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Datenmanagement im Unternehmen Fünf Trends für das Jahr 2019

| Autor / Redakteur: Christoph Kurth / Nico Litzel

Nach Einschätzung von Information Builders, spezialisiert auf Business-Intelligence-, Analytics-, Datenintegritäts- und Datenqualitätslösungen, werden Datenmanagement und Analytik noch enger integriert werden. Unternehmen sollen dadurch noch mehr Nutzen aus den verfügbaren Daten ziehen können.

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Peter Walker, Vice President EMEA North bei Information Builders.
Peter Walker, Vice President EMEA North bei Information Builders.
(Bild: Information Builders)

Da einige aktuelle Technologien erst peu à peu zum Einsatz kommen, prognostiziert Information Builders die fünf wichtigsten Trends für das Jahr 2019:

Umfassende unternehmensweite Analytik

Dieser Trend wird geboren aus dem Bedürfnis nach einem effizienteren Datenmanagement und einer Data Value Chain in Kombination mit einer hohen Datenqualität und Stammdatenmanagement.

Es stehen immer mehr Daten für Analysen bereit

Durch den Einsatz von Smart Devices, Wearables & Co. stehen immer mehr Daten für Analysezwecke und verschiedene IoT-Anwendungsszenarien bereit.

Konvergenz von Technologien

Ein weiterer Trend, den Informations Builders bestimmt, ist die Konvergenz von Technologien wie KI, Predictive Analytics, IoT und Blockchain.

Ausbau von Embedded Analytics

Embedded Analytics dient sowohl als Erweiterung der Transparenz von Geschäftsprozessen, als auch als Möglichkeit, die Interaktionen mit Kunden, Lieferanten und Geschäftspartnern zu verbessern und soll daher in vielen Unternehmen im kommenden Jahr Anwendung finden.

Verbesserter Datenschutz und höhere Datensicherheit

Die DSGVO stellt seit Mai 2018 Anforderungen an Datenschutz und -sicherheit. Dies soll laut Information Builders allerdings nur die erste von vielen Maßnahmen sein, um vertrauliche Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

Peter Walker, Vice President EMEA North bei Information Builders, sagt: „Die zunehmende Menge und Komplexität der Daten kann auf den ersten Blick als Hindernis erscheinen, wenn Unternehmen mit Big-Data-Verfahren ihre Wertschöpfung steigern wollen. Zur Unterstützung bei der Auswertung und Aufbereitung benötigen sie innovative Datenmanagement- und Analytics-Lösungen.“

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