Tag: Daten


Data Management – Balanceakt zwischen Wertschöpfung und Kontrolle

  • Datenbasierte Geschäftsmodelle und neue digitale Produkte machen Daten zu einem immer wichtiger werdenden Asset - gleichzeitig wächst das Datenvolumen rasant.
  • Schatten-IT und Dark Data fordern Entscheider heraus und gefährden die Datenhoheit deutscher Unternehmen - neue Datenstrategien müssen her, um die für den Erfolg notwendigen Daten mit hoher Qualität zu sichern.
  • Jeder vierte Geschäftsführer und Vorstand engagiert sich als treibende Kraft für eine unternehmensweite Data Governance, die immer öfter von dedizierten Chief Data Officers geleitet wird.
  • Im Auftrag der NetApp Deutschland GmbH hat Crisp Research die Studie “Datenhoheit als Garant für digitale Wertschöpfung” erstellt. Diese liefert fundierte Einblicke in die Art und Weise, wie Unternehmen in Deutschland das Thema Datenhoheit gestalten.

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Digital Labs Report Teil 3 – “Data is the Product“

  • Anzahl der Digital Labs steigt weiter – doch was sind die Best Practices bei der Entwicklung neuer digitaler Produkte?
  • Welchen Beitrag leisten Digital Labs bei der Transformation hin zu einer datengetriebenen Unternehmenskultur?
  • Wie entstehen neue datenbasierte Produkte und Geschäftsmodelle in der Praxis?
  • Data-Driven Design Thinking: Wie lassen sich Data Science und Produktentwicklung im Digital Lab zusammenbringen?

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Innovationen durch Daten: Eine Daten-Kernkompetenz ist wichtiger als ein neuer Chief AI Officer

Die aufkeimende Flut von IoT-Lösungen auf elektronischer Ebene bietet nicht nur die Möglichkeit mehrere Geräte miteinander zu vernetzen, sondern auch die Pflicht über die Datenströme der Lösungen entsprechend nachzudenken. Diese Auseinandersetzung mit den Daten sollte bereits im Vorfeld angestoßen werden und Teil der Lösung von Tag eins an sein. Die Herkunft der Daten sollte dabei zwar genauestens geprüft und protokolliert werden, jedoch ist die Quelle an sich nicht so relevant, wie der Wert der Daten selbst. Daher ist es möglich verschiedene Szenarien in Betracht zu ziehen, wenn man über die Erzeugung eines neuen Dienstes oder Produkts nachdenkt. Auf der einen Seite gibt es im Unternehmen bereits etliche Daten, die ggf. nur neu aufbereitet werden müssen. Dann wiederum gibt es Daten, die erst mit dem Produkt selbst und der Nutzung erzeugt werden. Und ferner gibt es noch Daten, die vielleicht nicht im eigenen Besitz liegen und auch nicht Kern des eigenen Geschäftsmodells sind, dennoch aber ein wichtiger Bestandteil des Produktes sein sollen. Diese Daten werden dann erworben oder zumindest die Nutzungsrechte (Lizenz) für diese.

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Datenschutz als Teil der digitalen Produkt-DNA

„Digitale Revolution“. „Big Data“. “Industrie 4.0“. Schlagwörter in einem neuen Zeitalter, die Gewicht haben. IT-Systeme, Mensch und Maschine verschmelzen immer mehr entlang der Wertschöpfungskette. Crisp Research geht davon aus, dass bis zum Jahr 2025 nahezu 30 Mrd. Geräte miteinander vernetzt sind. Daraus resultiert ein gewaltiger Datenberg, welcher auf der einen Seite einen enormen wirtschaftlichen Nutzen mit sich bringt und in den kommenden Jahren für Unternehmen der Erfolgsfaktor schlechthin sein wird. Daten werden zunehmend zum Rohstoff und haben immer mehr Gewicht in der Entscheidungsfindung im operativen sowie im strategischen Bereich. Allerdings stellt sich auf der anderen Seite die Frage, ob wir unsere Daten noch selber kontrollieren und steuern können. Maschinen übernehmen auf Basis von Machine Learning und Artificial Intelligence immer mehr Verantwortung. Die Global-Player der Branche haben allein in 2015 mehr als 10 Mrd. US Dollar in die Fertigung und Entwicklung in datengetriebene und automatisierte Systeme investiert. Intelligente Maschinen werden vor allem im Finanzwesen, in der produzierenden Industrie, im Dienstleistungssektor und im Gesundheitswesen eingesetzt.

