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Schluss mit Excel-Chaos

Datenqualität im Fuhrparkmanagement: Warum zentrale Systeme Excel ablösen

11. Juli, 2026 - 12:30

Fahrzeugdaten sind die unverzichtbare Grundlage für jede professionelle Fuhrparkverwaltung. Laufleistungen, Leasingverträge, Wartungsintervalle, Versicherungspolicen und Kraftstoffverbräuche gehören zu den Kerndaten, die jederzeit korrekt, auf dem neuesten Stand und für alle Verantwortlichen ohne Umwege zugänglich sein müssen.

Framework für die sichere und erfolgreiche Einführung

KI als Gamechanger: Struktur statt Chaos

07. Mai, 2026 - 14:31

KI ist ein Gamechanger – im positiven wie im negativen Sinne. Schließlich steckt in ihr nicht nur das Potenzial, Prozesse und Entscheidungen erheblich zu verbessern.

Zuverlässige „Agentic-Ready“-Daten

KI-Agenten optimieren Datenqualität, Location Intelligence und Datenanreicherung

20. April, 2026 - 05:37

Wichtige Entscheidungen hängen heute mehr denn je von vertrauenswürdigen Daten ab. Doch der Alltag vieler Datenteams sieht oft anders aus: Sie kämpfen mit fragmentierten Daten, unterschiedlichen Formaten und schlechter Datenqualität.

Eine Vertrauensbasis schaffen

Der Weg zur Verbesserung der Qualität kritischer Daten

06. Februar, 2026 - 05:35

Wie sicher sind Sie sich hinsichtlich der Qualität Ihrer Daten? Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von kritischen Daten wirkt sich direkt auf Geschäftsentscheidungen, betriebliche Effizienz und die Kundenzufriedenheit aus.

AI Governance

Datenqualität und Responsible AI werden 2026 Wettbewerbsvorteil

27. Januar, 2026 - 11:22

Mit dem Inkrafttreten des EU AI Act wird 2026 zum Jahr der AI Governance. Die „lästigen“ Themen Datenmanagement und Datenqualität rücken unweigerlich wieder in den Fokus. Grundlage für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI sind ein smarter Ansatz und umfassende Frameworks zur Kontrolle.

KI-basierte Lösungen gegen menschliche Fehler

Der hohe Preis schlechter Daten – und wie KI hilft

12. Oktober, 2025 - 05:33

Daten sind das Rückgrat moderner Unternehmen. Sie treiben Automatisierung, Steuerung und wichtige Entscheidungsprozesse voran. Doch bei schlechter Qualität verwandeln sie sich von einem wertvollen Asset in ein erhebliches Risiko. Warum mittelständische Unternehmen den Preis für schlechte Daten zahlen – und wie KI hilft erfahren Sie in diesem Artikel.

Device Management

Die Entwicklung von IIoT-Systemen zu intelligenten Datenplattformen

14. August, 2025 - 05:03

IIoT-Systeme ermöglichen die Optimierung von Prozessen, eröffnet Unternehmen aber auch neue Geschäftsmodelle. Eine gut integrierte IIoT-Plattform und hohe Datenqualität sind entscheidend für den Erfolg.

Informationsasymmetrie als Kostenfaktor

Warum ERP und PLM zum Team werden müssen

09. Juni, 2025 - 15:39

Die Anbindung von PLM-Systemen an das ERP fristet in vielen Unternehmen ein eher stiefmütterliches Dasein. Stücklisten und Konstruktionsdaten fließen vom PLM zum ERP, doch nur selten profitiert die Konstruktion ihrerseits vom Wissensschatz des ERP.

Mapping AI Foresightdrivers

Wie KI das Foresight-Management neu definiert

13. Mai, 2025 - 10:54

Foresight war lange Zeit ein analytischer Prozess, der auf historischen Daten, Expert*inneneinschätzungen und Szenario-Techniken basierte.

Daten und Use Case in Einklang bringen

Was bedeutet Datenqualität im KI-Kontext?

02. Mai, 2025 - 08:40

Künstliche Intelligenz basiert auf guter Datengrundlage – an genau diesem Punkt kommt Datenqualität ins Spiel. Dabei bedeuten große Datenmengen nicht zwangsläufig, dass diese für einen KI-Anwendungsfall geeignet sind. Was also meint Datenqualität hinsichtlich KI und wirksamer KI-Tools?

Datenqualität im Fuhrparkmanagement: Warum zentrale Systeme Excel ablösen

KI als Gamechanger: Struktur statt Chaos

KI-Agenten optimieren Datenqualität, Location Intelligence und Datenanreicherung

Der Weg zur Verbesserung der Qualität kritischer Daten

Datenqualität und Responsible AI werden 2026 Wettbewerbsvorteil

Der hohe Preis schlechter Daten – und wie KI hilft

Die Entwicklung von IIoT-Systemen zu intelligenten Datenplattformen

Warum ERP und PLM zum Team werden müssen

Wie KI das Foresight-Management neu definiert

Was bedeutet Datenqualität im KI-Kontext?

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