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Data Management

Das Potenzial von Daten ausschöpfen

In der modernen Geschäftswelt, in der Sensoren, Technologien und Maschinen kontinuierlich riesige Datenmengen produzieren, ist ein effektives Datenmanagement unerlässlich. Diese Daten, die entlang des gesamten Wertschöpfungsprozesses generiert werden, besitzen das Potenzial, Unternehmensprozesse erheblich zu optimieren und die Innovationskraft zu steigern. 

Die Herausforderung: Fragmentierte Datensilos

Viele Unternehmen stehen jedoch vor dem Problem, dass ihre Daten in isolierten Silos gespeichert sind, ohne eine übergreifende Strategie für Datenspeicherung und -verwaltung:

  • Fragmentierte Systeme: Individuelle Lösungen für unterschiedliche Bedürfnisse führen zu Datensilos, die nicht miteinander kommunizieren.
  • Verlangsamte Prozesse: Der Mangel an Zugriff und Integration verlangsamt operative Abläufe und Entscheidungsfindungen.
  • Verlorenes Potenzial: Wichtige Insights und Daten bleiben ungenutzt, was die Effizienz und Innovationsmöglichkeiten einschränkt.

 

Die Lösung: Implementierung eines zentralen Datenmanagements

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ist ein umfassendes, zentrales Datenmanagement erforderlich:

1. Einheitliche Plattform

  • Speicherung und Integration: Eine zentrale Plattform, die alle Unternehmensdaten speichert und verknüpft, ist fundamental.
  • Visualisierung: Klare Visualisierung der Daten hilft, Muster und Trends zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

2. Verbesserte Entscheidungsfindung

  • Vorhersagen und Transparenz: Genauere Prognosen durch Datenanalyse ermöglichen es, zukünftige Trends und Verhalten vorherzusagen.
  • Messbare Prozesse: Transparente und quantifizierbare Abläufe erhöhen die Effektivität der Unternehmensführung.

3. Optimierung von Abläufen

  • Prozesseffizienz: Durch die Analyse integrierter Daten können Abläufe ständig verbessert werden.
  • Steigerung der Innovationskraft: Schnelleres Erkennen von Innovationspotenzialen durch effektive Nutzung aller verfügbaren Daten.

 

CANCOM als Ihr Data Management Partner

Mit CANCOM können Sie nicht nur eine zentrale Datenverwaltung in Ihrem Unternehmen implementieren, sondern auch die volle Kontrolle über Ihre Daten erlangen und diese effektiv für Ihr Business nutzen. Unsere Lösungen bieten:

  • Integrationsservice: Vollständige Zusammenführung und Integration Ihrer Datenlandschaft.
  • Analytische Tools: Fortschrittliche Tools zur Datenanalyse und Visualisierung.
  • Customization: Anpassung der Plattform an Ihre spezifischen Geschäftsbedürfnisse.
  • Support und Beratung: Durchgehende Unterstützung und Expertenberatung zur optimalen Nutzung Ihrer Datenressourcen.
we transform for the better

Bringen Sie Ihr Datenmanagement
mit uns in Einklang

Die 3 Konzepte für ein zentrales Datenmanagement

Um Daten einheitlich verwalten zu können, müssen Unternehmen drei Konzepte berücksichtigen, die sich in Funktion und Einsatzbereich unterscheiden: das Data Warehouse, der Data Lake und der Data Hub. Während sich das Data Warehouse und der Data Lake eher auf die Sammlung und Analyse von Daten fokussieren, dient der Data Hub primär als Vermittlungs- und Datenaustauschpunkt.

DATA WAREHOUSE

Business Intelligence

Das Data Warehouse ist ein zentrales Repository für integrierte und strukturierte Daten aus zwei oder mehr unterschiedlichen Quellen. Dieses System wird hauptsächlich für die Berichterstellung und Datenanalyse verwendet und gilt als Kernkomponente von Business Intelligence Anwendungen. Data Warehouses implementieren vordefinierte und wiederholbare Analysemuster, die an eine große Anzahl von Benutzern im Unternehmen verteilt sind.

DATA HUB

Datenaustausch und Data Governance

Data Hubs dienen als Anlaufstelle für die Kerndaten innerhalb eines Unternehmens. Sie zentralisieren anwendungsrelevante Unternehmensdaten und ermöglichen den nahtlosen Datenaustausch zwischen verschiedenen Endpunkten. Gleichzeitig sind sie die Hauptquelle für vertrauenswürdige Daten, wenn es um Data Governance-Initiativen geht. Data Hubs stellen Stammdaten für Unternehmensanwendungen und -prozesse bereit. Sie werden auch verwendet, um Geschäftsanwendungen mit Analysestrukturen wie Data Warehouses und Data Lakes zu verbinden.

DATA LAKE

Advanced Analysis

Der Data Lake ist ein Speicher aller strukturierten und unstrukturierten Unternehmensdaten. Er hostet nicht verfeinerte Daten mit eingeschränkter Qualitätssicherung und erfordert, dass der Verbraucher die Daten verarbeitet und manuell aufwertet. Data Lakes schaffen die Grundlage für die Datenaufbereitung, Berichterstellung, Visualisierung, Analysen und maschinelles Lernen.

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