nach oben
Meine Merkliste
Ihre Merklisteneinträge speichern
Wenn Sie weitere Inhalte zu Ihrer Merkliste hinzufügen möchten, melden Sie sich bitte an. Wenn Sie noch kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich bitte im Hanser Kundencenter.

» Sie haben schon ein Benutzerkonto? Melden Sie sich bitte hier an.
» Noch kein Benutzerkonto? Registrieren Sie sich bitte hier.
Ihre Merklisten
Wenn Sie Ihre Merklisten bei Ihrem nächsten Besuch wieder verwenden möchten, melden Sie sich bitte an oder registrieren Sie sich im Hanser Kundencenter.
» Sie haben schon ein Benutzerkonto? Melden Sie sich bitte hier an.
» Noch kein Benutzerkonto? Registrieren Sie sich bitte hier.

« Zurück

Ihre Vorteile im Überblick

  • Ein Login für alle Hanser Fachportale
  • Individuelle Startseite und damit schneller Zugriff auf bevorzugte Inhalte
  • Exklusiver Zugriff auf ausgewählte Inhalte
  • Persönliche Merklisten über alle Hanser Fachportale
  • Zentrale Verwaltung Ihrer persönlichen Daten und Newsletter-Abonnements

Jetzt registrieren
Merken Gemerkt
28.11.2018

Unternehmen sind mit großen Datenmengen überfordert

Fast jedes zweite Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz hat ein Big-Data-Problem: Nur in acht Prozent werden unternehmensweit unterschiedlichste Datenquellen, inklusive Daten anderer Organisationen, zur Entscheidungsfindung genutzt.

Viele digitale Dienstleistungen basieren auf künstlicher Intelligenz und Machine Learning. Dazu zählen beispielsweise Prognosen, wie sich Kunden und Märkte verhalten werden, um die Produktion zu steuern.

Zudem wollen längst nicht mehr nur Online-Händler ihren Kunden Produkte empfehlen oder Alternativen zeigen, wenn das Wunschprodukt gerade nicht verfügbar ist. Algorithmen werten dazu viele Millionen von Datensätzen aus. Diese stammen aus einer steigenden Anzahl von Datenquellen, zum Beispiel Geo-, Social-Media- und Sensordaten.

Daten kaum fachlich verwertet

Knackpunkt bei der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und Serviceleistungen ist weniger die technische Analysepower, sondern die fehlende fachliche Verwertung. 43 Prozent der befragten Unternehmen haben Schwierigkeiten, aus Daten Wissen und Erkenntnisse abzuleiten und im Ergebnis Mehrwert durch Information zu schaffen.

Mehr als jedes vierte Unternehmen (27 Prozent) sieht Nachholbedarf bei der Integration und Verknüpfung von Daten in die fachliche Arbeit. Im Ergebnis verpuffen die Informationen, oder Unternehmen ziehen die falschen Schlüsse.

Smart Data wichtiger als Big Data

Von der Strategie, möglichst viele Datenquellen und Datensätze zu nutzen, rücken einige Unternehmen mittlerweile ab. Goldmann Sachs und der Otto-Konzern etwa meinen, dass es beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning eher darum geht, die richtige Auswahl an Daten zu,treffen.Diese aber sollte vollkommen verstanden sein.

Andere Unternehmen setzen auf neue Konzepte wie Data-Thinking – eine Methode, die das Design-Thinking mit der Datenanalyse und dem Data-Mining kombiniert. Die Beispiele zeigen, dass in vielen Branchen gerade ein Umdenken einsetzt, weg von Big Data-, hin zu Smart Data-Strategien.

Redaktion QZ
qz <AT> hanser.de

Sopra Steria Consulting

Weiterführende Information
DNV GL Business Assurance [Anzeige]

Kostenloser Download

  • 5 Schritte zu einem nachhaltigen Prozessmanagement

  • Prozessreifegrad Assessments

  • Self-Assessment BPM

Jetzt kostenlos downloaden!