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Tableau Conference On Tour in München 2016: Geschichte, Daten und Ethik

Die Tableau Conference On Tour in München schloss gestern, nach zweieinhalb Tagen voller Daten und Visualisierungen, ihre Tore. Mit einer stetig steigenden Teilnehmerzahl, erreichte die Konferenz in München dieses Jahr die 500 Teilnehmergrenze. Dies zeigt zum einen die Relevanz von Self-Service BI-Tools im Zeitalter der Digitalisierung, aber auch die Entwicklung von Tableau an sich.

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Öffentliche Datensätze – Warum freie Daten wichtig für die digitale Entwicklung sind

Öffentlich verfügbare Datensätze sind eine Rarität. Nun, sie waren es zumindest für eine sehr lange Zeit. Oftmals suchte ich nach passenden Daten für die Vorlesung, um den Studenten den Sinn und die Bedeutung von Cloud, Machine Learning und Big Data besser vermitteln zu können. Doch lange Zeit war nicht viel zu holen, außer in den Datensätzen aus den USA. Dies hat sich geändert und zwar sehr drastisch. Dadurch brach eine Innovationswelle aus, welche bis heute am Beschleunigen ist. Continue reading “Öffentliche Datensätze – Warum freie Daten wichtig für die digitale Entwicklung sind” »



Data Science für Jedermann – Wie neue Angebote den BI-Markt auf den Kopf stellen

Daten sind das neue Gold. Nur danach muss gegraben und geschürft werden. Ein schweißtreibender Job, wenn Anwender nicht die richtigen Werkzeuge zur Hand haben. Welche Rolle Bottom-Up-Strategien und User Experience bei der Umsetzung erfolgreicher BI-Strategien haben, zeigt Tableau derzeit eindrucksvoll mit einer Reihe an neuen Features und Produkten. Continue reading “Data Science für Jedermann – Wie neue Angebote den BI-Markt auf den Kopf stellen” »



Heisenberg und Big Data – Oder erkenntnistheoretische Betrachtungen zu Big Data

Zu Beginn ein kurzer Exkurs in die Physik der letzten Jahrhunderte:

Zum Ende des 18.ten Jahrhunderts waren einige Wissenschaftler berauscht vom wissenschaftlichen Fortschritt der Meinung, sie könnten alle Probleme dieser Welt lösen. Pierre Laplace, ein frz. Mathematiker, der sich durch die Vervollständigung der newtonschen Himmelsmechanik, der Wahrscheinlichkeit- und Spieltheorie verdient gemacht hat und ein konsequenter Vertreter des sog. Determinismus war, vertrat z.B. gegenüber Napoleon die Ansicht, dass man nur genügend Gleichungen aufstellen müsse, um alle Probleme der Welt hinreichend beschreiben und lösen zu können. Da Laplace keine Rechenmaschinen zur Verfügung hatte, brauchte er den Beweis seiner Behauptung nicht antreten, was ihm nach heutiger Kenntnis und dem Vorhandensein enormer Rechenleistungen auch nicht gelungen wäre. Continue reading “Heisenberg und Big Data – Oder erkenntnistheoretische Betrachtungen zu Big Data” »



Der Begriff der Cloud

Das Wort Cloud ist aus der Illustration der Netzwerktechnik abgeleitet, in der das Internet immer als Wolke (Cloud) dargestellt wird. Das hängt damit zusammen, dass es sich beim Internet um ein globales, dezentralisiertes Netz handelt, welches aus vielen lokalen und nationalen Netzen besteht, die miteinander verbunden sind. Wie Daten innerhalb des Internets ausgetauscht werden, ist von außen nicht direkt sichtbar. Da auf sämtliche Daten und Anwendungen im Sinne des Cloud Computing über das Internet zugegriffen wird, steckt nun alles in der Wolke.