Beitrag von DataIntelligence GmbH - Ihr Spezialist für Business Intelligence im Mittelstand

Business Intelligence statt Berichtswesen...

Ist Business Intelligence noch zeitgemäß? Wir bewegen uns aktuell im unternehmerischen Spannungsfeld zwischen einer weiterhin ausgeprägten Excel-Landschaft und dem Traum von KI. Doch was liegt eigentlich dazwischen? Es sind die einstigen Buzzwords wie Business Intelligence, Data Warehouse, Datenqualität, Self Service und Big Data. Ein Spannungsfeld ist laut Wikipedia ein “Bereich mit gegensätzlichen Kräften, die sich gegenseitig beeinflussen und auf diese Weise einen Zustand erzeugen, der Anspannung hervorruft.” Bedeutet das, dass BI die Macht hat, solch einen Zustand zu entspannen? Wenn der Fachbereich immer noch direkt mit der IT kommuniziert, ja. Denn da besteht das hohe Risiko, dass sie nicht auf den selben Nenner kommen, weil sie nicht die gleiche Sprache sprechen oder nicht dieselben Ziele verfolgen. Es braucht mindestens einen Menschen in der Schnittstellenfunktion BI, der übersetzt, filtert und klare Verhältnisse schafft. Auf menschlicher Ebene kann uns da die #KI wenig helfen. Das ist der Grund, warum #BusinessIntelligence in Zeiten des KI-Wandels einen Platz hat und weiterhin dafür sorgen muss, dass die grundlegenden Reportings, Datenprodukte und Datenprozesse von allen Beteiligten verstanden und mitgestaltet werden können. Ich glaube sogar, wir brauchen die Konzepte der Business Intelligence mehr den je. Manchmal sogar nur, um die kleinen, manuellen Aufgaben im Arbeitsalltag zu automatisieren. Es gilt flexible und automatisierte Lösungen zu schaffen, um den Kopf für die Zukunft zu trainieren und vor allem Freiraum zu schaffen für alles, was noch kommt. BI im Arbeitsalltag ist ein wichtiger Bestandteil von Agiler Datenkompetenz. Mehr dazu findest du in meinem gleichnamigen Buch. (https://lnkd.in/dv454Erx) Welchen Stellenwert hat Business Intelligence für dich und dein Umfeld?

🤷♂️ Viele Organisationen stehen aktuell noch vor scheinbar unüberwindbaren Herausforderungen, wenn es um die Implementierung von tatsächlich wertschöpfenden, sinnvollen Anwendungsfällen für #KünstlicheIntelligenz geht. Die effiziente Nutzung von #KI erscheint schier unerreichbar. In den allermeisten Fällen liegt es am fehlenden #Datenmanagement: Nur die größtenteils unsichtbare und oft unspektakuläre Fleißarbeit bei der Aufbereitung und Strukturierung von Daten hinter den Kulissen #DataEngineering erlaubt letztlich eindrucksvolle und brauchbare Ergebnisse mit KI. 👉 Ein robustes #DataManagement ist also der Schlüssel zu sinnvoller Anwendung von #KI - wir von Cassini Consulting AG stellen Ihnen gerne unser bewährtes Data Driven Business Framework vor. Sprechen Sie mich gerne dazu an! #DataGovernace #DataStrategy

