Kann maschinelles Lernen Ihren Wettbewerbsvorteil sichern?

Die Geschäftsdynamik entwickelt sich mit jeder Sekunde weiter. Es besteht kein Zweifel, dass der Wettbewerb in der heutigen Geschäftswelt viel intensiver ist als noch vor einem Jahrzehnt. Unternehmen kämpfen darum, ihre Vorteile zu behalten.

Die Digitalisierung und die Einführung von Machine Learning in die täglichen Geschäftsprozesse haben im letzten Jahrzehnt zu einem markanten Strukturwandel geführt. Die Algorithmen wurden ständig verbessert und weiterentwickelt.

Jede Idee, die unser Leben komplett verändert hat, stieß zunächst auf Kritik. Auf Akzeptanz folgt immer Skepsis, und erst wenn die Idee Wirklichkeit wird, akzeptiert der Mainstream sie wirklich. Anfangs waren Datenintegration, Datenvisualisierung und Datenanalyse nicht anders.

Siehe auch: So beginnen Sie mit der Integration von maschinellem Lernen in Unternehmen

Die Einbindung von Datenstrukturen in Geschäftsprozesse, um wertvolle Schlussfolgerungen zu ziehen, ist keine neue Praxis. Die Methoden haben sich jedoch kontinuierlich verbessert. Anfangs standen solche Daten nur der Regierung zur Verfügung, die sie zur Entwicklung von Verteidigungsstrategien verwendete. Schon mal was von Enigma gehört?

Die kontinuierliche Weiterentwicklung und Verbesserung der Datenstrukturen sowie die Einführung von Open-Source-Cloud-basierten Plattformen haben in der heutigen Zeit den Zugriff auf Daten für jedermann ermöglicht. Die Kommerzialisierung von Daten hat öffentliche Kritik und Skepsis minimiert.

Unternehmen erkennen heute, dass Daten Wissen und Wissen Macht ist. Daten sind wahrscheinlich das wichtigste Gut, das ein Unternehmen besitzt. Unternehmen unternehmen große Anstrengungen, um mehr Informationen zu erhalten, die Prozesse der Datenanalyse zu verbessern und diese Daten vor potenziellem Diebstahl zu schützen. Dies liegt daran, dass durch das Auswerten der richtigen Daten fast alles über ein Unternehmen aufgedeckt werden kann.

Es ist unmöglich, den maximalen Nutzen aus der Datenintegration zu ziehen, ohne die richtige Art von Datenstruktur zu integrieren. Das Fundament einer datengetriebenen Organisation wird auf vier Säulen gelegt. Es wird für jede Organisation immer schwieriger, erfolgreich zu sein, wenn eine der folgenden Funktionen fehlt.

Vier Schlüsselelemente

Hier sind die vier Schlüsselelemente eines umfassenden Datenmanagementsystems:

• Hybrides Datenmanagement
• Einheitliche Governance
• Datenwissenschaft und maschinelles Lernen
• Datenanalyse und Visualisierung

Hybrides Datenmanagement bezieht sich auf die Zugänglichkeit und wiederholte Nutzung der Daten. Der wichtigste Schritt bei der Integration einer datengesteuerten Struktur in Ihr Unternehmen besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten verfügbar sind. Dann fahren Sie fort, indem Sie alle Abteilungen des Unternehmens mit ins Boot holen. Die primäre Datenstruktur vereint alle einzelnen Abteilungen eines Unternehmens und rationalisiert den Informationsfluss zwischen diesen Abteilungen.

Eine Kommunikationslücke zwischen den Abteilungen behindert den Informationsfluss. Ein falsches Kommunikationsmanagement führt zu Chaos und Verwüstung, anstatt die Effizienz des Geschäftsbetriebs zu steigern.

Anfangs regelten strenge Regeln und Vorschriften die Daten und schränkten den Zugriff von Personen ein. Die neue Form der Data Governance macht Daten zugänglich, sorgt aber auch für Sicherheit und Schutz. Mehr über das neue Gesetz zur Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union und die einheitliche Datenverwaltung erfahren Sie hier in der DSGVO-Sitzung von Rob Thomas.

Die anderen beiden Aspekte des Datenmanagements befassen sich mit dem Data Engineering. Eine Tabellenkalkulation voller Zahlen nützt nichts, wenn sie nicht angepasst werden kann, um nützliche Erkenntnisse über den Geschäftsbetrieb abzuleiten. Dies erfordert analytische Fähigkeiten, um irrelevante Informationen herauszufiltern. Es gibt verschiedene Visualisierungstechnologien, die es Menschen ermöglichen und erleichtern, mit Daten umzugehen und sie zu verstehen.

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