Künstliche Intelligenz und die Zukunft von Data & Analytics
Im gegenwärtigen digitalen Zeitalter schwimmen die Unternehmen in einem Meer aus Daten. Folglich ist es von zentraler Bedeutung, die Möglichkeiten zu verstehen und zu nutzen, die uns erweiterte Analysen, Daten, kollektive Intelligenz und künstliche Intelligenz (KI) bieten. Für Unternehmen, die Informationen effizient nutzen möchten, ist die Entwicklung einer starken Data & Analytics-Strategie unerlässlich.
Unstrukturierte vs. strukturierte Daten
Ein entscheidender Faktor besteht darin, zwischen strukturierten Daten und unstrukturierten Daten zu unterscheiden. Während strukturierte Daten ordentlich in Datenbanken gespeichert sind, fehlt unstrukturierten Daten ein vordefiniertes Datenmodell.
Im Gegensatz zu strukturierten Daten, die sich leichter analysieren lassen, erfordern unstrukturierte Daten fortgeschrittene Verarbeitungstechniken, da sie häufig in E-Mails und Social-Media-Beiträgen zu finden sind. Für Firmen, die aus beiden Daten aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen möchten, ist eine effiziente Datenmanagementplattform für Unternehmen unerlässlich.
Governance von Data & Analytics
Daten sind ein wertvolles Gut. Bei der Erstellung von Datenprodukten müssen sie in Tools umgewandelt werden, die die Entscheidungsfindung unterstützen. Diese Produkte nutzen Daten, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten fundierte Entscheidungen treffen können. Ihre Zuverlässigkeit und Genauigkeit werden von Lösungen für Datenqualität gewährleistet.
Unternehmen werden sich der Bedeutung von Governance von Data & Analytics für geschäftliche Abläufe immer stärker bewusst. Sie müssen ihre Daten so strukturieren, dass sie sich an Unternehmensziele anpassen, Qualität sicherstellen und gesetzliche Vorschriften einhalten.
Die Implementierung einer robusten Lösung für die Governance von Data & Analytics hilft, sich in dieser komplexen Datenlandschaft zurechtzufinden.
Data & Analytics in Geschäftsabläufen
Das Erzielen positiver Geschäftsergebnisse steht im Mittelpunkt jeder Data & Analytics-Strategie. Um Geschäftsziele zu erreichen, muss der Erfolg datenbasierter Entscheidungen messbar sein. Nur durch eine ordnungsgemäße Data Governance wird die Qualität der Erkenntnisse gewährleistet, die zu diesen Ergebnissen führen.
Das Ziel ist eine allgegenwärtige Nutzung von Data & Analytics. Anders gesagt müssen Entscheidungstragende bei jeder Geschäftsentscheidung und auf jeder Ebene eines Unternehmens auf Daten und Analysen zurückgreifen können.
KI in der Entwicklung von Daten und Analyse
Die KI steht mittlerweile an der Spitze der technologischen Innovation und Effizienz. So nutzen Unternehmen maschinelles Lernen, um Rohdaten in Wissen umzuwandeln. Eine solide KI-Strategie kann den Wirkungsgrad von Daten und Analysen extrem steigern.
Die KI und automatisierte Systeme erweisen sich immer wieder als äußerst hilfreich bei der Bewältigung von Aufgaben wie der Datenspeicherung und -verwaltung, der Datenorganisation und der Datenanalyse.
Den nächsten Schritt bilden generative KI-Anwendungen. Sie nutzen fortschrittliche Algorithmen, um die menschliche Kreativität nicht nur nachzuahmen, sondern auch zu übertreffen. Durch den Einsatz von generativer KI im Unternehmen können Firmen sich wiederholende Aufgaben automatisieren. Und durch Nutzung von KI und maschinellem Lernen werden Personalressourcen für strategischere Aufgaben freigesetzt.
Aufkommende Praktiken für Decision Intelligence
Ein weiterer Aspekt der digitalen Transformation im Rahmen von Data & Analytics sind Decision Intelligence-Plattformen. Diese bieten Unternehmen durch automatisierte Analysen und kollektive Intelligenz Hilfsmittel für die Entscheidungsfindung.
Die Automatisierung ist das Hauptmerkmal von Decision Intelligence-Plattformen. Sie führen routinemäßige Entscheidungsprozesse durch, damit sich der Mensch auf komplexere und strategische Aspekte seiner Arbeit konzentrieren kann. Dadurch steigert die automatisierte Entscheidungsfindung die Effizienz und verringert gleichzeitig das Fehlerrisiko.
Diese Systeme lernen kontinuierlich hinzu und passen sich an. Das maschinelle Lernen ist die nächste Entwicklungsstufe der KI-Strategie und -Reife, und die KI ist für Decision Intelligence und Optimierung unerlässlich.
Financial Governance im Datenmanagement
Daten und analytische Strategien können kostspielig sein. Hier kommt die Financial Governance ins Spiel. Sie umfasst die Verwaltung von Budgets, die Kostensenkung und die Gewährleistung der steuerlichen Verantwortung beim Datenmanagement.
Unternehmen, die der Financial Governance Priorität einräumen, schaffen ein Gleichgewicht zwischen Innovation und Kosteneffizienz.
FinOps und Financial Governance
Zur Sicherung ihrer finanziellen Verantwortung setzen Unternehmen verstärkt auf FinOps und Financial Governance. FinOps – die Abkürzung für Financial Operations – zielen darauf ab, den finanziellen Wert von Cloud-Ressourcen zu maximieren.
Durch den Einsatz eines Cloud-Datenmanagement-Anbieters können Unternehmen ihre Kosten effizient verwalten. Und um den größtmöglichen Erfolg sicherzustellen, wird die KI wird in Cloud-Management-Systeme und FinOps implementiert.
Die Zukunft von Data & Analytics
Daten, kollektive Intelligenz und KI verändern die Geschäftsabläufe. Ein richtiges Datenmanagement, einschließlich einer starken Strategie und der Einbindung von KI, führt zu fundierten Entscheidungen und spürbaren Resultaten.
Unternehmen haben die Chance, durch den Einsatz von generativer KI, Decision Intelligence-Plattformen und FinOps eine neue Ära von Data & Analytics einzuläuten. Diese Innovationen bilden die Grundlage für die Zukunft von datenfokussierten Unternehmen. Der Wert von KI-Initiativen in diesem Bereich ist sehr hoch und wird ihre Zukunft bestimmen.
FAQ
Was sind strukturierte und unstrukturierte Daten?
Strukturierte Daten werden gewöhnlich in Datenbanken organisiert und gespeichert und lassen sich folglich leicht auffinden und analysieren. Unstrukturierten Daten hingegen fehlt es an Struktur. Zu den verschiedenen Arten von unstrukturierten Daten gehören beispielsweise E-Mails, Bilder und Social-Media-Beiträge, die durch eine erweiterte Datenanalyse interpretiert werden müssen.
Was ist Datenmanagement?
Datenmanagement umfasst die Organisation, Erfassung, Verarbeitung und Nutzung von Datenspeichern, um Genauigkeit, Zugänglichkeit und Sicherheit zu gewährleisten. Ziel ist eine optimierte Datennutzung, um fundierte Entscheidungen und effiziente Geschäftsabläufe zu ermöglichen.