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Drei Datenstrategie-Trends für 2021

2020 stellte viele Unternehmen unverhofft vor neue Herausforderungen: Wie passe ich meine IT-Infrastruktur dem Wandel hin zu Remote-Working an? Wie versorge ich Mitarbeiter mit allen notwendigen Informationen? Wie optimiere ich den Datenfluss, um in ungewissen Zeiten die richtigen Entscheidungen für die Zukunft zu treffen? Und: wie jongliere ich die Unmengen an Daten, die für eine prospektive Form der Analytics erforderlich sind? Otto Neuer, Regional VP Sales bei Denodo, identifiziert drei Trends für 2021, die Abhilfe schaffen.

1. Verbreitung der KI-gestützten Data-Fabric

Durch die Pandemie wurde deutlicher denn je, dass die Bereitstellung von Informationen für das Business maßgeblich beschleunigt werden muss. Mit herkömmlichen Verfahren zur Datenintegration lässt sich dies aber oftmals nicht mehr bewerkstelligen. Die Integration neuer Datenquellen in heterogene Infrastrukturen wird zunehmend komplex und es dauert schlichtweg zu lange, bis den Datenkonsumenten neue Abfragen bereitgestellt werden können. Vor diesem Hintergrund wenden sich immer mehr Unternehmen von traditionellen Daten-Architekturen ab und setzen auf agilere Formen zur Datenintegration, wie etwa jene der Logical Data-Fabric. Dieses Konzept steht für eine nahtlose Datenintegration in heterogenen Umgebungen sowie die schnelle Bereitstellung von Informationen für das Business.

Dieser Trend wird sich in 2021 konsolidieren und immer mehr Organisationen werden eine ganzheitliche Datenstrategie verfolgen. Insbesondere das Konzept der Data-Fabric wird dabei eine wichtige Rolle spielen. Diese agilen Architekturen ermöglichen einen zuverlässigen Echtzeit-Datenfluss ohne physische Replikation der Daten. Außerdem wird sich die Implementierung von KI-Technologien in der Data-Fabric weiter etablieren, um für mehr Automatisierung insbesondere in den Bereichen Data-Discovery, Performance-Optimierung und Workload-Management zu sorgen.

2. Cloud-Integration statt Cloud-Migration

Die meisten Unternehmen befinden sich mittlerweile schon in der Cloud-Migrationsphase: Mehr als 60 Prozent der Organisationen nutzen die Cloud und 25 Prozent verfolgen gar einen Cloud-First-Ansatz, so eine aktuelle Studie von Denodo. Im Rahmen der Covid-19 Pandemie hat sich dieser Trend noch weiter verstärkt und viele Unternehmen haben die Vorteile von Cloud-Computing erkannt. Bisher lag der Fokus hierbei auf der Migration von Daten in die Cloud. Dieser Ansatz verspricht zwar Erfolg, kann aber zu sogenannten „Technischen Schulden“ führen – also negativen Konsequenzen aufgrund von unzureichender technischer Umsetzung von Software – denn die neuen Systeme werden oftmals nur sehr locker an die bestehende IT-Infrastruktur angedockt.

In 2021 verschiebt sich der Fokus von der reinen Migration, hin zu einer vollumfänglichen Integration der Cloud in die Datenstrategie. Vorbei sind die Zeiten, in denen versucht wurde, alle Daten physisch an einem Ort zu konsolidieren: Dies erscheint vor dem Hintergrund der schieren Menge und Heterogenität der Daten als nicht mehr zeitgemäß. Vielmehr versprechen moderne Architekturen wie das logische Data-Warehouse oder die Logical Data-Fabric eine nahtlose Integration aller Unternehmensdaten ohne physische Replikation. Komplexe Zugriffsberechtigungen können zentral sowie sicher gemanagt und dem Business die Daten in Echtzeit zur Analyse bereitgestellt werden.

3. Monetarisierung von Daten

Die bestmögliche Daten-Nutzung für Advanced-Analytics zur Ableitung strategischer Handlungsempfehlungen hat für die meisten Organisationen bereits eine hohe Priorität. Hierfür wird in die Modernisierung von Datenarchitekturen investiert, um die Datenkonsumenten aus dem Business mit den benötigten Datensets zu versorgen.

Im Jahr 2020 hat uns die Pandemie vor Augen geführt, wie wichtig der schnelle Zugang zu akkuraten und vollständigen Daten ist, um die richtigen Entscheidungen treffen zu können. Viele große Unternehmen verfügen daher bereits über wertvolle Daten-Services. In 2021 werden wir beobachten, dass immer mehr Unternehmen ihre Data-Services bereitstellen sowie auf der anderen Seite 3rd-party Daten-Services in die eigenen Analytics mit einzubeziehen.

