Unternehmensoptimierung: Geschäftsprozesse verbessern und neue Potenziale erschließen
Unternehmensoptimierung
- 27.01.2025
Unternehmensoptimierung: die Bedeutung von Daten und Transparenz
In der heutigen Unternehmenswelt sind Daten das wertvollste Gut. Um Prozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern, müssen Unternehmen die richtigen Daten zur richtigen Zeit nutzen können. Dabei spielt Transparenz eine elementare Rolle. Viele Unternehmen kämpfen damit, ihre Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und sie für Entscheidungsprozesse zugänglich zu machen. Ohne klare Datenstrukturen und -management entstehen Informationssilos, die den reibungslosen Ablauf von Geschäftsprozessen behindern. Eine der ersten Maßnahmen für die Unternehmensoptimierung ist es, eine zentrale Datenplattform aufzubauen, auf der alle relevanten Informationen vorhanden sind.Hierbei ist eine moderne Datenarchitektur von zentraler Bedeutung. Ein Data Lakehouse, das sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten speichert, bietet Unternehmen die Möglichkeit, sämtliche Daten an einem Ort zu bündeln und für Data Analytics bereitzustellen. Dies schafft nicht nur Transparenz, sondern auch die Grundlage für datengestützte Entscheidungen. Durch die Verwendung von Business Intelligence (BI)-Tools werden Daten aufbereitet und für operative sowie strategische Schritte eingesetzt. Die Integration solcher Technologien ermöglicht es, Abläufe zu beschleunigen und Potenziale zu identifizieren, die bislang ungenutzt geblieben waren.
- Mit AI as a Service durch DATANOMIQ alle Potenziale der Automatisierung erschließen und Daten in wertvolle Assets verwandeln
- Process Mining auf Basis einer zentralen Daten-Plattform und unabhängige Auswahl von Process Mining Tools
- Unternehmens-KI als intelligentes Wissensmanagement und zur Automatisierung von operativen Prozessen
Wie DATANOMIQ Unternehmen bei der Optimierung unterstützt
Besonders hervorzuheben ist die hohe "Data Readiness" von DATANOMIQ, die es Unternehmen ermöglicht, mit minimalem Aufwand in KI-Projekte einzutauchen. Daten aus unterschiedlichen Bereichen – von Finanzdaten über Bestellungen bis hin zu unstrukturierten Daten wie Texten und Bildern – stehen unmittelbar für die Analyse und das Training von KI-Anwendungen zur Verfügung. Dies erleichtert die schnelle Implementierung von KI-Lösungen.
Künstliche Intelligenz als Service
Ein Beispiel für die Anwendung von AI as a Service ist die Entwicklung von Vorhersagemodellen. Diese Modelle können auf Basis von unternehmensinternen Daten trainiert werden, etwa zur Vorhersage von Maschinenausfällen, zur Analyse von Kundendaten oder zur Einschätzung von Risiken. Ein Unternehmen, das solch ein Modell entwickelt hat, kann es über APIs als Service anbieten, sodass auch andere Unternehmen das Modell nutzen können, um ihre eigenen Geschäftsprozesse zu optimieren. Das Konzept von Transfer Learning ermöglicht es sogar, diese Modelle mit zusätzlichen Daten weiterzuentwickeln und an neue Anforderungen anzupassen.
