Die Geschwindigkeit, mit der unstrukturierte Daten – wie Texte, Videos, Bilder und Social-Media-Posts – erzeugt werden, nimmt kontinuierlich zu. Mittlerweile fallen 80 bis 90 Prozent aller Daten in diese Kategorie. Gleichzeitig ist der Zeitrahmen für die aktive Nutzung von Daten immer kleiner geworden.

Daten sind die Grundlage für Innovation, gleichzeitig schreitet die Künstliche Intelligenz schneller voran, als wir es je für möglich gehalten haben. Unternehmen, die ihre Daten nicht gezielt auf Künstliche Intelligenz vorbereiten, werden vor diesem Hintergrund den Anschluss verlieren: Ein durchdachtes Datenmanagement bildet die Grundlage für leistungsstarke KI.

Die Menge an Daten, die Unternehmen heute generieren, wächst rasant, und die vorherrschenden Hybrid-Multi-Cloud-Umgebungen werden zunehmend komplexer. Wie lässt sich die wertvolle Ressource „Daten" angesichts dieser Herausforderungen effektiv verwalten, nutzen und schützen?

In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft stellen öffentlich zugängliche Daten eine immense, bislang oft ungenutzte Ressource dar. Von amtlichen Statistiken über Branchenportale bis hin zu offenen Big-Data-Datenbanken – Unternehmen können aus diesen Quellen wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Geschäftsentscheidungen treffen.

Künstliche Intelligenz verändert die Art, wie Unternehmen mit Daten umgehen – und das in rasantem Tempo. Wer seine Daten systematisch aufbereitet und KI-Tools einsetzt, schafft die Grundlage für fundierte Entscheidungen und nachhaltiges Wachstum.

Big Data allein schafft keinen Wert. KI-Werkzeuge sind der Schlüssel, um aus Datenfluten intelligente Erkenntnisse zu gewinnen. Dieser Beitrag beleuchtet Technologien, Anwendungsfälle und Erfolgsfaktoren für die KI-gestützte Datenanalyse der Zukunft.

Warum Unternehmen ihre digitalen Potenziale erst dann ausschöpfen können, wenn Business und IT an einem Strang ziehen – und was die Datenlage darüber verrät.

Mit dem Boom von Künstlicher Intelligenz hat sich das Anforderungsprofil an Datenbanken verändert. Sie müssen noch schneller und noch flexibler sein. Gleichzeitig steht mit KI ein Tool zur Verfügung, um das immer komplexer werdende Datenbankmanagement in den Griff zu bekommen. Eine große Herausforderung ist jedoch in beiden Fällen der Skill Gap.