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Wer in Zeiten der Digitalisierung als Unternehmen weiterhin wirtschaftlich arbeiten will, kommt nicht am Begriff des Datenmanagements vorbei. Dieser umfasst eine Vielzahl von Themenbereichen, die von der methodischen über die konzeptionelle und organisatorische bis hin zur technischen Verwaltung der Daten reicht. 

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KI Touchscreen

Die Digitalisierung eröffnet Unternehmen immer mehr Möglichkeiten zur Weiterentwicklung ihrer bestehenden Geschäftsmodelle. Besonders die raschen Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), die überproportional steigenden Datenmengen sowie die sich stetig ändernden Marktanforderungen, üben einen starken Einfluss auf die Geschäftstätigkeit aus und stellen vor allem auch die Mitarbeiter immer wieder vor neue Herausforderungen.

Trends 2019

Da Datenmanagement und Analytik enger integriert werden, können Unternehmen Daten in diesem Jahr optimaler nutzen, so Information Builders. Zudem unterstützen BI-Technologien bald auch die Konvergenz von Blockchain- und Big-Data-Zugriffen und ermöglichen damit vollständige Transparenz bei innovativen Analytik-Anwendungen.

Landkarte mit Stecknadeln

Unternehmen auf der ganzen Welt haben erkannt, dass Daten ein enorm wichtiger Bestandteil ihres Geschäfts sind. Auch wenn sich jede Organisation in einer anderen Phase der „Datenreise“ befindet – sei es bei der Kostensenkung oder bei der Verfolgung anspruchsvollerer Ziele wie der Verbesserung des Kundenerlebnisses – gibt es keinen Weg zurück. 

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Das wahre Gold des digitalen Zeitalters sind Daten. So wächst auch im Industriekontext mit steigender Vernetzung von Maschinen und Anlagen das Datenaufkommen kontinuierlich an. Doch wie lassen sich die gesammelten Datenmassen in der Fertigung tatsächlich sinnvoll nutzen und welche Voraussetzungen müssen dafür geschaffen werden?

Das „Warum“ der Datenverarbeitung liegt auf der Hand, wenn man die große Anzahl von Sensoren, vernetzten Geräten, Websites oder mobilen Anwendungen betrachtet; oder einfach alle Daten, die sowohl von Menschen als auch von Maschinen erzeugt werden. Die immensen, rasch ansteigenden Datenberge erfordern leistungsfähigere Ansätze zur Datenverarbeitung. 

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