daten umgegangen wird. Damit trägt sie wesentlich zur Steigerung der Datenqualität bei, hilft bei der Erfüllung gesetzlicher Vorgaben sowie Compliance-Richtlinien und ist die Voraussetzung für gutes Risikomanagement.

Quelle: "Data Governance: Die Guideline der Digitalisierung" (bei trend.at am 02.12.2019 veröffentlicht)

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Die Datenqualität spielt für KI-Projekte eine entscheidende Rolle: Je besser die Beschaffenheit der Basis, desto belastbarer fallen die die Ergebnisse aus. Eine Gleichung, die bereits für die initialen Trainingsdaten gilt.

Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Big Data – all diese Technologien basieren auf Daten. Je größer die zugrunde gelegte Datenbasis, umso mehr Lern- und Analysefähigkeit stecken darin, so die Auffassung. Das ist jedoch zu kurz gedacht. Ein gemeinsames Forschungsprojekt der Experten für Geschäftspartnerdaten bei Uniserv und dem spanischen KI-Startup Recogn.ai zeigt, dass nicht die Datenmenge allein, sondern auch die Datenqualität ausschlaggebend für den Erfolg von KI-Projekten sind. Es leuchtet ein: Aus qualitativ schlechten Daten kann eine KI nur unzureichend lernen und fehlerbehaftete Schlüsse ziehen.

Quelle: "Die richtige Datengrundlage - Eine Frage der Qualität" (bei it-zoom.de am 08.01.2021 veröffentlicht)

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In einem digitalisierten Prozess beeinflusst die Qualität der Daten direkt die Prozesseffizienz und den Unternehmenserfolg. Denn der Mensch als Korrektiv entfällt. Experten mahnen daher dringend, die Datenqualität zu verbessern. Aber rechnet sich das wirklich und wenn ja, wo anfangen?

Die Achillesferse für eine effiziente Digitalisierung liegt nicht in der Technik. Der entscheidende Schwachpunkt sind die Daten. Schleicht sich im digitalisierten Prozess eine Null zu viel ein oder fehlen wichtige Angaben, hat der gesunde Menschenverstand keine Chance mehr einzugreifen. Diese Schwäche lässt sich nur mit einem stringenten Fitnessprogramm für Daten beseitigen.

Der ERP-Hersteller proALPHA hat 10 häufige Fragen und Antworten über Data-Quality- und Stammdatenmanagement zusammengefasst:

Quelle: "DATENQUALITÄT: DIE ACHILLESFERSE DER DIGITALISIERUNG SCHÜTZEN" (bei it-daily.net am 30.10.2019 veröffentlicht)

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An einer umfassenden Data-Governance-Strategie führt heute kaum noch ein Weg vorbei – da sind sich die meisten modernen Unternehmen einig. Dass viele von ihnen aber noch weit von der tatsächlichen Umsetzung entfernt sind, belegt jetzt eine Dataversity-Studie aus dem Jahr 2020. Nur zwölf Prozent der befragten Unternehmen gaben hier an, eine entsprechende Strategie bereits vollständig implementiert zu haben.

In Deutschland scheint die Lage sogar noch verheerender zu sein, denn nur vier Prozent der deutschen Unternehmen haben überhaupt umfassende Data-Governance-Regeln und -Zuständigkeiten definiert. Das Problem: Häufig werden sie mit ungeahnten Hindernissen konfrontiert, die sie bei der Umsetzung der geplanten Strategien enorm ins Straucheln bringen – das kostet sie nicht nur mehr Zeit als ursprünglich gedacht, sondern vor allem auch mehr Geld. Arjan van Staveren, der als Managing Director Major Accounts DACH bei Snowflake tätig ist, erläutert die fünf größten Hindernisse, auf die sich Unternehmen bei der dauerhaften Einführung ihrer Data-Governance vorbereiten sollten.

