Die EU verfolgt ehrgeizige Ziele bei der digitalen Transformation: So sollen unter anderem bis 2030 drei Viertel der europäischen Unternehmen Cloud Computing, Big Data und Künstliche Intelligenz (KI) nutzen. Ersteres hat sich zumindest in Deutschland schon weitgehend durchgesetzt, bei Letzterem sieht dies aktuell jedoch noch anders aus.
Wer Digitalisierung ernst meint und KI auf breiter Basis nutzen will, braucht hochwertige und konsistente Datenbestände. Hier drängen sich seit Jahren Data Lakes auf. Richtig, sagt Yannick Pfeiffer von der Unternehmensberatung microfin – aber es lauern reichlich Untiefen unter der attraktiven Oberfläche.
Prozesse automatisieren auf No-Code-Basis
Die Studie „SAP im Mittelstand“ von Theobald Software zeigt die enorme und stark wachsende Relevanz von Cloud-Lösungen im SAP-Kontext.
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Alternativen zum günstigen Management
Vielen Unternehmen wächst nicht nur das Datenvolumen über den Kopf, sondern auch die Kosten für Storage und Data Management. Eine zentrale Rolle in dieser Problematik nehmen Data Warehouses ein. Ein Data Warehouse (DWH) ist eine Datenspeicherlösung, die für die Erfassung, Verarbeitung und Analyse der Daten eines Unternehmens konzipiert ist.
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.
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.
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