Daten sind der Schlüssel für #Innovation und #Effizienzsteigerung. Sie ermöglichen es Ihrem Unternehmen, auf Marktveränderungen schneller zu reagieren, #Trends hervorzusehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. 📈🗝🏆 Doch wer übernimmt in Ihrem Unternehmen die Verantwortung dafür?  Oft spielt das #Controlling die zentrale Rolle. Denn es sammelt, verwaltet und interpretiert Daten, um den Unternehmenserfolg von morgen zu sichern. Dabei gilt: Je besser die #Datenqualität, desto akkurater die Analyse. Je anschaulicher die Visualisierung, desto einfacher die Entscheidungsfindung.  Nutzen Sie jetzt die Chance, Ihr Controlling zu transformieren: Wir laden Sie herzlich zu unserer ersten Daten-Sprechstunde ein.  Die Daten-Sprechstunde ist unser neues Online-Format für Sie. Sie liefert Controller*innen praxisorientierte Einblicke und Lösungen in den Bereichen Daten, Digitalisierung und Künstliche Intelligenz (KI).  Was Sie erwartet:  🔎 Tiefgreifende Einblicke in aktuelle Business-Intelligence-Technologien und wie Sie diese effektiv für Ihr Controlling nutzen können  📊 Praxisbeispiele und Fallstudien, die aufzeigen, wie andere mittelständische Unternehmen ihre Prozesse durch fortschrittliche Datenanalyse optimieren  🙋♂️ Direkter Austausch mit unseren Experten – bringen Sie Ihre Fragen zu den jeweiligen Themen mit  Wir wissen, dass Ihr Beitrag entscheidend für die Zukunft Ihres Unternehmens ist. Deshalb möchten wir Sie mit den besten Tools und Kenntnissen ausstatten, um diese Herausforderungen meistern zu können. Unsere erste Session mit Marius Neufert und Marius Wessel widmet sich dem Thema „Best Practices für die Einführung von Power BI“ und findet am 21. Mai um 16.00 Uhr statt. Melden Sie sich jetzt über unsere Webseite an, die Plätze sind begrenzt.  https://lnkd.in/eiPPtNJy

𝗔𝗿𝗯𝗲𝗶𝘁𝗲𝘁 𝗶𝗵𝗿 𝗻𝗼𝗰𝗵 𝗺𝗶𝘁 𝗘𝘅𝗰𝗲𝗹❓❓   Excel ist in vielen Unternehmen das Standardtool für Reporting und Datenanalyse. Eine Studie zeigt: 70 % der Unternehmen nutzen Excel als internes Reporting-Tool, nur 30 % setzen überwiegend BI-Software ein. Doch Excel stößt bei wachsenden Datenmengen und komplexen Analysen an seine Grenzen. 𝗛𝗲𝗿𝗮𝘂𝘀𝗳𝗼𝗿𝗱𝗲𝗿𝘂𝗻𝗴𝗲𝗻: ❎ Begrenzte Datenkapazität ❎ Aufwendige Dokumentation und fehleranfällige Prozesse ❎ Keine nahtlose Integration mehrerer Datenquellen ❎ Eingeschränkte Visualisierungsmöglichkeiten   Die Lösung? Tools, die skalierbar sind, Automatisierung bieten und Zusammenarbeit in Echtzeit ermöglichen. 👉 Daniel Schlitt, unser Data Sciences Experte steht gerne für Fragen zur Verfügung! P.S. Das Bild ist übrigens KI generiert. Nutzt ihr KI generierte Bilder?

