BI

Viele Data-&-Analytics-Plattformen können die Businesserwartungen hinsichtlich Flexibilität, Skalierung und Lieferfähigkeit nicht (mehr) erfüllen – Datenangebot und -nachfrage wachsen exponentiell und verschärfen damit das Problem der Erwartungslücke. Data Mesh kombiniert organisatorische, kulturelle und technische Aspekte in einen smarten Gesamtansatz, um genau diese Lücke zu schließen. Wir n..

Daten sind ein wesentlicher Bestandteil aller Anwendungen auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI). Um KI-Lösungen in Übereinstimmung mit gesellschaftlichen Wertevorstellungen zu gestalten, ist also auch ein ethischer und verantwortungsvoller Umgang mit den zugrunde liegenden Trainings-, Test- und Anwendungsdaten nötig. Das stellt neue Herausforderungen an bestehende Governance-Strukturen, für die i..

Hoher fachlicher Änderungsdruck durch eine zunehmende Digitalisierung datengetriebener Geschäftsmodelle bringt bestehende BI-Abteilungen und -Architekturen an ihre Grenzen. Eine organisatorische Trennung der Fachbereiche untereinander und zur IT lässt Kommunikations- und Koordinationsverluste entstehen, die in langsamen Entscheidungs- und Entwicklungszyklen sowie einer fehlenden Datenhoheit enden ..

Bei Daimler Buses, einer 100-prozentigen Tochter der Daimler Truck AG, startete die Data-Mesh-Reise im Jahr 2020. Initiator war das Digital-Twin-Programm, eine Bündelung von Initiativen, die in das digitale Abbild der Geschäftsprozesse und der Produkte einzahlen. Da ein Digitaler Zwilling auch eine Konsolidierung der Daten aus unterschiedlichen Quellen benötigt, wurde das zentrale Data & Analy..

Durch ihre Flexibilität, ihre Skalierbarkeit und ihren geringen Wartungsaufwand bilden Cloud-DWH- Lösungen die ideale Plattform für innovative Datenprodukte. Beim Betrieb gleichartiger Datenprodukte für mehrere Mandanten müssen die Daten je nach Sensibilität unterschiedlich stark isoliert werden. Je stärker die Trennung, desto größer sind in der Regel die Kosten. Mit Fokus auf Microsoft Azure als ..