Quelle: "5 Hürden auf dem Weg zu einer erfolgreichen Data-Governance" (bei netzpalaver.de am 03.09.2020 veröffentlicht)

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In der vom Bun­des­for­schungs­minis­terium (BMBF) initiierten Medizininformatik-Initiative (MII) arbeiten die in vier großen Konsortien zusammengeschlossenen Standorte der Universitätsmedizin zusammen mit Partnern aus Forschung und Industrie seit dem vergangenen Jahr daran, Forschung und Versorgung durch innovative IT-Lösungen zu verbessern und dies anhand von konkreten Anwendungsbeispielen zu demonstrieren. Ziel ist es, den Austausch und die Nutzung von Daten aus der Versorgung sowie aus klinischer und biomedizinischer For­schung über die Grenzen von Institutionen und Standorten hin­weg durch den Aufbau von Datenintegrationszentren (DIZ) zu ermöglichen.

5 Fragen an Sebastian C. Semler, Geschäftsführer der TMF – Technologie- und Methoden­plattform für die vernetzte medizinische Forschung, zum Stand der MII.

Quelle: "Wir brauchen Standardisierung und Datenqualität" (bei aerzteblatt.de am 17.10.2019 veröffentlicht)

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Nach der neuesten Studie Data to Decisions: A Rulebook to Unlock the Power of your Data von Aruba stehen Unternehmen aktuell vor der Herausforderung, einen Mehrwert aus Daten zu generieren, während ihre Systeme durch die wachsende Anforderungen unter Druck geraten.

Für den Bericht wurden mehr als 170 IT-Entscheidungsträger und Netzwerkingenieure im gesamten EMEA-Ökosystem von Aruba befragt. Die Mehrheit der Befragten ist frustriert von Defiziten im Datenmanagement. Auf die Frage nach den größten Herausforderungen antworteten 61 Prozent, dass sie „keine vollständige Kontrolle über die Daten unseres Unternehmens haben“, 51 Prozent gaben an, dass sie „nicht in der Lage sind, Daten ganzheitlich zu betrachten“ und 52 Prozent , dass sie „nicht in der Lage sind, Daten in anwendbare Erkenntnisse umzusetzen“.

Quelle: "Unternehmen können Daten nicht gewinnbringend nutzen" (bei netzpalaver.de am 23.05.2020 veröffentlicht)

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Data Analytics verheißt in vielen Branchen große Potenziale. Vor allem im Banking sind Daten ein wichtiger Faktor im harten Wettbewerb. Doch bei der Einführung entsprechender Lösungen ist Eile geboten.

Nahezu jeder Aspekt des modernen Lebens lässt sich mittlerweile über mehr oder weniger einfach verfügbare Daten und Methoden analysieren. Insbesondere Banken und Sparkassen sitzen mitunter auf gigantischen Datenschätzen, die zum Beispiel für eine zielgerichtete individuelle Kundenansprache oder maßgeschneiderte Produktangebote genutzt werden wollen. Auf die anfängliche Euphorie folgt am Ende der ersten Gehversuche jedoch oft die große Ernüchterung, weil aufwändige Analysen ohne konkreten Mehrwert verpuffen.

Quelle: "Data Analytics sichert Banken Wettbewerbsvorteile" (bei springerprofessional.de am 17.10.2019 veröffentlicht)

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Mit einer umfassenden Data-Management-Initiative verbessert der Automobilzulieferer Schaeffler die Datenqualität in allen Unternehmensbereichen und treibt die digitale Transformation voran.

Knapp 90.000 Mitarbeiter, 14 Milliarden Euro Umsatz, 170 Standorte in mehr als 50 Ländern: Die Schaeffler Gruppe mit Hauptsitz im fränkischen Herzogenaurach gehört auch im internationalen Maßstab zu den großen Automobil- und Industriezulieferern. Entsprechend anspruchsvoll sind die Anforderungen an das Management der Unternehmensdaten.

