Rund acht von zehn Unternehmen haben Probleme damit, ihre Datenbestände zu vereinheitlichen, die zur Umsatzsteigerung, Verbesserung der Kundenzufriedenheit und Kostensenkung erforderlich sind.

Was ist Datenintegrität? Datenintegrität ist die Qualität, Zuverlässigkeit, Vertrauenswürdigkeit und Vollständigkeit eines Datensatzes, der Genauigkeit, Konsistenz und Kontext bietet. Die Datenintegrität beruht auf vier wichtigen Säulen: unternehmensweite Integration, Genauigkeit und Qualität, Standortinformationen und Datenanreicherung.

Fehlende Datenkompetenzen in der Breite der Belegschaft werden zu einem zentralen Bremser für die digitale Transformation deutscher Unternehmen. So lautet ein Ergebnis einer repräsentativen Umfrage* unter mehr als 1.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, die von Alteryx, einem Unternehmen für Analytics Automation, in Auftrag gegeben wurde.

Der Weg zum datengetriebenen Unternehmen ist lang und aufwändig. Vor allem die Datenaufbereitung stellt Firmen vor neue Herausforderungen. Dr. Kerstin Schäfer, Digital Strategist bei Adobe, hat im Gespräch mit Sage Empfehlungen formuliert, wie sich der Datenaufbereitungsprozess effektiv gestalten lässt und warum es so wichtig ist, die Welt der Datenwissenschaftler mit der Business-Welt in Einklang zu…

Dass die Datenmengen in Unternehmen explodieren, ist kein neuer Trend. Umso mehr gilt es heute, die Flut an Informationen unter Kontrolle zu halten, zu strukturieren und sinnvoll zu nutzen. Dell Technologies gibt Tipps, wo und wie Unternehmensdaten am besten aufgehoben sind.

In Folge der Pandemiebestimmungen scheint sich der Homeoffice-Betrieb zu einer festen organisatorischen Säule in Unternehmen zu etablieren.

Dass die Daten einer Organisation äußerst wertvoll sind, ist eine Binsenweisheit. Und so verwundert es nicht, dass so manche Organisation seit ihrer Gründung noch niemals je ein einziges Bit ihres Datenbestandes gelöscht hat.

Viele deutsche Mittelständler bieten hochinnovative Produkte an, tun sich aber schwer, operative Prozesse mithilfe von Daten tatsächlich zu verbessern und wichtige Entscheidungen auf Basis ihrer Daten zu fällen.