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Datenintegration als Schlüssel zum Erfolg
Erfolgreiches Wachstum gelingt nur durch echtes Teamplay. Wenn Vertrieb, Marketing und Business Development ohne gemeinsame Datenstrategie arbeiten, werden große Wachstumspotenziale verschenkt. Es braucht nicht nur eine leistungsfähige Data-Analytics-Lösung, sondern auch ein neues Mindset.
Wartezeiten kommen immer mehr aus der Mode. Stehen Daten nicht sofort zur Verfügung, werden die Anwender schnell ungeduldig. Wie verhält es sich mit Echtzeit-Anwendungen? Worauf sollte man achten, wenn Daten und IOs schnell verarbeitet werden müssen und kurzfristig viele Daten anfallen. Wir denken hier auch das Metaverse.
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DSAG-ASUG-JSUG-Umfrage 2022
Laut einer gemeinsamen Umfrage der Deutschsprachigen SAP-Anwendergruppe e. V. (DSAG), der Americas‘ SAP Users‘ Group und der Japan SAP Users‘ Group (JSUG) vom Juni 2022 kann die große Mehrheit der Unternehmen mit den Veränderungen durch Digitalisierung, Transformation und politische Zeitenwende gut und einigermaßen gut Schritt halten.
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Strategischen Datennutzung
Ob ein Unternehmen die digitale Transformation erfolgreich gestaltet, hängt vor allem davon ab, wie gut oder schlecht es mit Daten umgeht. Fortschritte gibt es schließlich nur mit einer konsistenten Daten- und Analytics-Strategie.
Zunehmender Bedarf an agileren Systemen
Datenanalytik und die Speichersysteme, die Datenanalytik-Workloads ermöglichen, haben sich im letzten Jahrzehnt stark weiterentwickelt. Zu Beginn der 2010er Jahre wurden Big-Data-Frameworks wie Hadoop mit den wachsenden Datenmengen immer beliebter.
Tech-Unternehmen
Moderne Datenarchitektur-Frameworks wie Data Mesh helfen die notwendige Agilität für Data Science & Analytics Teams beizubehalten. Was ist bei der Implementierung zu beachten?
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BARC-Studie “The Future of Data Architecture”
BARC hat die Studie “The Future of Data Architecture – Has the Data Warehouse Had Its Day?” veröffentlicht. Sie basiert auf einer weltweiten Befragung von 268 Unternehmen unterschiedlicher Größe und Branchen und bietet Einblicke in die derzeit vielversprechendsten Datenarchitektur- und Datenmodellierungsansätze.
Der Wechsel zu einer neuen Lösung bedeutet, dass ein klassisches „Fortsetzen“ einer ähnlich gestalteten Analyse meist nicht möglich ist. Denn die Systeme funktionieren unterschiedlich, meist ändert sich die komplette Struktur der erfassten Daten. Das heißt, für eine erfolgreiche Migration benötigen Sie zunächst einmal die richtige Analyselösung.
Das dreckige Dutzend
Mehr Daten bedeuten nicht automatisch mehr Überblick. Im Gegenteil: Trotzdem stellen Unternehmen viel zu selten ihre Datensammelwut und die Validität der zusammengetragenen Informationen infrage. Welchen Wert aber können vermeintlich richtungsweisende Entscheidung haben, deren Grundlage fragwürdige oder verunreinigte Quellen darstellen?
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