Zwar ist Data Management für das Unternehmen kein neues Thema. Schon seit geraumer Zeit gibt es den Bereich Corporate Data Management, der organisatorisch in der IT aufgehängt ist. Doch hier lag der Schwerpunkt zunächst auf dem klassischen Stammdaten-Management. Weil dessen Nutzen nicht nur für die ITler klar erkennbar war, entstand die Idee, alle Daten im Unternehmen besser zu verwalten.

Quelle: "Data Governance befeuert die Digitalisierung" (bei cio.de am 07.05.2020 veröffentlicht)

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Als Unternehmen ist es gut, Freiräume zu schaffen, um sich auf komplexe Sachverhalte sowie eigene Stärken fokussieren zu können. Das gelingt oft besser, wenn administrative Tätigkeiten wie Rechnungserfassung und -prüfung an externe Dienstleister ausgelagert werden.

Kein Wunder, dass Outsourcing in Deutschland nach wie vor gefragt ist: Laut einer Axxcon-Studie stellt beinahe die Hälfte der teilnehmenden Entscheider (47 Prozent) eine Qualitätsverbesserung bei ausgelagerten IT-Funktionen fest. Auch die REINZ-Dichtungs-GmbH, Spezialist für Dichtungstechnologie, setzt seit 2018 bei der Erfassung und Validierung der Eingangsrechnungen auf Outsourcing. Das Unternehmen erhält seitdem alle Rechnungen digital und verifiziert ins eigene SAP-Eingangsbuch zur weiteren Freigabe oder Buchung, und zwar innerhalb von maximal 48 Stunden.

Quelle: "Wie hohe Datenqualität die elektronische Rechnungsverarbeitung befeuert" (bei e-3.de am 14.10.2019 veröffentlicht)

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Datenmanagement bei der Schaeffler Gruppe

Vernetzte Daten mit hoher Qualität ermöglichen Industrie 4.0, fortschrittliche Analysen, effiziente End-to-End-Prozesse, digitale Geschäftsmodelle, smarte Produkte und maschinelles Lernen. Der global tätige Automobil- und Industriezulieferer Schaeffler erkannte das Potenzial früh und startete vor über zehn Jahren mit einem professionellen Datenmanagement. Hierfür erhielt Schaeffler kürzlich zum zweiten Mal den „CDQ Good Practice Award“.

„Wir haben bereits im Jahr 2008 begonnen, die defragmentierten Stammdaten im ERP-System für alle Geschäftsbereiche und alle Länder verfügbar zu machen. Heute managen wir fast alle Unternehmensdaten, nicht nur die Stammdaten“, sagt Markus Rahm, Vice President Corporate Data Management bei Schaeffler. Schaeffler verfolgt dabei einen föderalen Ansatz mit einem zentralen Governance-Team und einem dezentralen Netzwerk von Datenmanagern in den einzelnen Unternehmensbereichen.

Quelle: "Wer digitalisieren will, muss Daten übergreifend managen" (bei bigdata-insider.de am 17.04.2020 veröffentlicht)

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Systemmigration ist ein Thema, das bei Banken ganz oben auf der Agenda steht. Allerdings können bei der Umsetzung Kosten und Aufwand schnell aus dem Ruder laufen. Warum Metadatenmanagement eine Lösung ist, erläutert IT-Experte Carsten Lux.

Angesichts der Niedrigzinsen und sinkender Erträge ringen Banken um jede Form von Kostensenkung und Effizienzgewinn. In der Folge stehen Fusionen an der Tagesordnung, nicht nur bei großen Konzernen, sondern auch bei Sparkassen und Volksbanken. Ausgebremst werden die Institute nicht selten durch ihre IT-Landschaft, die diesen Anforderungen nicht gewachsen ist. Die Legacy-Systeme sind schlichtweg zu kostenintensiv, komplex und unflexibel. Um am dynamischen Finanzmarkt weiter bestehen zu können, müssen die Altsysteme durch eine moderne konzernübergreifende IT-Plattform abgelöst und sämtliche Daten in das neue System übertragen werden.