Die 5 häufigstene Daten-Silos in Unternehmen , die vor einer KI-Einführung zusammengeführt werden sollten Daten-Silos sind eine der größten Hürden bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen. Diese isolierten Datenbereiche verhindern eine ganzheitliche Sicht auf das Unternehmen und erschweren die Nutzung von KI. In unserer täglichen Arbeit bei TreviAI sehen wir oft, wie Unternehmen in ihrer KI-Strategie nicht weiter kommen, weil viel zu spät auffällt, dass die richtigen Daten noch gar nicht verfügbar gemacht wurden und so oft durch neue Insellösungen noch mehr Chaos entsteht. Meistens liegt das daran, dass die Datenbasis des Unternehmens nicht ausreichend analysiert, strukturiert und zusammengeführt wurde. Ohne eine solide Grundlage bleiben KI-Initiativen oft unrentabel, geraten ins Stocken und liefern nicht die gewünschten Ergebnisse. Die Integration und Analyse der vorhandenen Daten ist entscheidend, um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen. Hier sind die fünf wichtigsten Daten-Silos, die vor der Einführung von KI zusammengeführt werden sollten. 🔹Kundendaten-Silos: Kundendaten sind oft in verschiedenen Abteilungen wie Vertrieb, Marketing und Kundenservice verstreut. Diese Daten müssen zentralisiert werden, um ein vollständiges Kundenbild zu erhalten. 🔹Finanzdaten-Silos: Finanzinformationen werden häufig in verschiedenen Systemen gespeichert, was zu Inkonsistenzen und ineffizienten Prozessen führt. Eine einheitliche Datenbasis ist für präzise Analysen und Prognosen unerlässlich. 🔹Produktions- und Lieferkettendaten-Silos: In produzierenden Unternehmen sind Produktions- und Lieferkettendaten oft isoliert. Durch die Zusammenführung dieser Daten können Engpässe erkannt und Prozesse optimiert werden. 🔹 Mitarbeiterdaten-Silos: HR-Daten sind häufig in verschiedenen Systemen wie Gehaltsabrechnung, Leistungsmanagement und Personalentwicklung verteilt. Eine Integration dieser Daten verbessert die Personalplanung und -entwicklung. 🔹Betriebsdaten-Silos: Daten aus verschiedenen Betriebssystemen wie Lagerverwaltung, Bestandsmanagement und Logistik sind oft getrennt. Eine einheitliche Datenplattform ermöglicht eine effizientere Betriebsführung und bessere Entscheidungsfindung. Warum ist es so wichtig, diese Silos zusammenzuführen? Ohne die Integration dieser Daten-Silos bleibt jede KI-Initiative nur Stückwerk. Unternehmen riskieren ineffiziente Prozesse, inkonsistente Datenanalysen und letztlich das Scheitern ihrer KI-Projekte. Die Integration der Daten ist entscheidend, um eine kohärente und erfolgreiche KI-Strategie zu entwickeln. Zusammenfassend lässt sich sagen: Ohne die Zusammenführung dieser Daten-Silos bleibt jede KI-Initiative Stückwerk. Unternehmen, die ihre Daten richtig integrieren, haben einen klaren Vorteil. Hast du auch mit diesen Daten-Silos zu kämpfen? Möchtest du Eure Situation bezüglich Eurer KI- oder Datensituation mit echten Experten besprechen? Dann gerne melden. Lieben Gruß, Dein Josko

[Anzeige] KI und Machine Learning sind allgegenwärtig und übernehmen immer mehr Aufgaben. Doch im Bereich der Datenanalyse kann dieser Ansatz ohne menschliche Expertise falsche Ergebnisse bedeuten – und genau diese Expertise bricht gerade weg. Wie können Unternehmen dem Fachkräftemangel begegnen? Hier mehr erfahren: https://bit.ly/46IlxEe

Mach Business Intelligence zu deinem Thema. 🚀 Es ist überall zu lesen: Die Entwicklungen um die Themen #KI, Data Management und #BusinessIntelligence schreiten immer schneller voran, doch Unternehmen fehlt es an Fachkräften, um dieses Potenzial auch zu nutzen. Du kannst das ändern. Mit der TDWI #BISummerSchool bekommst du in nur 4 Tagen einen fokussierten Gesamtüberblick und kannst hinterher als zertifizierte/r #BIExpert die neuesten BI-Strategien nicht nur verstehen, sondern auch umsetzen. Hier ein paar Facts: Was erwartet dich? Eine kompakte Reise🌍 durch die BI-Welt: Von Grundlagen, #Datenmodellierung und Architekturen bis hin zu Strategie & #Governance. Interaktive Sessions🗣️ mit führenden Praxis- und ForschungsexpertInnen. Spannende Diskussionen und praxisnahe Fallbeispiele. Netzwerken in einer kleinen Gruppe 👥 und direkt von den Besten lernen! 🎯 Bonus: Nach den vier Tagen kannst Du die #Zertifizierung📜 zum BI-Experten abschließen! Wann? Die nächste Ausgabe findet am 15. + 18. - 20. November 2024 📅statt. Wir starten entspannt am 1. Tag im (Home) Office und tauchen dann gemeinsam die restlichen drei Tage in München tief in die BI-Welt ein! 💥 Warum Du dabei sein solltest? Weil Du nicht nur lernst, sondern auch viel Spaß haben wirst. --------- Den Link🔗 zur Anmeldung findest du in den Kommentaren.

