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aus Daten

Cloud

Ihre Daten sind sicher, während Sie mit KI neue Erkenntnisse gewinnen

Die IBM Cloud Private for Data eröffnet neue Möglichkeiten, mit Daten zu arbeiten: in der Cloud oder hinter Ihrer Firewall.

Einführung

Einführung

Daten sind entscheidend für den Erfolg in der schnell wachsenden digitalen Wirtschaft. Sie sind der Schlüssel zu größerer Effizienz, mehr Produktinnovationen und besseren Services für Kunden. Sie können die Grundlage für völlig neue Geschäftsmodelle bilden.

Die digitale Transformation steht auf der Agenda von Unternehmen ganz oben. Es überrascht daher nicht, dass Unternehmen in erheblichem Umfang in Daten, Analytics und künstliche Intelligenz (KI) investieren, um neue Erkenntnisse zu gewinnen, die ihnen zu einem Wettbewerbsvorsprung verhelfen können.

Der Ertrag aus diesen teils erheblichen Investitionen kann jedoch mitunter enttäuschend sein. In einer vor Kurzem von NewVantage Partners durchgeführten Umfrage unter Big-Data-Verantwortlichen berichteten 73 Prozent der befragten Führungskräfte von Fortune-1000-Unternehmen, dass ihre Investitionen messbare Ergebnisse hervorbrachten. Aber nur 24 Prozent bestätigten, dass die Ergebnisse zu Transformation und Innovation beitrugen.

Um einen größeren Nutzen aus Daten zu erzielen, müssen drei grundlegende Herausforderungen in Angriff genommen werden: ungenügender Datenzugang, schlechte Datenqualität und ein Mangel an qualifizierten Mitarbeitern – und das alles in einem von ständig zunehmender Regulierung geprägten Umfeld.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist der Schlüssel zur Schaffung einer zuverlässigen Datenbasis, die Informationen für wesentliche Entscheidungen liefert und, zunehmend wichtiger, KI unterstützt. Durch sie sind profunde Einblicke aus einer größeren Vielfalt von Daten für eine strategische Transformation möglich.

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Was denken Sie?

Ich biete Zugriff auf alle meine Daten innerhalb und außerhalb der Firewall für Analysen.

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Großartig! Wenn Sie nahtlos auf Daten in Ihrer gesamten Cloud- und On-Premises-IT-Umgebung zugreifen können, sind Sie der Konkurrenz voraus. Die nächste Herausforderung: Stellen Sie die Datenqualität sicher.

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Sie sind nicht allein. Es ist Zeit für eine Architektur, die auf alle Arten von Daten aus jeder beliebigen Quelle in einer On-Premises- und Multi-Cloud-Infrastruktur zugreifen kann. - ERLEDIGT

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Datenzugriff mit Agilität und Schnelligkeit

Datenzugriff mit Agilität und Schnelligkeit

Machen Sie Daten einfacher zugänglich

Die wachsende Menge an Daten aus mobilen, Social-Media- und IoT-Quellen übertrifft traditionelle Transaktionsdaten bei Weitem. Aus der Kombination dieser unterschiedlichen Quellen von Informationen über Kunden, Prozesse oder Abläufe ergeben sich wertvolle Erkenntnisse. Dies erfordert das Management sowohl des Umfangs als auch der Verteilung der Datenquellen, um den Zugang zu Daten sicherzustellen.

Traditionell verwendeten Unternehmen Data-Warehouses, um Daten in einer Quelle für Analysen zu integrieren. Mit diesen Data-Warehouses können Daten für die schnelle Abfrage durch Analyse-Engines bereinigt und organisiert werden, was bei Transaktionsdaten gut funktioniert. Angesichts der enorm gestiegenen Menge an unstrukturierten und semistrukturierten Daten entstanden jedoch mittlerweile zusätzliche Lösungen mit größerer Skalierbarkeit und Kosteneffizienz. Das bekannteste Beispiel sind Datenseen (Data-Lakes). Sie können große Mengen von Daten kosteneffizient im nativen Format speichern und eignen sich insbesondere für die Exploration.

Data-Lakes sollten jedoch nicht als Ersatz für Data-Warehouses betrachtet werden.
Beide Ansätze haben ihre Vorteile und sollten sorgfältig im Hinblick auf die geplante Workload geprüft werden.

Tatsächlich setzen viele Unternehmen sowohl Data-Warehouses als auch Data-Lakes ein. Das Data-Warehouse bietet eine klare, verlässliche Sicht auf zeitbasierte Trends in geschäftskritischen Daten, die vorab definiert wurden. Der Data-Lake ermöglicht die Generierung von neuen Erkenntnissen aus vielfältigen Datenquellen.

