{"id":20149,"date":"2021-12-21T11:44:00","date_gmt":"2021-12-21T10:44:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=20149"},"modified":"2021-12-09T09:52:41","modified_gmt":"2021-12-09T08:52:41","slug":"mit-daten-innovationen-und-wachstum-foerdern","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=20149","title":{"rendered":"Mit Daten Innovationen und Wachstum f\u00f6rdern"},"content":{"rendered":"\n

Autor\/Redakteur: Anup Nair, Vice President und CTO bei Mphasis Digital<\/a>\/gg<\/p>\n\n\n\n

Die Zukunft der Wirtschaft ist datengetrieben. KI-gesteuerte Plattformen leiten einen Wechsel hin zum Datenparadigma ein. Unternehmen, die in Zukunft ihre Wettbewerbsf\u00e4higkeit erhalten wollen, m\u00fcssen lernen, wie sie ihre Daten richtig nutzen. Hier k\u00f6nnen Plattformen helfen, einen datengesteuerten Ansatz erfolgreich umzusetzen.<\/p>\n\n\n\n

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Bild: Mphasis Digital<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n\n\n\n

Um mit neuen Trends und sich schnell \u00e4ndernden Gegebenheiten Schritt zu halten, agieren und expandieren Unternehmen heute in einem noch nie dagewesenen Tempo. In den letzten zw\u00f6lf bis 18 Monaten wurden Datenmanagement und Analysestrategien zu entscheidenden Erfolgsfaktoren, da sie Firmen dabei helfen, Informationen in Erkenntnisse umzuwandeln und neue Herausforderungen zu meistern. Um wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben, gilt es die Vorteile der Datenanalyse zu nutzen und auf deren Grundlage Gesch\u00e4ftsentscheidungen zu treffen.<\/p>\n\n\n\n

Da heutzutage immer mehr Informationen gesammelt, analysiert und gespeichert werden, m\u00fcssen Unternehmen die Datenanalyse als Gesch\u00e4ftsstrategie begreifen und in ihr Gesamtkonzept integrieren. Ohne Datenanalytik verlassen sich Firmen auf ihr Bauchgef\u00fchl und Vermutungen. Mit Datenanalyse k\u00f6nnen sie datengest\u00fctzte und damit bessere Entscheidungen f\u00fcr ihr Unternehmen, ihre Kunden und ihre Mitarbeiter treffen.<\/p>\n\n\n\n

Die Anforderungen an die Datenverwaltung entwickeln sich weiter<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Durch die Analyse von Daten k\u00f6nnen Unternehmen, die sich \u00e4ndernden Kundenbed\u00fcrfnisse besser verstehen und sich an diese anpassen. Als Anfang 2020 die COVID-19-Beschr\u00e4nkungen eingef\u00fchrt wurden, verfolgten viele Arbeitgeber intensiv die Nachrichten, um so einen neuen Rahmen f\u00fcr die Remote-Arbeit zu schaffen. Dadurch konnte in vielen Unternehmen das Fortbestehen des Gesch\u00e4ftsbetriebs sichergestellt und an die ge\u00e4nderten Bed\u00fcrfnisse angepasst werden. Dar\u00fcber hinaus sind auch der Wettbewerb, traditionelle Prozesse und St\u00f6rungen in der Branche wichtige Faktoren daf\u00fcr, wie ein Unternehmen arbeitet und welche Priorit\u00e4ten es setzt.<\/p>\n\n\n\n

Die Bed\u00fcrfnisse der C-Level-Entscheidungstr\u00e4ger sollten ebenfalls ber\u00fccksichtigt werden, da sie f\u00fcr die Umsetzung der digitalen Transformation verantwortlich sind. Sie stehen vor der Herausforderung, die Digitalisierung zu beschleunigen, Datenplattformen zu modernisieren und Kosten und Komplexit\u00e4t zu managen. Ein weiterer Faktor sind die starren Designs der heutigen Datenplattformen, da sie die Customer Journey zum Stocken bringen. Die Datenverarbeitungspipeline ist in der derzeitigen Architektur unabh\u00e4ngig von den Gesch\u00e4ftsanforderungen und -\u00e4nderungen, was zu einer eingeschr\u00e4nkten Eigenverantwortung und Steuerung f\u00fchrt. Dar\u00fcber hinaus haben die Priorit\u00e4ten bei den Anwendungsplattformen dazu gef\u00fchrt, dass sich die Daten \u00fcberall verteilen. Zus\u00e4tzlich hat die Akzeptanz und Differenzierung der Cloud bewirkt, dass die meisten Unternehmen mit Anwendungen aus mehreren Clouds arbeiten. Da die Modernisierungsbem\u00fchungen in den meisten Unternehmen noch im Gange sind, verbleibt ein Teil der Daten weiter vor Ort.<\/p>\n\n\n\n

