1. Fallstrick: Probleme in Zusammenhang mit der Cybersicherheit
Da Sicherheitsverletzungen in Unternehmen mitunter schwerwiegende Auswirkungen haben, verschwinden sie nicht aus den Schlagzeilen. Sicherheitsverletzungen können nicht nur die Offenlegung sensibler Daten zur Folge haben, sondern auch Betriebsunterbrechungen, Ausfallzeiten und Performanceeinbußen. Nicht zu vergessen ist auch die oftmals schwere Schädigung des Rufs. Dies unterstreicht, warum Unternehmen ihre Datenmanagementprozesse unbedingt optimieren und in IT-Infrastruktur investieren müssen.
Mit der automatischen Nutzungsüberwachung sowie der unmittelbaren Erkennung von Anzeichen von Datendiebstahl oder Sicherheitsverletzungen im Netzwerk kann Support mit vorausschauender Instandhaltung Herstellern dabei helfen, derartige Probleme zu vermeiden. Des Weiteren ist ein umfassendes Sicherheitskonzept erforderlich, das mit Richtlinien und Verfahren einen mehrschichtigen Schutz für Mitarbeiter, Prozesse und Technologie bereitstellt.
2. Fallstrick: Datenüberflutung
Unternehmen generieren riesige Datenmengen, die, richtig eingesetzt, eine extrem wertvolle Ressource darstellen. Jedoch wissen viele Hersteller nicht, wie sie ihre Daten am besten nutzen, und optimieren aus diesem Grund Workflows und Produktionsprozesse auch nicht im Hinblick auf die Gewinnung wichtiger Erkenntnisse und Ergebnisse.
Die Möglichkeit zur Auswertung großer Datenmengen ist eine entscheidende Voraussetzung für die Bewältigung der größten Herausforderungen, vor denen Unternehmen stehen. Die erforderlichen Fertig- und Fähigkeiten gehören jedoch nur selten zu den Kernkompetenzen der betroffenen Unternehmen. Daher ist es wichtig, mit einem zuverlässigen Datenexperten zusammenzuarbeiten, der die richtigen Informationen erfasst, speichert und für die effektive Entscheidungsfindung in Unternehmen aufbereitet.
3. Fallstrick: Defizite beim Datenmanagement
In Unternehmen sammeln sich mehr Daten an als je zuvor. Doch ist es nicht damit getan, über riesige Datenbestände zu verfügen. Unternehmen benötigen auch die richtigen Tools zur Auswertung.
Ihren wahren Wert zeigt die Automatisierung im Hinblick auf den Datenschutz von Unternehmen in Zusammenhang mit Kunden, Prozessen und Produktdesigns. KI und maschinelles Lernen ermöglichen die Analyse großer Datenmengen, die Erkennung wichtiger Datenmuster und die Optimierung von Lernmodellen zur Gewinnung neuer Erkenntnisse. Außerdem erhalten Datenteams die Möglichkeit, mit wesentlich geringerem Zeitaufwand mehr Anwendungsszenarien zu testen, was einen bedeutenden Schritt bei der Auswertung darstellt.
Die Bedeutung der Fortschritte im Bereich KI unterstreicht auch McKinsey in einer Analyse, aus der hervorgeht, dass moderne Deep Learning-Verfahren ein wirtschaftliches Potenzial in Höhe von 5,8 Billiarden USD bieten. Bei zwei Dritteln der 400 getesteten Anwendungsszenarien konnte KI die Performance auf ein Niveau steigern, das mit anderen Analyseverfahren nicht zu erreichen war. Ohne die Möglichkeit zur Zusammenführung und Auswertung großer Datenmengen von unterschiedlichen Plattformen stehen Unternehmen vor enormen Problemen beim effektiven Änderungs- und Produktivitätsmanagement.