Unabhängig vom Datenspeicher müssen wir die Verteilung auf Systeme und Geschäftsbereiche sowohl in On-Premises-Umgebungen als auch in Clouds berücksichtigen. Datensilos können den Zugriff auf Daten einschränken und die Gewinnung von Erkenntnissen verlangsamen.

Eine flexible und skalierbare Architektur für das Datenmanagement ist hilfreich beim Zugriff auf Daten in diesen Silos, ganz gleich, wo sie sich befinden.

Ob in einer On-Premises-Umgebung oder in der Cloud, mit der richtigen Hybrid-Data-Management-Architektur können Datennutzer schnell auf eine Fülle von Daten in einer regelbasierten Umgebung zugreifen, sie integrieren und abfragen, um aussagefähige und wirkungsvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Schnelligkeit und Agilität können für einen Wettbewerbsvorteil sorgen.

Erfahren Sie mehr über die Vorteile von Hybrid-Data-Management-Architekturen. Registrieren Sie sich für den vollständigen Bericht.

Unternehmen glauben, dass schlechte Datenqualität sie im Durchschnitt große Summen pro Jahr kostet und noch größere langfristige Auswirkungen hat, die von einem Reputationsschaden über entgangene Geschäftschancen bis zu zunehmenden Umsatzeinbußen reichen.

Grafik, die zeigt, inwieweit bestimmte Workloads besser für eine Public oder Private Cloud oder Ihre bestehende On-Premises-Umgebung geeignet sind

Hohe Datenqualität = fundierte Entscheidungen

Hohe Datenqualität = fundierte Entscheidungen

Daten können strategische Assets Ihres Unternehmens sein, aber nur, wenn sie verlässlich sind

Die Qualität und Konsistenz von Daten sind heute besonders wichtig. Denn Unternehmen erfassen beträchtliche Mengen an Daten aus zahlreichen externen Quellen und halten außerdem an großen Mengen von traditionellen Daten fest, weil sie hoffen, „Rohdiamanten“ darin zu entdecken.

Um eine verlässliche Grundlage für Analysen zu erhalten, müssen Dubletten gelöscht, Daten standardisiert, falsche und unvollständige Daten entfernt und Daten auf mehreren Systemen synchronisiert werden. Das Stammdatenmanagement (Master Data Management) ist hierfür entscheidend.

Das Interesse an KI-Technologien, die automatisiert Erkenntnisse und Empfehlungen aus Daten generieren, und die Investitionen in diese Technologien nimmt zu. Selbiges gilt für die Beschäftigung von Data-Scientists in Unternehmen. Vor diesem Hintergrund ist die Datengenauigkeit äußerst wichtig.

Daher sind eine sorgfältig definierte Strategie für Daten-Governance und für die Vermeidung des Missbrauchs von Daten wesentliche Elemente einer Datenstrategie.

Compliance erfordert Investitionen. Die Kosten für Compliance-Verstöße, darunter Bußgelder, Unterbrechungen des Geschäftsbetriebs, Produktivitätsverluste und Umsatzeinbußen, können diese jedoch schnell um das Dreifache übersteigen.

Compliance erfordert Investitionen. Die Kosten für Compliance-Verstöße, darunter Bußgelder, Unterbrechungen des Geschäftsbetriebs, Produktivitätsverluste und Umsatzeinbußen, können diese jedoch schnell um das Dreifache übersteigen.

Was denken Sie?

Ich habe die Daten-Governance im Griff und habe volles Vertrauen in alle meine Daten.

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Großartig! Eine einheitliche Daten-Governance stellt sicher, dass Ihre Daten eine verlässliche Grundlage für die Business-Transformation bilden. Der nächste Schritt: Schaffen Sie eine datengesteuerte Unternehmenskultur.

Hier erfahren Sie, wie Sie durch die Integration unterschiedlicher Cloud-Domänen Anwendungen und Daten zusammenführen können, um Ihre Geschäftsinitiativen voranzutreiben.(US)(3 MB) Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren

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Ohne einheitliche Daten-Governance sind alle Erkenntnisse auf der Basis dieser Daten zweifelhaft.

Erfahren Sie, wie Sie verlässliche Daten erhalten. Registrieren Sie sich für den Bericht. (PDF, 3.0MB) Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren
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In einer Umfrage von NewVantage Partners unter Führungskräften von Fortune-1000-Unternehmen gaben 98,6 Prozent der Befragten an, dass sie sich für die Schaffung einer datengesteuerten Unternehmenskultur einsetzen. Sie nannten Technologie als nicht zu unterschätzende Hürde, die zu 19 Prozent Teil ihrer Herausforderung beim Thema Daten ist.