Quelle: "Metadatenmanagement hilft Banken bei der Systemmigration" (bei springerprofessional.de am 10.10.2019 veröffentlicht)

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In vielen Kreditinstituten können Manager keine fundierten Entscheidungen treffen, weil es ihnen an belastbaren Daten mangelt, kritisiert Andrea Enria, oberster Bankenaufseher der Europäischen Zentralbank. Er sieht die Aufsichtsräte in der Pflicht, dem Management genauer auf die Finger zu schauen.

Banken wissen zwar viel über ihre Kunden, aber mitunter wenig über ihre eigenen Prozesse und Schwachstellen. "Bei vielen Banken stellt die schlechte Datenqualität ein Problem dar", warnt Andrea Enria. Einige Institute seien nicht einmal in der Lage, ein vollständiges Bild ihrer Risikolage einschließlich Tochterfirmen und Zweigstellen zu liefern, kritisiert der Chef-Bankenaufseher der Europäischen Zentralbank (EZB) im Interview mit der "Süddeutschen Zeitung" (SZ).

Quelle: "Chef-Bankenaufseher: Miese Datenqualität ist gefährlich" (bei fondsprofessionell.de am 17.02.2020 veröffentlicht)

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Noch nie war ein effizientes Datenmanagement so wichtig für Unternehmen wie heute bei Digitalisierungsprojekten. Datenanalysen bilden die Grundlage für Reporting und wichtige Geschäftsentscheidungen. Hierbei gilt: Je verlässlicher und lückenloser die Informationen, desto bessere Entscheidungen können getroffen werden.

Voraussetzung für den Datenkatalog ist, dass die beteiligten Mitarbeiter über die Verfügbarkeit, Qualität, Vollständigkeit und Herkunft der Datenbestände genau Bescheid wissen. Einfacher gesagt, als getan, denn das Management der Daten war auch noch nie so komplex und schwierig. Einerseits wächst die Datenmenge rasant, andererseits erfordern neue Anwendungsfelder wie Big Data, Cloud-Hosting oder Self-Service-Analytics den Einsatz neuer Technologien. Hinzu kommen behördliche Regulierungen, die strenge Vorgaben für die Handhabung von Datensätzen festlegen. Angesichts dieser Herausforderungen erfahren Datenkataloge eine Renaissance. Von ihrem anfänglichen Dasein als bloße Dateninventarlisten und Suchwerkzeuge haben sie sich inzwischen zu einem entscheidenden Tool nicht nur für IT- und Daten-Spezialisten, sondern für Mitarbeiter aller Abteilungen weiterentwickelt.

Quelle: "Datenkatalog: Mit Struktur zum effizienten Datenmanagement" (bei digitalbusiness-cloud.de am 02.10.2019 veröffentlicht)

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Stammdaten bilden die Basis für erfolgreiche Geschäftspartnerbeziehungen – sie sind wesentlich für eine gezielte Ansprache von Geschäftspartnern und bilden das Rückgrat für Geschäfts- und Vertriebsprozesse.

Daher schätzen 95 Prozent der befragten Fach- und Führungskräfte den Wertbeitrag eines Master Data Managements (MDM) für ihr Unternehmen als hoch und erfolgskritisch ein laut der Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC.

Welche Vorbereitungen IT-Abteilungen dafür treffen müssen, hat Uniserv, ein spezialisierter Anbieter von Lösungen für das Management von Geschäftspartnerdaten, in 5 Tipps zusammengefasst:

Quelle: "5 Tipps zu stressfreien Stammdaten" (bei it-daily.net am 05.02.2020 veröffentlicht)

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Reifegradmodelle bieten eine gute Orientierung darüber, wo ein Unternehmen bei der Nutzung von künstlicher Intelligenz steht. Demnach gibt es in vielen Unternehmen Optimierungsbedarf beim Betrieb von KI-Anwendungen. Abhilfe können IT-Abteilungen schaffen, indem sie die Datenbereitstellung und -klassifizierung optimieren und ein automatisiertes Daten-Management einführen.

