Verwalten der Wertschöpfungskette für Unternehmensdaten

Im Jahr 2015 nutzten 17 % der Unternehmen Big-Data-Analysetools, diese Zahl ist bis 2017 auf 53 % gestiegen[1]. Updates in Software und Technologie haben es mehr Organisationen ermöglicht, ihre Daten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Daten und Analysen stärken Unternehmen. Sie können diese Informationen unter anderem nutzen, um das Verbraucherverhalten vorherzusagen, bessere betriebliche Entscheidungen zu treffen und den ROI ihrer Marketingbemühungen zu berechnen. Dieses Whitepaper von OpenText „Introducing Data Fabric: Analytics Unchained“ bietet Informationen zu den modernen Datenanforderungen und warum ein Data Fabric wichtig ist. Sie können mehr über die Herausforderungen erfahren, denen Unternehmen mit ihren Daten und Analysen gegenüberstehen. Das Whitepaper stellt zwei Anwendungsfälle vor:

1. Ein Blue-Chip-Energieunternehmen, das nach Erkenntnissen zur Erkennung und Vorbeugung von Ausfällen sucht
2. Ein B2B-Händler, der eine 360°-Sicht auf den Kunden haben möchte

Sie können sehen, wie diese Organisationen OpenText-Lösungen genutzt haben, um bessere Einblicke zu erhalten und mehr über die OpenText-Informationsstruktur zu erfahren.

Siehe auch: Die Vorteile rollierender Prognosen gegenüber der Jahresplanung

Was ist OpenText?

Opentext ist Kanadas größtes Softwareunternehmen. Es bietet weltweit führende Lösungen für das Informationsmanagement. Seine Lösungen helfen Unternehmen dabei, Daten und Informationen auf globaler Ebene zu erfassen, zu verwalten und auszutauschen. Es bietet Cloud-native Lösungen in einer integrierten und flexiblen Informationsmanagementplattform.

Häufige Herausforderungen für Unternehmen bei der Datenanalyse

Die meisten Unternehmen sind sich der Bedeutung von Daten und der Erkenntnisse bewusst, die sich daraus gewinnen lassen. Allerdings stehen Unternehmen beim Informationsmanagement vor einigen allgemeinen Herausforderungen:

Datenerfassung

Daten müssen zeitnah und effizient an Analysetools übermittelt werden. Andernfalls sind die gewonnenen Erkenntnisse weniger genau und basieren auf unvollständigen Informationen. Traditionell werden ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden) verwendet, um Daten von ihrer Quelle an die Analysetools zu übertragen. Normalerweise geschieht dies über Nacht. Das bedeutet, dass es eine Verzögerung zwischen dem Hinzufügen der Daten zur Quelle und dem Erscheinen im zentralen Analysetool gibt. Beispielsweise kann ein Vertriebsmitarbeiter einen Deal abschließen und um 10:00 Uhr Informationen darüber zum CRM des Unternehmens hinzufügen. Diese Informationen erscheinen jedoch erst am nächsten Morgen im zentralen Business Insights-Tool. Um die Datenerfassung und -zusammenstellung effektiver zu gestalten, müssen Unternehmen moderne Lösungen wie die API-Integration verwenden oder häufiger Daten bereitstellen. Wenn ein Unternehmen Informationen nicht in Echtzeit verarbeitet, bietet eine Lösung, die Echtzeitdaten bereitstellt, keinen großen Mehrwert. In einem solchen Fall sollten sich Unternehmen auf die Aktualität der Daten konzentrieren und die Datenerfassung entsprechend ihren Anforderungen anpassen.

Qualität der Daten

Neben der zeitnahen Datenerfassung müssen Unternehmen auch die Qualität der erfassten Daten sicherstellen. Unternehmen können die Qualität und Effizienz ihrer Analyseteams verbessern, indem sie den Zeitaufwand für die Bereinigung und das Laden von Daten reduzieren. Informationsmanagementlösungen sollten Daten automatisch validieren und auf grundlegende Logik wie Mindestinhalte, Querverweisprüfungen, Validierung anhand dynamischer Referenzdaten usw. prüfen.

Mit dem OpenText Information Fabric können optimale Lösungen für die unterschiedlichen Datenanalyseanforderungen von Unternehmen erstellt werden. Es bietet ein hohes Maß an Flexibilität bei der Arbeit mit der vorhandenen Datenarchitektur eines Unternehmens. Laden Sie dieses Whitepaper herunter, um mehr zu erfahren. Abonnieren Sie Whitepapers.online, um auf hochwertige Ressourcen zu den neuesten technologischen Entwicklungen zuzugreifen.

Quelle:

1. Dez. 2017, L. Columbus, „53 % der Unternehmen setzen auf Big Data Analytics“, [online verfügbar] verfügbar unter: https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/12/24/53-of-companies-are-adopting-big-data-analytics/ [abgerufen im Juni 2021]