Ich finde, das Bild ist erst mal lustig. Doch das Thema ist leider nicht lustig, sondern wichtig. Klar manchmal anstrengend, wenn Leute wie Jörg Reinnarth Michael Obermaier Marc Binnewies Andreas Kneiphoff Sascha Wolff Norbert Kleinegrauthoff Meinert Jacobsen oder ich Euch mit dem Thema nerven. Doch ohne die Grundlage „saubere Daten“ ist alles nichts. Michael sagt im Kommentar: Shit in = Shit out. So simple, aber so elementar. Jeder weiß das, doch viele halten sich nicht dran. Doch dann wundern, wenn das Gefühl entsteht: scheisse (ja, das Wort denkt man lieber), das hat viel Geld gekostet. Nur, was hat es gebracht? Das Gefühl sollte man gar nicht aufkommen lassen. Sondern sich mit Fachleuten wie oben erwähnt sich treffen. Eine Datenstrategie auf das jeweilige Ziel definieren. Und dann, bevor man loslegt, die Grundlagen schaffen. Nicht nur wegen Ki, sondern wegen allem, was unser Thema ist. Ansonsten ist KI gleich KO. „Bringt doch nichts“, lautet der lapidare Satz. Oder „haben wir schon versucht, war Käse.“ Ja, aber warum, war es Käse? Darüber sollten wir reden. Oder anders formuliert: Datenqualität ist kein Kostenfaktor, sondern ein Wertschöpfungsfaktor. Datenqualität zahlt ein auf … 1) Reduktion der Streuverluste 2) bessere Selektion von Adressen 3) bessere Personalisierung 4) geschmeidige Prozesse 5) sichere Analyse mit BI 6) aussagekräftige Reportings 7) beinahe hätte ich ja KI-Analysen vergessen 8) … Daher nutzt unsere (ich meine alle hier genannten und ungenannten Personen) Expertisen für Euer Business. Es lohnt sich.

Wie können wir mit Daten & KI die aktuellen Herausforderungen in unseren Unternehmen lösen? Daten sind die Grundlage für unternehmerischen Erfolg – das wissen wir alle. Automatisierung und bessere, schnellere, datengestützte Entscheidungen steigern Effizienz und Produktivität. Doch die Realität sieht oft anders aus. Viele Unternehmen nutzen das Potential nicht. Viele sammeln Unmengen an Daten, ohne sie sinnvoll zu nutzen. Viele glauben, ohne perfekte Datenbasis und Strategie nicht anfangen zu können. Komplexe IT-Strukturen kosten mehr, als sie bringen. Der Mensch bleibt Bottleneck für Datenqualität. 👉 Doch es geht auch anders. In den nächsten Wochen bis Weihnachten teile ich mit Ihnen praxisnahe fünf Einblicke und Lösungen, die wir bei unserem letzten Roundtable in Bielefeld in der Diskussion mit Unternehmen wie gesammelt habe. Wir sprechen über: 1️⃣ Daten vom Cost Center zum Profit Center machen: Kundenzentrierte Use Cases statt wahllose Datensammlung. 2️⃣ Mit wenig Daten große Erfolge erzielen: Wie pragmatische Ansätze auch ohne perfekte Datenbasis funktionieren. 3️⃣ Komplexität bekämpfen: Warum fragmentierte IT-Landschaften versteckte Kosten verursachen – und wie Sie diese reduzieren. 4️⃣ Schnellboote im Einklang mit großer Transformation: So bleiben Unternehmen handlungsfähig, während große IT-Projekte wie ERP-Migrationen laufen. 5️⃣ Das Bottleneck Mensch: Warum Datenprojekte oft an der menschlichen Komponente scheitern und wie wir das ändern können. 💡 Diese Serie richtet sich vor allem an Führungskräfte im Mittelstand, die wissen wollen, wie sie Datenstrategien effizient, pragmatisch und gewinnbringend umsetzen können. 📅 Jeden Dienstag und Donnerstag ein neuer Post mit einem Deep Dive zu den Themen. Ich freue mich auf Ihre Gedanken, Kommentare und Perspektiven: Was ist für Sie die größte Herausforderung im Umgang mit Daten?