Daten spielen \u00fcberall eine entscheidende Rolle, von der Ma\u00dfnahmengenerierung in Echtzeit bis hin zum strategischen Unternehmensplanungszyklus. Folglich k\u00f6nnen Firmen es sich nicht leisten, ihre Daten nicht richtig zu nutzen. Es ist ein Kurswechsel in mehreren Bereichen erforderlich, um all dies und mehr zu erreichen.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Die Cloud als Game Changer<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Datenanalyse- und -managementsysteme entwickeln sich schneller als je zuvor.  Unternehmen m\u00fcssen Daten als Wettbewerbsvorteil nutzen, der mit einer intelligenten Cloud leicht skaliert werden kann und dadurch nachhaltiges Wachstum schafft. Dies erfordert dynamische Datenplattformen in Echtzeit und Hybrid Cloud-Datensysteme, die operative Spitzenleistung und personalisierte Entscheidungen und Ma\u00dfnahmen erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n

Dabei werden Firmen mit Plattformen der n\u00e4chsten Generation unterst\u00fctzt, die anhand von k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) Daten analysieren. Die Plattformen zapfen die vorhandenen Daten an und liefern Unternehmen in Echtzeit umsetzbare Handlungsempfehlungen. Dadurch werden au\u00dferdem St\u00f6rungen im Kundenverhalten erkannt und der strategische Planungszyklus unterst\u00fctzt. Ein leistungsf\u00e4higer Intelligence Layer stellt ein einheitliches Kundenbild zusammen. Er wendet die Erkenntnisse auf die aktuelle Kundeninteraktion, verwandte Nachrichten oder externe Fakten an, um personalisierte Entscheidungen und Ma\u00dfnahmen in Echtzeit zu erm\u00f6glichen. Die Referenzarchitektur baut h\u00e4ufig auf den drei gro\u00dfen Public Cloud Plattformen \u2013 Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure oder Google Cloud \u2013 aber auch spezialisierten Big-Data-Plattformen wie Snowflake auf, um den Zugang zu erleichtern.<\/p>\n\n\n\n

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(Quelle: iStock)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Die meisten Plattformen verf\u00fcgen \u00fcber drei Funktionsebenen. Die erste ist die Basisplattform, die sowohl auf einer Cloud-Infrastruktur als auch vor Ort aufgebaut werden kann. Die zweite, die analytische Ebene, bietet operative und analytische Funktionen zur Unterst\u00fctzung der Entscheidungsfindung in Echtzeit. Sie umfasst die KI- und ML-Funktionen zur Verarbeitung komplexer Ereignisse und zur pr\u00e4diktiven und pr\u00e4skriptiven Entscheidungsunterst\u00fctzung. Die letzte Ebene, der Domain Data Products Layer (DaaS), erm\u00f6glicht die schnelle Entwicklung von Datenprodukten auf Grundlage der Ausrichtung und Funktionalit\u00e4t von Unternehmensthemen. Solche Plattformen werden beispielsweise f\u00fcr Fluggesellschaften aufgebaut, die sowohl betriebliche als auch analytische Anforderungen erf\u00fcllen m\u00fcssen und dabei offene Datenstandards, speziell entwickelte Datenbanken und eine erweiterbare serverlose Architektur nutzen.<\/p>\n\n\n\n

Chancen f\u00fcr langfristiges Wachstum erschlie\u00dfen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Seitdem es die Datenanalyse gibt, nutzen Unternehmen ausgefeilte statistische Modelle, um vorherzusagen, was Kunden wollen, welche Priorit\u00e4ten Unternehmen setzen sollten und wie sich die Trends entwickeln. Dies hat zu einem neuen Paradigma in der Wirtschaft gef\u00fchrt: Das Zeitalter der Datenanalyse. Die alten Vorgehensweisen sind \u00fcberholt. Der datengesteuerte Gesch\u00e4ftsansatz ist f\u00fcr Unternehmen ein wichtiger Wettbewerbsvorteil und ein entscheidender Motor f\u00fcr Innovation und Unternehmenswachstum.<\/p>\n\n\n\n

In der heutigen Welt sind Daten das neue Gold und Analytik die neue W\u00e4hrung. Die Zukunft der Wirtschaft ist datengesteuert. W\u00e4hrend die Unternehmen ihre Sanierung nach der Pandemie planen, ist es jetzt an der Zeit, die Abl\u00e4ufe zu \u00fcberdenken und neue Datenprozesse einzuf\u00fchren, die die Grundlage f\u00fcr ihr Gesch\u00e4ft in den kommenden Jahren bilden werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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