Das Versprechen von Big Data liegt auf der Hand: bessere Entscheidungsfindung, intelligentere Automatisierung und völlig neue Geschäftsmodelle. In vielen Gesprächen mit unseren Kunden stellen wir jedoch fest, dass die Umwandlung von Daten in Geschäftseffekte eine Herausforderung bleibt. Unternehmen investieren in Dateninfrastruktur und KI, um Innovationen zu fördern, aber viele tun sich schwer damit, über die Datenakkumulation hinaus zur Datenaktivierung überzugehen, dem wahren Treiber für Wettbewerbsvorteile.
Wir helfen Unternehmen, den vollen Wert ihrer Daten zu erschließen, indem wir uns auf Echtzeit-Einsichten, Automatisierung und KI-gestützte Entscheidungsfindung konzentrieren. Die Diskussionen auf der AI & Big Data Expo bestätigten, was wir auch in unserem Artikel über die Rolle der KI bei der Innovation untersucht haben: Führende Unternehmen sammeln nicht mehr nur Daten, sondern nutzen sie, um in Echtzeit zu handeln.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Unternehmen die Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten meistern, welche Methoden bei der Datenaktivierung zum Einsatz kommen und was nötig ist, um von Rohdaten zu Echtzeit-Geschäftsauswirkungen zu gelangen.
Eine anhaltende Herausforderung für Unternehmen: Datensilos
Branchenübergreifend stellen wir fest, dass fragmentierte Datenökosysteme eines der größten Hindernisse für die Wertschöpfung sind. Unternehmen verfügen über riesige Mengen an Informationen, die jedoch häufig in unzusammenhängenden Systemen gespeichert sind, was funktionsübergreifende Einblicke erschwert und die Entscheidungsfindung verlangsamt.
Häufige Herausforderungen, die wir von Unternehmen hören:
- Einzelhandel und Konsumgüter: Kundendaten sind über E-Commerce, physische Geschäfte und Kundenbindungsprogramme verstreut, was es schwierig macht, ein einheitliches Kundenerlebnis zu schaffen.
- Logistik und Lieferkette: Tracking-Daten in Echtzeit sind zwar vorhanden, aber die Integrationsprobleme hindern Unternehmen daran, sofortige Routing- und Bestandsentscheidungen zu treffen.
- Finanzdienstleistungen: Risikomanagement-Teams müssen Betrugsfälle sofort erkennen, aber verzögerte Datenflüsse bedeuten oft, dass man erst nach dem Betrug handeln kann. KI im Bankwesen wird zunehmend eingesetzt, um diese Lücke zu schließen.
Wie führende Unternehmen dieses Problem lösen:
- Einrichtung einer zentralen Datenarchitektur, die Echtzeit-Zugriff ermöglicht
- Verwendung automatisierter Datenpipelines zur Vereinheitlichung funktionsübergreifender Informationen
- Implementierung von KI-gesteuerten Analysen zur Gewinnung von Mustern und Erkenntnissen
Die wichtigsten Erkenntnisse:
Unternehmen, dieDatensilos aufbrechen, schaffen die Grundlage für schnellere und intelligentere Entscheidungen.
Von der Datenflut zu KI-gesteuerten Geschäftsentscheidungen
Viele Unternehmen,mit denen wir sprechen, sagen dasselbe: "Wir haben eine Menge Daten, aber wir wissen nicht, wie wir sie effektiv nutzen können." Mehr Daten führen nicht automatisch zu besseren Entscheidungen. Es geht darum, Daten verwertbar zu machen.
Beispiele für Unternehmen, die bei der KI-gestützten Entscheidungsfindung führend sind:
- Amazon: Nutzt die KI-gestützte dynamische Preisgestaltung, um die Preise auf der Grundlage der Echtzeitnachfrage anzupassen und so einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
- Tesla: Verarbeitet Fahrzeugsensordaten in Echtzeit, um die Fähigkeiten des autonomen Fahrens kontinuierlich zu verbessern.
- Netflix: Kombiniert KI und Analysen des Kundenverhaltens, um hyper-personalisierte Empfehlungen zu liefern.
Wie Unternehmen KI für bessere Entscheidungen einsetzen:
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) zur Analyse von Kundenfeedback und Marktstimmung
- Modelle für maschinelles Lernen zur Erkennung von Mustern in Vertrieb, Betrieb und Risikomanagement
- Echtzeit-Dashboards, die den Entscheidungsträgern sofortige Einblicke bieten
Das Wichtigste:
Bei der KI geht es nichtnur um das Sammeln von Daten, sondern um die Umwandlung von Daten in automatisierte, intelligente Entscheidungen.
Das fehlende Bindeglied zwischen Erkenntnissen und Maßnahmen: Datengesteuerte Automatisierung
Der wahre Wendepunkt ist nicht nur das Verstehen der Daten, sondern auch das Handeln auf der Grundlage dieser Daten. Die datengesteuerte Automatisierung ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse in Echtzeit in Entscheidungen umzusetzen, Ineffizienzen zu verringern und neuen Geschäftswert zu schaffen.
Wie führende Unternehmen die Automatisierung nutzen:
- Airbnb: Verwendet KI, um die Preise anzupassen und die Belegung auf der Grundlage der Nachfrage zu optimieren.
- UPS: Setzt KI-gestützte Routenoptimierung ein, um Lieferzeiten und Kraftstoffverbrauch zu reduzieren.
- Zalando: Automatisiert das Lager- und Bestandsmanagement und beschleunigt so die Abwicklung.
Was Automatisierung effektiv macht:
- Nahtlose KI-Integration in betriebliche Arbeitsabläufe
- Echtzeit-Entscheidungsmaschinen, die automatische Antworten auslösen
- Mensch-KI-Zusammenarbeit, die ein Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle schafft
Das Wichtigste:
Unternehmen, die Automatisierung in ihre Abläufe integrieren , setzen Erkenntnisse in sofortiges Handeln um und fördern so Effizienz und Innovation.
Die Zukunft des datengesteuerten Geschäfts: Ein Wettbewerbsvorteil
Bei Bluemorrow sehen wir einen klaren Wandel: Führende Unternehmen sammeln nicht einfach nur Daten, sondern setzen sie in Echtzeit in Entscheidungsprozesse um. Dieser Wandel ist eng mit der Art und Weise verbunden, wie Unternehmen Chancen erkennen und Unternehmen aufbauen, die vom ersten Tag an datenorientiert sind.
Die Diskussionen auf der AI & Big Data Expo London bestätigten, dass die Aktivierung von Daten heute eine strategische Priorität für Unternehmen ist, die an der Spitze bleiben wollen. Daten in Wert zu verwandeln, ist jedoch nicht nur ein technisches Upgrade, sondern erfordert Weitsicht, Führung und eine Innovationskultur, die in der Lage ist, Erkenntnisse in Wirkung umzusetzen.
Wir helfen Unternehmen:
- Umwandlung fragmentierter Daten in verwertbare Informationen
- KI zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsentscheidungen zu treffen
- Automatisierung zu implementieren, die Erkenntnisse in Maßnahmen umwandeltStärkung der organisatorischen Fähigkeiten zur Skalierung des Ganzen durch Kompetenzaufbau
Wie schöpft Ihr Unternehmen das volle Potenzial seiner Datenbestände aus? Lassen Sie uns bei einem Kaffee darüber sprechen.