In einer Umfrage von NewVantage Partners unter Führungskräften von Fortune-1000-Unternehmen gaben 98,6 Prozent der Befragten an, dass sie sich für die Schaffung einer datengesteuerten Kultur einsetzen. Sie nannten Technologie als nicht zu unterschätzende Hürde, die zu 19 Prozent Teil ihrer Herausforderung beim Thema Daten ist.

Schaffung einer datengesteuerten Unternehmenskultur

Schaffung einer datengesteuerten Unternehmenskultur

In einem zunehmend digitalisierten Umfeld befinden Unternehmen sich in einem Spannungsfeld aus wenigen verfügbaren, qualifizierten Datenspezialisten und vielen notwendigen Datenaufgabenstellungen. Die Etablierung einer datengesteuerten Unternehmenskultur ist daher unabdingbar.

Self-Service-Analysetools tragen dazu bei, die Datennutzung und -analyse zu „demokratisieren“: Mitarbeiter in Fachbereichen treffen datengestützte Entscheidungen und ergreifen erforderliche Maßnahmen, während hochqualifizierte Data-Scientists dadurch die Möglichkeit haben, sich auf geschäftskritische Projekte zu konzentrieren, für die ihr Know-how erforderlich ist.

Self-Service sollte jedoch nicht mit Self-Sufficiency (Selbstversorgung) verwechselt werden. Self-Sufficiency bedeutet einfachen Zugriff auf qualitativ hochwertige, präzise, regelbasierte Daten, und, angereichert um Machine Learning, die Möglichkeit der Bereitstellung von Erkenntnissen für weniger versierte Datennutzer.

Im übertragenen Sinn kann man auch sagen: Self-Service stellt einen Korb voller Rohzutaten für alle Köche bereit, unabhängig von ihren Fähigkeiten. Self-Sufficiency stellt dagegen einen Korb voller frischer, qualitativ hochwertiger Rohzutaten für den Profikoch und Rezepte mit Anleitung für weniger erfahrene Hobbyköche bereit.

Es gibt zahlreiche Self-Service-Tools, aber ohne verlässliche Grundlage für Analysen werden Sie daraus keine wertvollen Erkenntnisse gewinnen.

Was denken Sie?

Die Führungskräfte in meinem Unternehmen können Self-Service-Analysen nutzen.

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Durch die „Demokratisierung“ von Analysen haben Sie Hürden zu aussagefähigen Erkenntnissen beseitigt. Sind Sie bereit für den nächsten Schritt – die Einführung von KI?

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Self-Service-Tools können sich enorm positiv auswirken. WestJet stellt Benutzern visuelle Dashboards mit echtzeitnahen Trends für bessere Entscheidungen und schnellere Innovation bereit.

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Vorbereitung auf KI

Vorbereitung auf KI

Letztlich bildet die richtige Datenarchitektur eine unabdingbare Grundlage für KI. Mit KI können Sie Unternehmensprozesse verbessern, eine attraktivere, sogenannte Customer Experience schaffen und sich neue Umsatzpotentiale erschließen.

Mit ihr sind Sie außerdem bereit, Machine Learning und Deep Learning zu nutzen, um KI auf breiter Ebene in Ihr Unternehmen zu integrieren. In einem ersten Schritt ermöglichen Sie Ihren Data-Scientists zunächst die Nutzung der besten Open-Source-Tools, um Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu implementieren. Als Nächstes ermöglichen Sie die Zusammenarbeit zwischen Data-Scientists, Anwendungsentwicklern und Fachexperten, um die Modelle kontinuierlich zu verfeinern, zu verbessern und schnell und in großem Maßstab in neuen Anwendungen zu implementieren.

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Fazit

Fazit

Daten sind strategische Assets, wenn ein Unternehmen es schafft diese zu nutzen, um schnell auf neue Chancen und Risiken zu reagieren – mit Innovationen, die zu Geschäftswachstum und einem Wettbewerbsvorteil beitragen.

  • Ermöglichen Sie den relevanten Mitarbeitern einfachen Zugang zu Daten, unabhängig davon, wo sie sich befinden.
  • Etablieren Sie eine Analyseplattform, um Compliance, Sicherheit und Datenqualität sicherzustellen.
  • Entwickeln Sie eine umfassende datengesteuerte Unternehmenskultur.

Nutzen Sie eine Cloud-Architektur, die alle Daten unterstützt und bereit für KI ist.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie diesen datenbasierten Unternehmensansatz erreichen können – mit einer einzigen Plattform, die die notwendigen Datenservices in einer Cloud-nativen, sicheren Architektur bereitstellt.

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1 „The Urgent Need for Hybrid Integration“, Stewart Bond, Maureen Fleming, ibm.com, (Whitepaper von IDC im Auftrag von IBM), Juli 2017.

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