Thought Leadership
Hybride Lösung?
Datengetriebenes Marketing ist die Königsdisziplin, wenn es darum geht, digitale Maßnahmen effektiv und effizient zu planen und zu steuern. Der Erfolg hängt von der Qualität der Daten ab.
Schlechte Datenqualität ist ein permanentes Problem vieler Unternehmen. Doch es gibt strategische Interventionen, die diese Negativ-Spirale aufbrechen. Paul Dietrich von Collibra erklärt die sechs häufigsten Ursachen und Probleme in Bezug auf mangelnde Datenqualität und wie Sie diese vermeiden.
KI-Praxis
Das Ziel ist klar: mit KI im eigenen Unternehmen Wert stiften. Der Weg dahin ist nicht ganz so klar. Der AI Canvas bietet als ganzheitliches Instrument klare Leitplanken und Schritte, die bei der Durchführung und Skalierung von KI-Projekten zum Erfolg führen.
Kaum ein Unternehmen kann sich dem Datenwachstum entziehen. Meist steht dem jedoch eine mangelhafte Datenqualität gegenüber. Das Erfassen und Klassifizieren relevanter Daten bremst hierzulande datengetriebene Geschäftsmodelle aus. Dies ist unter anderem das Ergebnis der IDC-Studie Data-Driven-Intelligence über die aktuell Datensituation in Deutschland.
Künstliche Intelligenz und Machine-Learning sind künftig die Treiber von Multi-Cloud-Umgebungen. Zu diesem Schluss kommt eine Umfrage von Cloudera und Harvard Business Review. Business-Intelligence und Data-Warehousing sollen dann ins zweite Glied zurücktreten. So richtig planvoll sind die Ansätze allerdings noch nicht. Um die datengetriebene Speicherung voranzutreiben, kündigt Cloudera seine Data
Der Begriff „data-driven“ hat sich mittlerweile zu einem wahren Trend entwickelt. Aber was bedeutet das eigentlich? Wie wandeln sich Unternehmen weg von einer instinktiv getriebenen Kultur hin zu einem Mindset, das auf Daten und Erkenntnissen basiert?
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