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Unternehmen fehlt die Daten-DNA für das digitale Business

Bildquelle: Pixabay

Technologien wie Cloud, AI, Blockchain oder In-Memory Computing werden das Datenmanagement in Unternehmen neu definieren. Ein wesentlicher Bestandteil des zukünftigen Datenmanagements ist das Cloud-basierte Teilen von Daten über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg. Dies wiederum, verbunden mit neuen Arten der Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und dem Trend zu autonomer Systemkommunikation, erhöht die Anforderungen an die Datenqualität dramatisch. Allerdings sind die meisten Unternehmen noch weit davon entfernt, mit diesen Herausforderungen klarzukommen. Vielen von ihnen fehlt der ganzheitliche Überblick über ihre Daten, und über die Hälfte der im Unternehmen verfügbaren Daten wird nicht für geschäftliche Innovationen genutzt.

Dies sind die Ergebnisse einer Studie des Beratungsunternehmens Camelot Management Consultants.“Datenmanagement 4.0 heißt die Aufgabe, der sich alle Unternehmen schnellstmöglich stellen müssen. Denn das Datenmanagement ist und bleibt zentral für den Weg in das digitale Business“, kommentiert Dr. Josef Packowski, Managing Partner bei Camelot, die Studienergebnisse.

Die Zukunft des Datenmanagements

Über 50 Prozent der Studienteilnehmer sind der Meinung, dass Cloud und In-Memory Computing das Datenmanagement auf eine neue Stufe heben werden. Das Teilen von Daten über die Wertschöpfungskette hinweg wird nach Ansicht von zwei Dritteln der Befragten ein wesentlicher Bestandteil des zukünftigen Datenmanagements sein. Hier geht es darum, dass Datensätze nur einmal angelegt und dann mit allen relevanten Parteien innerhalb einer Wertschöpfungskette geteilt werden. Ziel ist ein globales Datenoptimum innerhalb der Wertschöpfungskette anstatt der Optimierung individueller Daten. Das Teilen von Daten, neue Wege der Zusammenarbeit und autonome Systemkommunikation und -integration sowohl innerhalb eines Unternehmens als auch über Unternehmensgrenzen hinweg werden nach Ansicht der Studienteilnehmer (67 %) die Anforderungen an Daten dramatisch erhöhen.

Chancen durch künstliche Intelligenz

Doch digitale Technologien bieten auch Chancen. Der Einsatz von Artificial Intelligence (AI) im Stammdatenmanagement ermöglicht es zum Beispiel, doppelte Datensätze zu identifizieren und eine hohe Datenqualität sicher zu stellen – beides gängige Probleme in Unternehmen. AI in Verbindung mit Digital Voice kann als persönlicher Concierge dienen, der Endanwender in allen Fragen der Datenpflege unterstützt. Daten könnten so von Beginn an richtig gepflegt werden. Darüber hinaus bietet AI die Möglichkeit, Daten kontextspezifisch anzureichern.

Ungenutztes Datenpotenzial

Nach Einschätzung der befragten Unternehmen wird über die Hälfte der im Unternehmen verfügbaren Daten nicht für geschäftliche Innovationen genutzt. Den meisten fehlt ein vollständiger Überblick, welche Daten überhaupt vorhanden sind. Für viele Unternehmen ist allein schon eine initiale Bewertung ihres Datenmanagements eine große Herausforderung.

Quelle: Camelot

Henrik Baumeier, Studienautor und Partner Enterprise Information Management bei Camelot, erklärt: „Unternehmen sind mit den zunehmenden Datenmengen und der Frage nach der sinnvollen Nutzung überfordert. Die Antwort auf diese Herausforderungen ist ein funktionierendes Enterprise Information Management, das alle Initiativen und Aktivitäten zu Business-relevanten Informationen vollumfänglich plant, umsetzt und kontrolliert.“

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