Die Bereinigung von Stammdaten sorgt dafür, dass Mitarbeiter ein besseres Gesamtbild über die vorhandenen Informationen erhalten. Nur mit diesem Wissen können sie den Kunden zielgerichtete Services und Produkte anbieten und damit die Kundenzufriedenheit erhöhen. Mit der folgenden Vorgehensweise gelingt es Unternehmen, diesen Mehrwert aus ihren Daten zu ziehen.
Großrechner, sogenannte Mainframes, sind aus dem Finanz- und Bankenwesen kaum wegzudenken. Denn sie haben über die Jahre hinweg wichtige Funktionen übernommen. Dennoch überlegen immer mehr Banken, wie sie Mainframes ersetzen oder sich schrittweise davon entfernen können.
Im Zuge der fortgeschrittenen Digitalisierung sind Daten zu einem entscheidenden Faktor für den Geschäftserfolg avanciert. Dabei kommt es jedoch auf die Qualität der Daten an.
Ein Beispiel für die neuen Möglichkeiten im Bereich AR ist der Bereich Trading im Finance-Bereich. Hier sind zahlen und Daten das A und O und Datenanlysen unerläßlich.
PC-Mitarbeiter in deutschen Unternehmen verbringen rund 30 bis 60 Minuten ihrer täglichen Arbeitszeit mit der Suche nach Dateien. Verursacht wird dieser gleichermaßen frustrierende und kostenintensive Umstand durch riesige Datenmengen, redundante Speicherung, obsolete Objekte und fehlende Strukturen.
Im Windschatten fahren war gestern – heute nutzen Radrennfahrer bei der Tour de France Datenanalysen, um sich an die Spitze des Feldes zu katapultieren. Aber auch Zuschauer erleben das Sport-Event aus einer ganz neuen Perspektive, da die Fahrräder mobile Daten-Hotspots sind und laufend aktuelle Positionsdaten liefern.
Die Datenschlacht ist in vollem Gange: Unternehmen, die ihre Daten nicht für die Geschäftsausrichtung nutzen können, werden dem Wettbewerbsdruck nicht standhalten können. Doch Daten liegen in unterschiedlichen Formaten vor und an verschiedensten Stellen im und außerhalb des Unternehmens. Zudem sind oft nur zu einem geringen Grad miteinander verknüpft.
Die Expansion der Amazonen-Werke in Verbindung mit der Innovationsführerschaft im Markt sorgt für ständigen Anpassungsbedarf bei den IT-Systemen. Deshalb hat das Unternehmen sein Enterprise Data Warehouse (DWH) gemäß den Grundsätzen des Data Vault 2.0 modernisiert. Die neue DWH-Struktur macht die Daten für das Controlling verlässlicher und besser nutzbar.
