VON DEN ERSTEN SCHRITTEN ZUR SKALIERUNG: KI ALS BUSINESS-BOOSTER

Data Observability geht weit über traditionelles Data Monitoring hinaus. Während Monitoring reaktiv agiert, um Probleme zu beheben, bevor sie eskalieren, ist Data Observability proaktiv. Es ermöglicht ein tiefes Verständnis der gesamten Dateninfrastruktur, indem es Metriken, Logs und Traces in Echtzeit überwacht und analysiert. Das Ergebnis: Anomalien werden frühzeitig erkannt und die Datenqualität bleibt konstant hoch.

Der Unternehmensassistent revolutioniert unsere Arbeitsweise, indem er Informationen schnell bereitstellt, datenbasierte Entscheidungen unterstützt und wiederkehrende Aufgaben automatisiert.

Oft wird mehr Zeit auf die Behebung fehlerhafter Daten verwendet, als die Ursachen zu adressieren. Hier erklären wir, warum Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität die Grundlage einer effektiven Datenstrategie bilden und wie du so die Datenqualität nachhaltig verbessern kannst.

Die rasante Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) eröffnet ungeahnte Möglichkeiten für Unternehmen. Insbesondere Large Language Models (LLMs) bieten ein enormes Potenzial, um Prozesse zu optimieren, Effizienz zu steigern und Innovationen voranzutreiben. Aber warum genau sind LLM Use Cases so wichtig?

Unternehmen, die datengetriebene Strategien verfolgen, profitieren nicht nur von optimierten Prozessen und besseren Entscheidungen, sondern auch von höherer Effizienz und Kosteneinsparungen. Datengetriebene Organisationen berichten, dass sie 49% bessere Entscheidungen treffen, 37% Verbesserungen in ihren Prozessen erzielen und bis zu 36% ihrer Kosten senken können.

Erklärbarkeit von KI-Modellen ist entscheidend, um Transparenz, Vertrauen und Sicherheit zu gewährleisten. Sie ermöglicht Unternehmen, Risiken frühzeitig zu erkennen, kontinuierlich zu verbessern und gesetzliche Vorgaben zu erfüllen. Langfristig stärkt erklärbare KI die Kundenbindung und trägt zu nachhaltigem Erfolg bei.

Der Datavault Builder automatisiert komplexe Data Warehouse-Prozesse und reduziert manuelle Arbeit, wodurch Effizienz und Datenqualität gesteigert werden. Er ermöglicht eine transparente, agile Entwicklung und sorgt für konsistente Datenmodelle. So können Unternehmen schneller auf neue Anforderungen reagieren und ihr volles Datenpotenzial nutzen.

Der Einsatz von Large Language Models (LLMs) verspricht, die Art und Weise, wie wir Geschäftsprozesse optimieren und Kundeninteraktionen gestalten, grundlegend zu verändern. Doch bei all den Möglichkeiten ist es oft schwierig zu wissen, wo man anfangen soll. Welche Anwendung bietet den größten Mehrwert? Wie sorgt man dafür, dass der Use Case skalierbar ist und sich langfristig auszahlt? In diesem Leitfaden zeigen wir dir, wie du Schritt für Schritt den passenden Use Case für LLMs in deinem Unternehmen findest. Mit diesen 5 Tipps legst du den Grundstein für eine erfolgreiche Implementierung und stellst sicher, dass deine KI-Projekte echten Mehrwert liefern.

Self-Service und Data Mesh sind zwei Schlüsselkonzepte, die auf unterschiedliche Weise versucht haben, die Datenlandschaft zu verändern. Der Wunsch nach einer demokratisierten Datenlandschaft ist nicht neu, doch die Methoden, wie dies erreicht werden kann, haben sich weiterentwickelt.

In der heutigen Geschäftswelt sind Environmental, Social und Governance (ESG)-Faktoren nicht mehr nur Randnotizen im Jahresbericht großer Konzerne, sondern sie sind aufgrund von EU-Vorgaben (CSRD) und öffentlicher Erwartung auch zentrale Elemente der Unternehmensstrategie. Auch wenn die Umsetzung von ESG-Praktiken für Entscheider:innen in den Bereichen Daten und Technologie zunächst wie ein zusätzlicher Kosten- oder Arbeitsaufwand erscheint, bieten sie langfristig bedeutende Chancen.

Die Bedeutung von ESG (Environmental, Social, Governance) Reporting wächst rasant. Unternehmen stehen unter Druck, nachhaltiger zu agieren, ihre ESG-Ziele transparent darzustellen und sicherzustellen, dass ihre Aktivitäten langfristig einen positiven Einfluss haben. Doch der Weg zu einem ganzheitlichen und verlässlichen ESG-Reporting ist oft komplex und herausfordernd – vor allem, wenn Daten dezentral und manuell erfasst werden müssen.

Die Verlagsgruppe Oetinger setzt erfolgreich auf Data Analytics, um ihre digitale Transformation voranzutreiben und die Effizienz durch datengetriebene Entscheidungen zu steigern. Mit einem Data Warehouse und Power BI konnten sie tagesaktuelle Einblicke in ihre Geschäftsleistung gewinnen und so die Transparenz und Flexibilität im Unternehmen erheblich erhöhen.

Business Value generieren – und das so effizient wie möglich. Mit Self Service Analytics können Unternehmen datengetriebene Entscheidungen beschleunigen, die Datenkompetenz ihrer Teams stärken und gleichzeitig Abhängigkeiten von der IT reduzieren. Ziel ist es, eine datenfokussierte Unternehmenskultur zu schaffen, die Agilität und Innovation fördert. Doch wie genau trägt Self Service Analytics dazu bei, Business Value zu steigern? Und welche Voraussetzungen müssen geschaffen werden?