Führungskräfte vieler Unternehmen stehen vor der Herausforderung, die Unmengen an Daten, die auf all die verschiedenen Softwaresysteme, Datenbanken und Tabellenkalkulationen im Unternehmen verteilt sind, zusammenzuführen und sinnvoll zu analysieren. Dies ist, kurz gesagt, der Unterschied zwischen Informationen und Daten.
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Damit Unternehmen ihre Dekarbonisierungsziele erreichen können, müssen sie das Potential ihrer Emissionsdaten vollständig ausschöpfen. Die neue Studie des Capgemini Research Institute, „Data for Net Zero: Why data is key to bridging the gap between net zero ambition and action“ zeigt: Die große Mehrheit (85 Prozent) der Unternehmen erkennt zwar
Webinar-Aufzeichnung vom 28.09.2022
Unified Observability – IT Monitoring 4.0 Riverbed hat vor kurzem den Launch der neuen Unified Observability Plattform Alluvio angekündigt. Alluvio bereitet nicht nur Daten für Techniker für Problembehandlungen auf, sondern “übersetzt” diese in wertvolle Informationen für das Business.
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Längst stellt sich für Unternehmen nicht mehr die Frage, wie sie Daten beschaffen können. Vielmehr wird heute zur Herausforderung, aus der Masse an Daten die entscheidenden Informationen herauszufiltern. Gibt es keine klare Strategie für ein effektives Wissensmanagement, leiden Produktivität und Effizienz. Das Technologieunternehmen Zoho zeigt auf, welche Kostenfallen es
Laut der Studie „Von Nachhaltigkeit bis Digitalisierung: Challenges 2022“ sind sich Deutschlands Unternehmen ihrer „Datenschätze“ zwar bewusst, schaffen es aber nicht, diese auch zu heben. Die Gründe reichen von fehlender Transparenz über Probleme bei der Konsolidierung bis hin zur immer noch vorhandenen Excel-Dominanz. Für die Studie hat die Produkt-Innovations-Plattform
Datenanalyse und Künstliche Intelligenz sind bei Startups in Deutschland weit verbreitet. Rund jedes Zweite (48 Prozent) nutzt Big Data und Datenanalyse, weitere 33 Prozent planen den Einsatz oder diskutieren darüber. 43 Prozent nutzen bereits KI, weitere 40 Prozent sind in der Planungs- oder Diskussionsphase.
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