Ewald Kaufmann, Spezialist auf dem Gebiet der Microfeinmechanik, fertigt täglich rund 8 Millionen Drehteile, die in zahlreichen Industriebereichen auf der ganzen Welt zum Einsatz kommen. Aufgrund der schnelllebigen Anforderungen, speziellen Abläufe und dem Anspruch, stets das höchste Qualitätsniveau zu liefern, ist das Unternehmen dabei nicht nur auf leistungsstarke Maschinen angewiesen. Vielmehr bedarf es auch einer…
Unternehmen brauchen einheitliche und korrekte Kontaktdaten ihrer Kunden und Partner. Adressdaten sollten im Idealfall quasi in Echtzeit standardisiert, überprüft und korrigiert werden. Eine Datenvalidierung als skalierbarer Web-Service hilft dabei, wirtschaftlich und effizient zu operieren.
Mehrheit der Marketingabteilungen von Unternehmen in Deutschland kürzt bereits Budgets – weitere Kürzungen werden erwartet. Verbraucherinnen sind mit Markenkommunikation unzufrieden – 1 von 4 Marketern glaubt, aufgrund schlechter Datenqualität in den letzten sechs Monaten Kunden verloren zu haben. Die steigenden Kosten sind in verschiedenen Lebens- und Geschäftsbereichen zu spüren. So nehmen ganze zwei…
Führende Unternehmen im Bereich CX hatten im letzten Geschäftsjahr eine 26-fach höhere Wahrscheinlichkeit, auf ein Umsatzwachstum von 20 % und mehr als CX-Nachzügler. Vorreiter haben eine 2,8-fach höheren Chance, die gesetzten Ziele zu erreichen sowie als guter Arbeitgeber wahrgenommen zu werden. Die Faktoren mit den größten Effekten auf den Unternehmenserfolg können dabei in die…
Wenn nur der Aufwand nicht wäre! Mehr und mehr Anwendungen aus der Praxis zeigen den konkreten Nutzen von KI für Unternehmen – gleichzeitig jedoch auch den nicht unerheblichen Zeit- und Arbeitsaufwand, der investiert werden muss, um Datenqualität sicherzustellen und neuronale Netze effektiv zu trainieren. Da klingt die KI-Methode des »Unsupervised Learning« beinahe zu schön, um wahr zu sein: Sie liefert Ergebnisse ohne vorausgehendes Training. Doch eignet sie sich wirklich für alle Arten von Anwendungsfällen? Und wie lässt sich der Aufwand für KI-Projekte alternativ reduzieren?
Datenintegrität ist definiert als ein Datensatz mit Genauigkeit, Konsistenz und Kontext für eine faktenbasierte Entscheidungsfindung. Das Erreichen von tatsächlicher Datenintegrität benötigt technische Fähigkeiten wie Datenintegration, Datenqualitätsmanagement, Datenanreicherung und Location Intelligence. Zusammen garantieren diese Fähigkeiten, dass Daten ein vollständiges und genaues Bild der Realität zeichnen.
Oder muss es heißen: Ohne Datenmanagement keine Datenqualität? Es ist das Henne-Ei-Phänomen – das eine kommt ohne das andere nicht aus. Wie können Unternehmen strategisch vorgehen, um ihr Datenmanagement an den immer steigenden Anforderungen auszurichten und dabei ihre Daten in einer verlässlich hohen Qualität für belastbare Analysen zu pflegen?
An einer umfassenden Data-Governance-Strategie führt heute kaum noch ein Weg vorbei – da sind sich die meisten modernen Unternehmen einig. Dass viele von ihnen aber noch weit von der tatsächlichen Umsetzung entfernt sind, belegt jetzt eine Dataversity-Studie aus dem Jahr 2020. Nur zwölf Prozent der befragten Unternehmen gaben hier an, eine entsprechende Strategie bereits vollständig…
Datenmanagement zur Erhöhung des immateriellen Datenwertes, zur Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit und den lohnenden Einsatz von neuen Technologien.
Alle Menschen, alle Systeme wollen und müssen zusammenarbeiten. Software. Hardware. EDI. EAI. Alles dreht sich um Datenintegration. Die Automatisierung der Datenzusammenführung ist eine mächtige Stellschraube bei der Digitalisierung des Unternehmens.
