Daten stellen für Unternehmen eine unschätzbare Quelle potenziellen Wachstums dar. Immer mehr Organisation versuchen deshalb, sich durch datengesteuerte Entscheidungsfindung auf Erfolgskurs zu bringen. Die Umwandlung von einer intuitiv getriebenen zu einer datengesteuerten Unternehmenskultur bedarf jedoch einer Infrastruktur, die die Anwendungen auch präzise unterstützen kann.

Neben den klassischen Datenmanagementaufgaben (Speicherung, Bereitstellung, Sicherung) gewinnt die Datenanalyse immer mehr an Bedeutung für Unternehmen und ihren Geschäftserfolg. Pure Storage hat IT-Verantwortliche befragt, wie sie die neuen Herausforderungen rund um die Data-Science, künstliche Intelligenz und Datensicherheit einschätzen und welche Rolle Fachkräfte dabei spielen.

Neben den klassischen Datenmanagementaufgaben (Speicherung, Bereitstellung, Sicherung) gewinnt die Datenanalyse immer mehr an Bedeutung für Unternehmen und ihren Geschäftserfolg. Pure Storage hat IT-Verantwortliche befragt, wie sie die neuen Herausforderungen rund um die Data-Science, künstliche Intelligenz und Datensicherheit einschätzen und welche Rolle Fachkräfte dabei spielen.

Eine effektive Teamarbeit ist längst zu einem bedeutenden Faktor für den Geschäftserfolg geworden. Unternehmen müssen in ihren Innovations- und Wertschöpfungsprozessen stets besser und schneller werden. Angesichts des zunehmenden globalen Wettbewerbs und grenzüberschreitender komplexer Lieferketten spielt eine produktive Zusammenarbeit und ein reibungsloser Informationsfluss eine immer wichtigere Rolle. 

Data Lakes gelten als der nächste Evolutionsschritt der Speicher- und Datenmanagementtechnik. Allerdings relativiert sich die Begeisterung momentan. Welcher Ansatz letztendlich Ordnung ins unternehmensweite Datenchaos bringt ist noch nicht entschieden. Integrative Architekturen wie Data Hubs sind ebenfalls auf dem Vormarsch. Dieser Beitrag zeigt auf, auf welche Hersteller es zu achten gilt.

Daten-Silos können in Unternehmen zu Stolpersteinen werden. Unterschiedliche Systeme und fragmentierte oder inkompatible Daten machen die Integration der Daten und damit die Zusammenführung der Datensilos zu einer großen Herausforderung.