Microsoft, Amazon und Google bieten eine ständig wachsende Palette an KI-Services. Diese sollen Unternehmen in die Lage versetzen, ihr Geschäft zu verbessern oder in neue Geschäftsfelder vorzustoßen. Insbesondere Microsoft konzentriert sich stark auf die Kombination seiner Cloud-Plattform Azure mit KI und deren praktische Anwendung. So lassen sich in Meetings Simultanübersetzer und automatische Transkription nutzen, während die Virtual-Assistant-Funktion Cortana zuhört und sofort einen Termin vorschlägt, wenn Floskeln fallen wie: „Darüber müssen wir nochmal gesondert reden.“ Solche Offerten kommen in der Geschäftswelt allerdings noch nicht richtig an: Nur zwei Prozent der Unternehmen hierzulande setzen die Technik aus der Public Cloud ein, wie der „Cloud-Monitor 2019“ von Bitkom Research und KPMG zeigt.

Quelle: "Umfassendes Daten-Management - Wie man den KI-Reifegrad erhöht" (bei lanline.de am 10.10.2019 veröffentlicht)

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Interview mit Dagmar Fresenius, Head of Rewards & HR Analytics, Swisscom AG

Frau Fresenius, welche Auswirkungen hat die digitale Transformation auf HR bei der Swisscom?

Als großes modernes Telekommunikationsunternehmen arbeiten wir verstärkt mit Daten. Dabei setzen wir hauptsächlich auf Prozessautomatisierung, Data Analytics und künstliche Intelligenz. Die digitale Transformation konzentriert sich aber nicht allein auf Prozesse. Auch das Mindset innerhalb des Unternehmens muss transformiert werden. Bei der Swisscom lautet hier das Stichwort Agilität. 4.000 unserer insgesamt 18.000 Mitarbeiter sind agil organisiert – im Vergleich zu anderen Unternehmen also sehr viele. Gerade im HR-Bereich führt das zu großen Herausforderungen. Teilweise gibt es – im herkömmlichen Sinne einer hierarchischen Struktur – keine Vorgesetzten mehr. Trotzdem müssen Entscheidungsträger Vergütungs- oder HR-Entscheidungen treffen, ohne unmittelbar über die entsprechende Datenbasis zu verfügen oder auch die Nähe zu den Mitarbeitern zu haben. Deshalb ist für uns im HR auch die Automatisierung sehr wichtig. Durch die Datennutzung können wir diese Businessfragestellungen beantworten.

Quelle: "HR-Analytics: Ethische Datennutzung schafft Vertrauen bei Swisscom AG" (bei totalrewards.de am 20.01.2020 veröffentlicht)

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Ohne Daten keine Zukunft. Das weiß auch die TeamBank. Aus diesem Grund wurden alle Weichen in Richtung digitale Zukunft gestellt. Das sogenannte „Öl des 21. Jahrhunderts“ wird in großen Mengen gesammelt und mit einer komplexen Daten-Pipeline und ebenso komplexen Algorithmen gesteuert und ausgewertet. Dieser Artikel gibt einen Überblick, wie die TeamBank mittels Machine Learning und Analytics aus Daten Mehrwert für Kunden schafft und weshalb ein zentrales Datenmanagement so wichtig ist.

Ein verantwortungsvolles und sicheres Datenmanagement sowie eine funktionierende Datenanalyse sind zentrale Themen für die TeamBank in den kommenden Jahren. Dabei spielt die Nähe zum Kunden eine zentrale Rolle für den Erfolg auf dem Markt. Wer seine Kunden kennt und deren Probleme, Wünsche und Vorlieben vorhersagen kann, hat einen klaren Wettbewerbsvorteil.

Quelle: "Zentralisiertes Datenmanagement schafft Mehrwert für Kunden" (bei bigdata-insider.de am 12.07.2019 veröffentlicht)

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Daten sind die wichtigste Währung im Zeitalter der Digitalisierung. Doch noch immer liegen laut Gartner rund 80 Prozent der Informationen in Unternehmen in unstrukturierter Form vor. Dadurch wird der Erfolg von Unternehmenssoftware gebremst – doch durch moderne Technologie lässt sich das leicht ändern.

