Im Jahr 2024 zeichnen sich drei Business-Intelligence(BI)-Trends besonders ab: Künstliche Intelligenz (KI) gepaart mit BI, Echtzeit- und prädiktive Analytik sowie Datensicherheit. Alle diese Trends haben eins gemeinsam: Sie basieren auf heterogenen Daten.
KI unter Nutzung von BI rückt immer mehr in den Vordergrund bei Unternehmen. Diese Technologie ermöglicht eine Automatisierung und Skalierbarkeit, die die Datenanalyse effizienter und fehlerfreier gestaltet, um so größere Datenmengen mit weniger Aufwand als bisher zu analysieren.
Die Kombination von prädiktiven und Echtzeit-Analysen gibt Unternehmen die Möglichkeit, Ausfälle und Veränderungen zeitnah im Voraus zu erkennen. Ebenso lassen sich Prozesse effektiv optimieren. Ein Anwendungsbeispiel sind Echtzeit-Analysen von Verkaufsdaten, anhand derer bei Bedarf automatisch Lagerbestände nachbestellt werden.
Die Sicherheit der eigenen Daten ist aktueller denn je. Zum einen muss die DS-GVO beachtet werden, zum anderen dürfen die Datenbestände nicht durch unerlaubte Angriffe preisgegeben werden. Eine solide Data-Governance-Strategie sorgt für Datensicherheit und schützt vor Angriffen.
Künstliche Intelligenz & Datenintegration
Künstliche Intelligenz (KI) gehört zu den wichtigsten Trends in diesem Jahr. KI-Systeme werden in immer mehr Bereichen eingesetzt. Von der Automatisierung über Optimierung bis hin zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen.
Die erfolgreiche Nutzung von KI-Systemen setzt eine umfassende Datenintegration als Grundlage voraus. Denn KI-Systeme lernen aus Daten und diese müssen dafür qualitativ hochwertig sein, um sinnvolle und verwertbare Ergebnisse zu erzielen.
Datenintegration ist jedoch eine komplexe Aufgabe, die eine sorgfältige Planung und Umsetzung erfordert. Es gilt, die Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu harmonisieren und zu analysieren. So wird sie zu einem Schlüsselfaktor für die erfolgreiche Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen. Unternehmen, die diese Herausforderung meistern, erzielen mit künstlicher Intelligenz einen sicheren Wettbewerbsvorteil.
Predictive Analytics & Datenintegration
Vorhersagemodelle in Verbindung mit Echtzeit-Analysen sind ein wachsender Trend. Beispielsweise für einen Forecast im Controlling sind fundierte Prognosen nicht mehr wegzudenken, denn sie geben verlässliche Vorhersagen bei einer guten Datenbasis. Weitere Beispiele sind die Feststellung drohender Kundenabwanderungen und Vorhersage wahrscheinlicher Maschinenausfälle.
Jedoch sind fehlerfreie Daten in der Regel eine Ausnahme. Die meisten Unternehmen plagen Sorgen über mangelnde Datenqualität. Diese führt zu unzureichenden Ergebnissen, die wiederum Vorhersagen verfälschen. So kann es beispielsweise zu einem Maschinenausfall aufgrund falscher Prognosen kommen, den man eigentlich verhindern möchte.
Grundlage sind auch hier Daten aus heterogenen Quellen, deren Qualität sichergestellt werden muss. Drei zentrale Kriterien stehen im Vordergrund: Vollständigkeit, Aktualität und Glaubwürdigkeit. Fehler im operativen System stören vielleicht nicht, rächen sich jedoch später in der Berechnung. Nur die konsequente Pflege der grundlegenden Daten aus verschiedenen Beständen sichert verlässliche Vorhersagen.
Datenschutz & Business Intelligence (BI)
Unternehmen nutzen Daten, um Geschäftsprozesse zu optimieren, neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und bessere Entscheidungen zu treffen. Doch der Umgang mit Daten ist nicht unproblematisch und zudem risikobehaftet.
Datenschutzverletzungen können zu hohen finanziellen Verlusten und Reputationsschäden mit unangenehmen Konsequenzen führen. Datenschutz ist nicht nur eine gesetzliche Verpflichtung, sondern auch ein wichtiger Faktor für das Vertrauen von Kunden und Mitarbeitern.
Datenintegration oder ein Data Warehouse (DWH) mit direktem Zugriff für jedermann ist keine gute Idee. Je nach Aufgabenstellung sind personenbezogene Daten entweder zu pseudonymisieren bzw. anonymisieren oder nur einem definierten Nutzerkreis kontrollierbar verfügbar zu machen.
Datenschutz und BI sind zwei Seiten derselben Medaille. Deshalb legen wir Wert auf die konsequente Trennung zwischen eingelagerten Daten in einem Core-Layer und der Verwendung für Nutzer in einem Business-Layer. Das garantiert ein nachvollziehbares Vorgehen.
Datenintegration stellt die Weichen
Diese Trends basieren alle auf unterschiedlichsten Daten und sind ohne eine richtige Datenintegration nicht umsetzbar. Es geht im Kern um die Verlässlichkeit und das Vertrauen in die Grundlage! Nur wenn diese solide und transparent ist, kann man richtige Entscheidungen erwarten.
Nutzen Sie die Chancen dieser Trends für Ihr Unternehmen und gestalten Sie Ihr Business-Intelligence-System, um für die Zukunft bereit zu sein! Sei es mit KI oder Predictive Maintenance unter Berücksichtigung des Datenschutzes.
