Wer keine professionelle Software für das Datenmanagement nutzt, setzt nicht nur die Integrität der Unternehmensdaten aufs Spiel, sondern gleichzeitig auch seinen Job. Denn wer fahrlässig mit der Integrität der Daten umgeht, spart am falschen Ende und macht sich angreifbar.
Schlechte Datenqualität ist ein permanentes Problem vieler Unternehmen. Doch es gibt strategische Interventionen, die diese Negativ-Spirale aufbrechen. Paul Dietrich von Collibra erklärt die sechs häufigsten Ursachen und Probleme in Bezug auf mangelnde Datenqualität und wie Sie diese vermeiden.
Die Klimakrise stellt eine gewaltige Herausforderung dar, der sich Wirtschaft, Politik und Gesellschaft gemeinsam stellen müssen. Mit dem Lieferkettengesetz hat die Bundesregierung im Juli 2021 die rechtlichen Rahmenbedingungen für nachhaltigere Produktionsprozesse neu gesteckt.
Beim Thema Daten ist immer häufiger von Datensilos die Rede – und das aus gutem Grund. Sie sind nicht nur lästig und problematisch, sondern können auch den ROI schmälern, die Transformation verlangsamen und die Produktivität behindern.
Bei der Wahl der passenden Software sollte die Skalierbarkeit im Vordergrund stehen, denn Flexibilität, das Aufbrechen von Silos und Transparenz spielen für Unternehmen heute eine immer größere Rolle.
Für die Verarbeitung großer Informationsmengen auf dem Data Layer benötigen Unternehmen zuverlässige Betriebsumgebungen. Instaclustr, Managed-Service-Anbieter für Open-Source-Technologien, nennt die Gründe, die dabei für ein Outsourcing sprechen.
Der Markt für Datenanalytik nimmt inzwischen auch in Deutschland Fahrt auf. Mehr und mehr Anwenderunternehmen legen die Zurückhaltung früherer Jahre ab und investieren in den Aufbau fortgeschrittener Analytik-Lösungen (engl. Advanced Analytics).
Auf der NoSQL-Konferenz 2009 wurde eine neue Kategorie von hochspezialisierten Datenbanken vorgestellt. Dieses neue Modell bedeutete eine Abkehr von der Herrschaft der relationalen Datenbanken, die den Markt jahrzehntelang unangefochten dominiert hatten und trotz ihrer mangelnden Spezialisierungsmöglichkeiten als Status quo akzeptiert wurden.
Big-Data-Analysen sollen Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse liefern. Im Folgenden sind sechs Möglichkeiten beschrieben, wie Unternehmen den Umfang und die Geschwindigkeit der Daten nutzen können, um die betriebliche Effizienz zu steigern und die Kosten zu senken.
Die Pandemie hat die Digitalisierung vorangetrieben – und ebenso hat die Rolle des Data Scientists an Relevanz gewonnen. Mehr als die Hälfte dieser Berufsgruppe (53 Prozent) meint, dass ihre Arbeit jetzt wichtiger ist als vor Corona.
Thought Leadership