In allen Branchen legen Unternehmen immer mehr Wert auf die Erfassung von Daten und die Suche nach innovativen Wegen zur Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse. Unternehmen sind bereit, viel Zeit und Geld zu investieren, um dies zu erreichen.

BARC (Business Application Research Center) veröffentlicht die Ergebnisse ihrer aktuellen Studie "Driving Innovation with AI. Getting Ahead with DataOps and MLOps".

Schlechte Datenqualität ist ein permanentes Problem vieler Unternehmen. Doch es gibt strategische Interventionen, die diese Negativ-Spirale aufbrechen. Paul Dietrich von Collibra erklärt die sechs häufigsten Ursachen und Probleme in Bezug auf mangelnde Datenqualität und wie Sie diese vermeiden.  

Obwohl die Rolle von Daten bei der Entscheidungsfindung von Unternehmen zunehmend wichtiger wird, führen viele Firmen ihre ETL-Prozesse immer noch manuell durch und nehmen langwierige Prozesse und veraltete Daten in Kauf.

Mitte der 1970er Jahre wurde der Fokus auf den Shareholder Value – den Aktionärswert – für einige Jahrzehnte zu einem zentralen Ansatz in der Unternehmenssteuerung. Das Ziel: Anteilseigner durch die Maximierung der Rendite zufriedenstellen.

Zu oft liegt das Datenmanagement in Unternehmen noch allein bei den IT-Verantwortlichen. Dabei kann eine unternehmensweite, datengestützte Arbeitskultur viel mehr aus den Daten herausholen und den Unternehmenserfolg langfristig sichern.

Daten gehören wohl zu den kritischsten Vermögenswerten moderner Unternehmen und sind von entscheidender Bedeutung für jegliche Anwendungen. Im zunehmend datengetriebenen Geschäftsumfeld entwickeln sich "DataOps" zu einer Methode, mit der Unternehmen Kontrolle in das Datenchaos bringen und die zur Entscheidungsfindung beisteuert.

85 Prozent der Unternehmen arbeiten bereits mit einer Multi-Cloud-Umgebung. Bis 2021 werden es voraussichtlich 98 Prozent sein, so eine IBM-Studie. Zunehmend verbinden Unternehmen Public Cloud Services verschiedener Anbieter mit Private Clouds und On-Premises-Infrastrukturen.