Daten sind die Grundlage für Innovation, gleichzeitig schreitet die Künstliche Intelligenz schneller voran, als wir es je für möglich gehalten haben. Unternehmen, die ihre Daten nicht gezielt auf Künstliche Intelligenz vorbereiten, werden vor diesem Hintergrund den Anschluss verlieren: Ein durchdachtes Datenmanagement bildet die Grundlage für leistungsstarke KI.

In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft stellen öffentlich zugängliche Daten eine immense, bislang oft ungenutzte Ressource dar. Von amtlichen Statistiken über Branchenportale bis hin zu offenen Big-Data-Datenbanken – Unternehmen können aus diesen Quellen wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Geschäftsentscheidungen treffen.

Agentic AI verändert die Art und Weise, wie KI-Systeme Entscheidungen treffen und handeln. Doch um wirklich intelligent zu sein, müssen diese Systeme nicht nur auf Daten zugreifen, sondern auch den Kontext verstehen und Daten geschickt integrieren.

Die Vorteile von Generativer KI (GenAI) sind mittlerweile unbestritten und finden auch in der Geschäftswelt zunehmend Anwendung.

Menschen halten Informationen von Gruppen, denen sie angehören oder deren Quelle sie für glaubwürdig halten, selten für Fake News.

Finanzdaten zählen zu den bestgepflegten Daten – mindestens ein Jahresabschluss ist in Unternehmen Standard, die meisten verfügen sogar über ein ausgeprägtes Finanzreporting. Dennoch vergeben viele Unternehmen eine wichtige Chance: Denn operative Kennzahlen, wie sie Monitoringsysteme erheben, werden nicht für das Reporting herangezogen.

Datenmanagement umfasst mehr als nur den leichten Zugang zu Daten. Christian Geckeis, General Manager DACH bei Informatica, verrät, was ein gutes Datenmanagement ausmacht und welche Unternehmensbereiche damit maßgeblich optimiert werden können.

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.