KI ohne Datenqualität wird zum Risiko
Die deutschsprachigen Länder leisten sich gerade ein bemerkenswertes Kunststück: Wir unterzeichnen Milliarden-Commitments für die Transformation mit Künstlicher Intelligenz (KI) und schicken gleichzeitig täglich Millionen von Faxen. Das wäre noch erträglich, wenn es zwei verschiedene Welten wären. Aber oft ist es dieselbe Welt: dasselbe Unternehmen, dieselbe IT-Abteilung, dasselbe Budget-Meeting, in dem beides beschlossen wird. Das Fax […]
Ohne saubere Daten keine KI: Informationsmanagement als Erfolgsfaktor
Wer Daten effektiv nutzt, verschafft sich einen Wettbewerbsvorteil. Beim Umgang mit Künstlicher Intelligenz ist Datenqualität unerlässlich. Hilfreich bei der Pflege der Informationen sind spezialisierte Dashboards und klar definierte Prozesse für die Bereinigung.
Drag-and-Drop-Werkzeug steigert die Datenqualität
Mit einem Drag-and-Drop-Werkzeug, das auf visueller Basis funktioniert, erstellen auch Fachanwender ohne Programmierkenntnisse Datensätze in hoher Qualität. Sie schaffen damit die Basis gesicherter Analysen und eine Grundlage für Anwendungen Künstlicher Intelligenz.
Master Data Management im Schmuckhandel
Der Schmuckhändler Amor GmbH hat sein Master Data Management optimiert. Der Angleich zwischen dem SAP-System und dem Product Information Management läuft weitgehend automatisch. Das steigert die Datenqualität und die Effizienz der Abläufe.
Business Analysen brauchen gute Datenqualität
Digitalisierung und Künstliche Intelligenz sind auf qualitative Daten angewiesen, um sinnvolle Resultate zu liefern. Aparavi, ein Anbieter von Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten, benennt vier Entwicklungen, bei denen die Datenqualität unverzichtbar ist.
Sustainability-Reports brauchen gute Datenqualität
Noch sind Nachhaltigkeitsberichte nur selten gesetzlich vorgeschrieben. Unternehmen erstellen sie trotzdem, wie eine Studie von PAC zeigt. Hindernisse sind weit verstreute Daten in unterschiedlicher Qualität sowie fehlende Analyse-Tools.
Online-System prüft die Identität von Personen
In Sekundenschnelle verifiziert eine Online-Lösung die Identität von Personen. Unternehmen aus der Finanzbranche, dem Handel und dem Gesundheitswesen sowie öffentliche Verwaltungen können damit Betrugsrisiken minimieren.
„Garbage in, Garbage out“: Datenqualität als kritischer Faktor bei der ERP-Einführung
Stammdaten, die kritische Geschäftsobjekte wie Produkte, Lieferanten, Kunden oder Mitarbeiter des Unternehmens bezeichnen, sind für Unternehmen ein wertvolles Gut. Ohne kontinuierliche Maßnahmen zur Überprüfung und Verbesserung der Daten, nimmt jedoch die Datenqualität im Laufe der Zeit ab. Insbesondere bei der Datenmigration im Rahmen einer ERP-Einführung sollten Unternehmen möglichst früh mit der Überprüfung und Verbesserung des Datenbestandes beginnen.
Datenarbeit leichter gemacht
Den Umgang mit Daten vereinfachen und Szenarien für Self Service-Analysen und das Datenqualitätsmanagement definieren – das verspricht InfoZoom 2020. Das Haupt-Feature dabei ist die visuelle Analyse.