In einem Proof-of-Concept zeigen wir ihnen das konkrete Vorgehen und führen gerne ein unverbindliches Erstgespräch mit Ihnen!
KI unter Nutzung von BI rückt immer mehr in den Vordergrund bei Unternehmen. Diese Technologie ermöglicht eine Automatisierung und Skalierbarkeit, die die Datenanalyse effizienter und fehlerfreier gestaltet, um so größere Datenmengen mit weniger Aufwand als bisher zu analysieren.
Die Kombination von prädiktiven und Echtzeit-Analysen gibt Unternehmen die Möglichkeit, Ausfälle und Veränderungen zeitnah im Voraus zu erkennen. Ebenso lassen sich Prozesse effektiv optimieren. Ein Anwendungsbeispiel sind Echtzeit-Analysen von Verkaufsdaten, anhand derer bei Bedarf automatisch Lagerbestände nachbestellt werden.
Die Sicherheit der eigenen Daten ist aktueller denn je. Zum einen muss die DS-GVO beachtet werden, zum anderen dürfen die Datenbestände nicht durch unerlaubte Angriffe preisgegeben werden. Eine solide Data-Governance-Strategie sorgt für Datensicherheit und schützt vor Angriffen.
Künstliche Intelligenz & Datenintegration
Künstliche Intelligenz (KI) gehört zu den wichtigsten Trends in diesem Jahr. KI-Systeme werden in immer mehr Bereichen eingesetzt. Von der Automatisierung über Optimierung bis hin zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen.
Die erfolgreiche Nutzung von KI-Systemen setzt eine umfassende Datenintegration als Grundlage voraus. Denn KI-Systeme lernen aus Daten und diese müssen dafür qualitativ hochwertig sein, um sinnvolle und verwertbare Ergebnisse zu erzielen.
Datenintegration ist jedoch eine komplexe Aufgabe, die eine sorgfältige Planung und Umsetzung erfordert. Es gilt, die Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu harmonisieren und zu analysieren. So wird sie zu einem Schlüsselfaktor für die erfolgreiche Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen. Unternehmen, die diese Herausforderung meistern, erzielen mit künstlicher Intelligenz einen sicheren Wettbewerbsvorteil.
Predictive Analytics & Datenintegration
Vorhersagemodelle in Verbindung mit Echtzeit-Analysen sind ein wachsender Trend. Beispielsweise für einen Forecast im Controlling sind fundierte Prognosen nicht mehr wegzudenken, denn sie geben verlässliche Vorhersagen bei einer guten Datenbasis. Weitere Beispiele sind die Feststellung drohender Kundenabwanderungen und Vorhersage wahrscheinlicher Maschinenausfälle.
Jedoch sind fehlerfreie Daten in der Regel eine Ausnahme. Die meisten Unternehmen plagen Sorgen über mangelnde Datenqualität. Diese führt zu unzureichenden Ergebnissen, die wiederum Vorhersagen verfälschen. So kann es beispielsweise zu einem Maschinenausfall aufgrund falscher Prognosen kommen, den man eigentlich verhindern möchte.
Grundlage sind auch hier Daten aus heterogenen Quellen, deren Qualität sichergestellt werden muss. Drei zentrale Kriterien stehen im Vordergrund: Vollständigkeit, Aktualität und Glaubwürdigkeit. Fehler im operativen System stören vielleicht nicht, rächen sich jedoch später in der Berechnung. Nur die konsequente Pflege der grundlegenden Daten aus verschiedenen Beständen sichert verlässliche Vorhersagen.
Datenschutz & Business Intelligence (BI)
Unternehmen nutzen Daten, um Geschäftsprozesse zu optimieren, neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und bessere Entscheidungen zu treffen. Doch der Umgang mit Daten ist nicht unproblematisch und zudem risikobehaftet.
Datenschutzverletzungen können zu hohen finanziellen Verlusten und Reputationsschäden mit unangenehmen Konsequenzen führen. Datenschutz ist nicht nur eine gesetzliche Verpflichtung, sondern auch ein wichtiger Faktor für das Vertrauen von Kunden und Mitarbeitern.
Datenintegration oder ein Data Warehouse (DWH) mit direktem Zugriff für jedermann ist keine gute Idee. Je nach Aufgabenstellung sind personenbezogene Daten entweder zu pseudonymisieren bzw. anonymisieren oder nur einem definierten Nutzerkreis kontrollierbar verfügbar zu machen.
Datenschutz und BI sind zwei Seiten derselben Medaille. Deshalb legen wir Wert auf die konsequente Trennung zwischen eingelagerten Daten in einem Core-Layer und der Verwendung für Nutzer in einem Business-Layer. Das garantiert ein nachvollziehbares Vorgehen.
Datenintegration stellt die Weichen
Diese Trends basieren alle auf unterschiedlichsten Daten und sind ohne eine richtige Datenintegration nicht umsetzbar. Es geht im Kern um die Verlässlichkeit und das Vertrauen in die Grundlage! Nur wenn diese solide und transparent ist, kann man richtige Entscheidungen erwarten.
Nutzen Sie die Chancen dieser Trends für Ihr Unternehmen und gestalten Sie Ihr Business-Intelligence-System, um für die Zukunft bereit zu sein! Sei es mit KI oder Predictive Maintenance unter Berücksichtigung des Datenschutzes.
In einem Proof-of-Concept zeigen wir ihnen das konkrete Vorgehen und führen gerne ein unverbindliches Erstgespräch mit Ihnen!
