Neue Technologien

Unternehmen fehlt die Daten-DNA für das digitale Business

Vielen Unternehmen fehlt der ganzheitliche Überblick über ihre Daten, und über die Hälfte der im Unternehmen verfügbaren Daten wird Stand heute nicht für geschäftliche Innovationen genutzt. Bild: Camelot
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Moderne Technologien wie Cloud, Artificial Intelligence, 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. Verbunden mit neuen Arten der Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und dem Trend zu autonomer Systemkommunikation, erhöht Anforderungen an die Datenqualität. Stand heute sind die meisten Unternehmen allerdings noch weit davon entfernt, mit diesen Herausforderungen klarzukommen.

Vielen Unternehmen fehlt der ganzheitliche Überblick über ihre Daten, und über die Hälfte der im Unternehmen verfügbaren Daten wird Stand heute nicht für geschäftliche Innovationen genutzt. Dies sind die Ergebnisse einer aktuellen Studie des Beratungsspezialisten Camelot Management Consultants. Für die Studie „Shaping the Future of Enterprise Information Management“ wurden rund 60 Führungskräfte aus 37 Unternehmen und elf Branchen online befragt. „Datenmanagement 4.0 heißt die Aufgabe, der sich alle Unternehmen schnellstmöglich stellen müssen“, kommentiert Dr. Josef Packowski, Managing Partner bei Camelot, die Studienergebnisse. Denn das Datenmanagement sei und bleibe zentral für den Weg in das digitale Business.

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 Prozent der Nennungen) die Anforderungen an Daten dramatisch erhöhen.

Digitale Technologien bieten Chancen: Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Stammdatenmanagement ermöglicht es zum Beispiel, doppelte Datensätze zu identifizieren und eine hohe Datenqualität sicher zu stellen – beides gängige Probleme in Unternehmen. Eine AIl-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 KI  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. 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 sei ein funktionierendes Enterprise Information Management, das alle Initiativen und Aktivitäten zu Business-relevanten Informationen vollumfänglich plane, umsetzte und kontrolliere. (ig)

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