So können heute beispielsweise bereits Geolokalisierungs-Daten von Telekommunikationsunternehmen bezogen werden, Finanzunternehmen bieten Informationen zur Bewertung von Finanzanlagen an und Unternehmen im Immobiliensektor verkaufen Statistiken zum Wohnungsmarkt. Dieser Trend der Monetarisierung von Daten wird sich in 2021 auch auf andere Industrien und Sektoren ausweiten. Technologisch gesehen wird deshalb der Bedarf an Data-as-a-Service-Tools, wie zum Beispiel GraphQL, Datenvirtualisierung oder API Management-Tools, ansteigen.

Autor: Otto Neuer

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So kann Sie Unternehmenssoftware erfolgreicher machen:

Was ist Unternehmenssoftware?

Unternehmenssoftware ist eine Sammlung von Anwendungen und Tools, die speziell entwickelt wurden, um Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten. Sie deckt eine Vielzahl von Funktionen ab, darunter Buchhaltung, Personalwesen, Kundenbeziehungsmanagement (CRM), Lieferkettenmanagement und Enterprise Resource Planning (ERP). Diese Softwarelösungen unterstützen Unternehmen dabei, ihre Abläufe zu automatisieren, Daten effizient zu verwalten und die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen zu verbessern. Durch den Einsatz von Unternehmenssoftware können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, indem sie Echtzeitdaten und Analysen nutzen. Darüber hinaus ermöglicht sie die Skalierung von Geschäftsaktivitäten, die Reduzierung von Kosten und die Verbesserung der Kundenzufriedenheit, was letztendlich zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit beiträgt.

Wie kann Unternehmenssoftware ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Unternehmenssoftware kann Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Geschäftsprozesse automatisiert und optimiert, wodurch Effizienz und Produktivität steigen. Sie ermöglicht die Integration verschiedener Abteilungen und fördert eine nahtlose Zusammenarbeit, indem sie Echtzeitdaten bereitstellt. Durch präzise Datenanalysen können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und Markttrends schneller erkennen. Unternehmenssoftware verbessert zudem die Kundenbeziehungen durch effektives Kundenbeziehungsmanagement (CRM), was zu gesteigerter Kundenzufriedenheit und -bindung führt. Die Automatisierung von Routineaufgaben reduziert menschliche Fehler und spart Zeit und Ressourcen. Darüber hinaus unterstützt sie Unternehmen dabei, flexibel auf Veränderungen zu reagieren und ihre digitale Transformation voranzutreiben, um im Wettbewerbsumfeld erfolgreich zu bleiben.

Wichtige Schlagworte im Kontext von Unternehmenssoftware:

Digitalisierung

Der Prozess, bei dem analoge Geschäftsprozesse in gute und sinvolle digitale umgewandelt werden, um Effizienz und Produktivität zu steigern.

Integration

Die Verbindung verschiedener Softwarelösungen und Systeme, um einen reibungslosen Informationsfluss und eine einheitliche Datenbasis im Unternehmen zu gewährleisten.

Automatisierung

Der Einsatz von Software zur Durchführung wiederkehrender Aufgaben ohne menschliches Eingreifen, um Fehler zu reduzieren und Ressourcen zu sparen.

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So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

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Big Data

Big Data bezeichnet riesige, komplexe Datenmengen, die mit traditionellen Methoden schwer zu verarbeiten sind. Unternehmen nutzen Big Data, um Kundenverhalten zu analysieren, Geschäftsprozesse zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse und Verarbeitung solcher Daten können wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. Typische Tools für Big Data umfassen Datenmanagement, maschinelles Lernen und Echtzeit-Analysen. Die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, verschafft Unternehmen Wettbewerbsvorteile durch personalisierte Angebote, vorausschauende Wartung und verbesserte Geschäftsstrategien.

Cloud

Cloud bezeichnet die Bereitstellung von Software, Diensten und Daten über das Internet statt lokal auf firmeneigenen Servern. Unternehmen nutzen Cloud-basierte Lösungen, um Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz zu erhöhen. Anwendungen, wie CRM, ERP oder Buchhaltung, werden über die Cloud gehostet und ermöglichen Mitarbeitern den Zugriff von überall. Die Cloud reduziert die Notwendigkeit für teure IT-Infrastruktur und Wartung, da Anbieter für Sicherheit, Updates und Verfügbarkeit sorgen. Typische Cloud-Modelle umfassen SaaS (Software as a Service), PaaS (Platform as a Service) und IaaS (Infrastructure as a Service).

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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Denodo
Denodo ist das führende Unternehmen im Bereich der Datenvirtualisierung und bietet Unternehmen agile und hochleistungsfähige Datenintegration, Datenabstraktion und Datendienste in Echtzeit an. Mit der Denodo Plattform können Daten aus einer Vielzahl verschiedener Quellen integriert werden, unabhängig davon, ob es sich dabei um strukturierte oder unstrukturierte Daten, Unternehmensdaten, Cloud-Daten oder Big Data handelt, und das zur Hälfte der Kosten herkömmlicher Datenintegrationsansätze. Denodo hilft so seinen Kunden in sämtlichen Industrien durch eine virtuelle Datenschicht ihre Flexibilität und ihren ROI erheblich zu steigern. Denodo wurde 1999 gegründet und befindet sich in Privatbesitz.

Autor

Otto Neuer