Thought Leadership
Der globale Technologieanbieter Zoho erklärt, warum Unternehmen auch künftig nicht auf Business Intelligence verzichten können, wenn sie erfolgreich am Markt agieren wollen.
Der deutsche Einzelhandel hat es nach wie vor schwer. Die Inflation bleibt hoch und die Verbraucher haben weniger Geld zur Verfügung.
Die Gefahren des Vergessens der Aufbewahrungsfristen
WORM-Daten stehen für Write Once, Read Many Data (einmal schreiben, mehrmals lesen). In der Datenspeicherung bedeutet dies, dass Daten nur einmal geschrieben und dann mehrmals gelesen, aber nicht verändert werden können. WORM-Daten werden aus verschiedenen Gründen benötigt, insbesondere in Branchen, in denen Datenintegrität, Authentizität und langfristige Aufbewahrung entscheidend sind.
Jeder Mitarbeiter kann eigenständig mit Daten arbeiten – das ist die zentrale Idee hinter dem Begriff „Datendemokratisierung“.
Self-Service Datenprodukte
Jeder Mitarbeiter kann eigenständig mit Daten arbeiten – das ist die zentrale Idee hinter dem Begriff „Datendemokratisierung“. Die Vorteile dieses Ansatzes sprechen für sich: mehr Freiraum für die Mitarbeiter, eine höhere Effizienz und fundierte, datenbasierte Entscheidungen.
Die Studie „IT-Organisation 2025: Product & Data Driven“ von kobaltblau untersucht die mögliche Verschmelzung von Business und IT, getrieben durch Produkt- und Kundenorientierung sowie Data Analytics für die Entscheidungsfindung.
Dass Daten aus gesetzlichen und Compliance-Gründen geschützt werden müssen, ist in der Geschäftswelt eine akzeptierte Tatsache.
Data Meshs machen große Fortschritte, Data Citizens erobern die Unternehmen und Data Governance ist Unternehmen nicht mehr lästig. Diese und andere Datentrends erwartet Progress für das Jahr 2024.
Studie „Digitalisierung 2024“
Sechs von zehn Industrieunternehmen in der DACH-Region räumen ein, bei der Analyse ihrer Daten bestenfalls an der Oberfläche zu kratzen, so das alarmierende Ergebnis der aktuellen Studie „Digitalisierung 2024“.
Der Erfolg eines jeden KI-Projekts steht und fällt mit der Qualität der darunter liegenden Daten. KI-Modelle benötigen hochwertige Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Bei minderwertiger Datenqualität leidet die Leistung und Genauigkeit der Modelle erheblich.
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