Nicht einmal das beste ERP-System kann aus schlechten Informationen wertvolle Datenbestände zaubern. Doch diese Informationen sind kritische Erfolgsfaktoren für Unternehmen und müssen wichtige Entscheidungen fundiert vorbereiten. James Adie, Vice President EMEA Sales bei Ephesoft, gibt in der nachfolgenden Checkliste die entscheidenden Tipps, wie Unternehmen die Qualität des Inputs für ihre Unternehmenssoftware deutlich anheben können, um von den Ergebnissen optimal zu profitieren.

Auch in Zeiten von Industrie 4.0 und Internet of Things landen noch immer zahlreiche Rechnungen und andere Dokumente in Papierform auf Büroschreibtischen. Während Enterprise Content Management Systeme (ECM) eingescannte Belege zunächst nur digitalisieren und ablegen können, bietet die optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition / OCR) einen detaillierten Einblick in die Informationen, die sich auf den Scans befinden. Entsprechende Lösungen lesen sämtliche Inhalte des jeweiligen Dokuments aus und speichern diese ab.

Quelle: "Schluss mit Garbage In, Garbage Out – Smart Capture für hohe Datenqualität und wertvolle Ergebnisse" (bei de.eas-mag.digital am 20.01.2020 veröffentlicht)

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Obwohl viele Unternehmen den finanziellen Wert ihrer Daten erkannt haben, schöpfen wenige diesen auch aus. Zu diesem Ergebnis kam eine Studie von Tableau Software und dem Business Application Research Center.

Nach einer Studie des Business Application Research Center (BARC) im Auftrag von Tableau haben viele Unternehmen den finanziellen Wert ihrer Daten zwar erkannt, doch nur wenige schöpfen diesen auch aus. Bei gerade einmal 17 Prozent sind Datenprodukte bereits fester Bestandteil der Unternehmensprozesse. Ein Viertel hält es hingegen für gar nicht denkbar, dass ihr Unternehmen künftig Daten monetarisiert. Rund 40 Prozent der 200 Umfrage-Teilnehmer gab an, dass ihr Unternehmen plant, Daten zu monetarisieren oder sich bereits in einer Pilotphase befindet. 20 Prozent halten Datenmonetarisierung in ihrem Unternehmen zumindest für denkbar.

Quelle: "Warum Firmen ihre Daten kaum monetarisieren" (bei it-production.com am 05.07.2019 veröffentlicht)

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Unternehmen brauchen bessere Tools, um den Umgang mit Datenquellen zu erlernen und mit ihnen zusammenarbeiten zu können. Datenkataloge mit bahnbrechenden maschinellen Lernfunktionen können Ihnen dabei helfen.

Relationale Datenbanken, Datenseen und NoSQL-Datenspeicher sind stark im Einsetzen, Aktualisieren, Abfragen, Suchen und Verarbeiten von Daten. Aber der ironische Aspekt der Arbeit mit Datenmanagement-Plattformen ist, dass sie normalerweise keine robusten Tools oder Benutzeroberflächen zur Verfügung stellen, um das, was sich in ihnen befindet, zu teilen. Sie sind eher wie Datensilos. Sie wissen, dass sich darin wertvolle Daten befinden, aber Sie haben keine einfache Möglichkeit, sie von außen zu beurteilen.

Die Herausforderung im Unternehmen besteht darin, mit einer Vielzahl von Datendepots umzugehen: mehrere Unternehmensdatenbanken, kleinere Datenspeicher, Rechenzentren, Clouds, Anwendungen, BI-Tools, APIs, Tabellenkalkulationen und offene Datenquellen.

Quelle: "Warum datengesteuerte Unternehmen einen Datenkatalog brauchen" (bei computerwelt.at am 15.01.2020 veröffentlicht)

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