Deutschland ist in weiten Teilen immer noch eine RPA-Wüste: Anwender haben Vorurteile, Projekte scheitern. Mit dem richtigen methodischen Ansatz steht aber einer erfolgreichen RPA-Implementierung nichts im Wege, meint Business-Transformation-Spezialist Signavio. Untersuchungen zeigen, dass RPA-Lösungen (Robotic Process Automation) in Deutschland nur zögerlich eingeführt werden: Vermeintlich fehlt der Bedarf, es mangelt an Know-how, die Datenintegration gestaltet sich…
10 Fragen und Antworten rund um Data Quality und Stammdatenmanagement. Die Achillesferse für eine effiziente Digitalisierung liegt nicht in der Technik. Der entscheidende Schwachpunkt sind die Daten. Schleicht sich im digitalisierten Prozess eine Null zu viel ein oder fehlen wichtige Angaben, hat der gesunde Menschenverstand keine Chance mehr einzugreifen. Diese Schwäche lässt sich nur mit…
Als Unternehmen ist es immer gut, Freiräume zu schaffen, um sich auf komplexe Sachverhalte sowie auf die eigenen Stärken fokussieren zu können. Das gelingt oft besser, wenn administrative Tätigkeiten wie die Rechnungserfassung und -prüfung an externe Dienstleister ausgelagert werden. Kein Wunder, dass Outsourcing in Deutschland nach wie vor gefragt ist: Laut einer aktuellen Axxcon-Studie [1]…
Die Datenqualität spielt im digitalen Zeitalter eine zentrale Rolle. Für Unternehmen erschließt sich der wirkliche Wert ihrer Daten erst dann, wenn diese vollständig und korrekt sind. Doch viele Firmen nehmen eine Datenbereinigung erst in Angriff, wenn eine größere Systemumstellung – etwa eine Migration in die Cloud oder zu SAP S/4HANA – ansteht. Dabei lohnt es sich, vorausschauend zu handeln. Denn die systematische Datenbereinigung braucht ihre Zeit. Und sind die Prozesse für eine umfassende Datenqualitätssicherung erst einmal implementiert, dann reduziert sich die Komplexität anschließender Datenmigrationsprojekten deutlich.
Mobility ist einer der großen ERP-Trends 2019. Denn sie kann die Wirtschaftlichkeit eines Unternehmens maßgeblich beeinflussen. Mobile Lösungen helfen nicht nur, Papier zu sparen. Sie verschlanken auch Prozesse und vermeiden langwierige Vor- und Nachbereitungen. Zudem sorgen mobile Lösungen für eine hohe Datenqualität. Manuelle Übertragungsfehler sind damit passé. »Von den besseren Daten profitieren viele Abteilungen –…
Intelligent Enterprise, Fokus auf Datenqualität, Agile Business: nachdem der Mehrwert der Digitalisierung in allen Branchen angekommen ist, steht das Jahr 2019 ganz im Zeichen der Integration von einzelnen Trends in ganzheitliche und übergreifende Lösungen. Arithnea zeigt, was Unternehmen im digitalen Business im Jahr 2019 erwarten wird. Agile Business Development Unternehmen müssen noch schneller auf…
Verlässliche, klar definierte und zugreifbare Stammdaten sind der Dreh- und Angelpunkt, damit Fachbereiche, Business Analysten, Data Scientists, Entwickler und IT im Rahmen ihrer datengetriebenen Tätigkeiten reibungslos und wirtschaftlich arbeiten können. Stammdaten sind nicht mehr nur für Buchhaltungssysteme und BI-Berichte notwendig und um operative Prozesse zu steuern. Eine immer größere Rolle spielen sie für Advanced Analytics.…
Die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) entfaltet ihre Wirkung und zwingt Unternehmen zur Umsetzung von Data Governance, insbesondere im europäischen Raum. Ein gut definierter Data-Govnernance-Prozess hilft, die Sichtweisen von Datensammlern und Datenkonsumenten näher zusammenzubringen und so insgesamt zu einer besseren Datenqualität beizutragen. Das Business Application Research Center (BARC) veröffentlicht »How To Rule Your Data World«, eine weltweite…
Top-Thema ist weiterhin Stammdaten- und Datenqualitätsmanagement, gefolgt von Data Discovery, Self-Service Business Intelligence und Data Governance. Der Markt für Business Intelligence (BI) und Datenmanagement unterliegt einem ständigen Wandel. Neue Trends haben besonders starken Einfluss auf die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, interagieren, kommunizieren, kollaborieren und sich selbst wirtschaftlich nachhaltig aufstellen. Der BARC BI…
Daten und Datenmanagement sind für viele Menschen ein sehr abstraktes Thema. Daten lassen sich nicht anfassen. Die Kosten schlechter Datenqualität sind in den seltensten Fällen offensichtlich. Eine Kostenstelle für schlechte Datenqualität gibt es nicht. Aber: Auch wenn die Kosten schlechter Datenqualität meist nicht sichtbar sind, so sind sie doch immer signifikant.