Zuverlässige „Agentic-Ready“-Daten
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
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
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
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
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
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
Foresight war lange Zeit ein analytischer Prozess, der auf historischen Daten, Expert*inneneinschätzungen und Szenario-Techniken basierte.
Daten und Use Case in Einklang bringen
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?
Observability für den gesamten Daten-Stack
Datadog, eine Plattform für Monitoring und Sicherheit von Cloud-Anwendungen, hat die Übernahme von Metaplane angekündigt – einem Anbieter für Data Observability.
hanseWasser Bremen GmbH
Bremen, Home Office
Meistgelesene Artikel
12. Mai 2026