Thought Leadership
Low-Code-
Eine intelligente Automatisierung verbessert die Nutzererfahrung für Mitarbeiter und Kunden gleichermaßen, braucht aber weitaus mehr als nur Bots und KI. Pegasystems erklärt, worauf es darüber hinaus ankommt.
Daten zusammenzuführen, zu analysieren und zu visualisieren – das ist in Zeiten von Big Data für den Geschäftserfolg unabdingbar. Dabei wissen die Mitarbeiter eines Fachbereichs selbst am besten, welche Informationen sie benötigen und welche Fragestellungen sie beantworten wollen. Genau hier setzen Low-Code-Plattformen an.
Technologisch veraltete ERP-Lösungen und andere IT-Kernsysteme hemmen die Produktivität und Agilität vieler Unternehmen und stellen deshalb ‚technische Schulden’ dar, die umso größer werden je älter die betreffenden Systeme sind.
Akquisition
Durch die Übernahme der Axon Ivy AG und ihrer renommierten Plattform zur digitalen Prozessautomatisierung profitieren Ricoh-Kunden weltweit von Innovationen in der Softwareentwicklung und schnelleren digitalen Transformationsprozessen.
Was braucht wer und für welchen Anwendungsfall? Die Frage lässt sich nur über die Anforderung selbst beantworten. Wenn z.B. eine Fachabteilung einen spezifischen Anwendungsfall hat, dann ist sicherlich NowCode die richtige Architektur, um die Anforderung zu digitalisieren.
Low-Code, Citizen-assisted Development und Co.
In den letzten Jahren haben Unternehmen die digitale Transformation in einem noch nie dagewesenen Tempo vorangetrieben – teilweise bedingt durch die Pandemie, zum großen Teil aber durch veränderte Kundenerwartungen und Marktanforderungen.
Die Beschleunigung der digitalen Transformation in den letzten zwei Jahren hat den Verantwortlichen deutlich aufgezeigt, dass sie mehr darauf achten sollten, wie sie Unternehmensdaten managen, die über verschiedene Speicherorte verteilt sind, gleichzeitig aber einfach zugänglich und vertrauenswürdig sein sowie der Data Governance unterliegen müssen.
Die Ergebnisse einer kürzlich von Quanthub veröffentlichten Studie zeigen, dass bereits im Jahr 2020 weltweit 250.000 Data Scientists fehlten. Außerdem bleiben Data Scientists im Durchschnitt nur 2,6 Jahre im Unternehmen. Angesichts der monatelangen Einarbeitung und Lernprozesse bleibt ihnen nicht viel Zeit, um Projekte
IIoT-basierte vorausschauende Instandhaltung
Die Digitalisierung von Fertigungsprozessen hat die Vernetzung der damit verbundenen Maschinen, Produktionsanlagen und Werkzeugen zur Folge. Das wirkt sich auch auf die Instandhaltung aus. Während in vielen Bereichen die präventive, vorbeugende Instandhaltung bis heute dominiert, verbreiten sich durch günstiger werdende Technologien zunehmend auch vorausschauende – sogenannte Predictive
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