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Datenzentriertes Unternehmen

Zusammenfassung
Beleuchten von Schlüsselfaktoren erfolgreicher datenzentrischer Unternehmen. Das Aufzeigen potentieller Geschäftswerte, der Aufbau einer Datenkultur sowie verbessertes Data-Engineering sind hierbei zentrale Aspekte. Die Anwendung innovativer Methoden, wie z. B. das Data-Thinking-Framework, optimieren die Datenwertschöpfungskette sowie die Vernetzung in Ökosystemen. Zudem sind für ein erfolgreiches Datenmanagement wesentliche technische Voraussetzungen wie auch die Konzeption geeigneter Datenarchitekturen wesentlich. Ein Lösungsansatz ist Data Mesh, eine verteilt konzipierte Plattform, die den Nutzer*innen hohe Freiheiten bei der Generierung wertvoller Erkenntnisse aus Daten gibt. Weiterhin behandelt die Publikation datenzentrisches Handeln in Unternehmensfunktionen, wie Finance, Marketing, Human Resources und R&D. Die Studie beleuchtet außerdem Herausforderungen datengetriebener Innovationen in Europa und die tragende Rolle des Compliance-Bereichs bei der Förderung neuer Technologien. Lesen Sie mehr über eine effektive Datenstrategie, die Ihr Unternehmen vorantreibt.
Whitepaper Autor*innen
Seiteninhalt
    Datenzentriertes Unternehmen

    Herausforderungen – oder wie wir sie nennen: Chancen.

    Regulatorische Integration

    Viele Unternehmen berücksichtigen Datenschutzgesetze wie die DSGVO in den frühen Phasen von Innovationsprojekten nicht. Diese Nachlässigkeit kann dazu führen, dass sie Daten nicht legal für neue Produkte, Dienstleistungen oder Geschäftsmodelle nutzen können, was zu Verzögerungen oder sogar zur Aufgabe von Initiativen führen kann.

    Interne Compliance-Prozesse

    Compliance-Workflows sind in vielen Unternehmen starr und langsam, was die effiziente Umsetzung datengesteuerter Innovationen erschwert. Die Erfüllung gesetzlicher Anforderungen beansprucht oft erhebliche interne und externe Ressourcen, was die Flexibilität von Dateninitiativen einschränkt.

    Technologische Einschränkungen

    Einschränkungen bei fortschrittlichen Technologien schränken die Möglichkeiten von Unternehmen ein, neue datengestützte Chancen zu erschließen. Die Angst vor Fehlinterpretationen oder regulatorischen Fehltritten kann die Einführung von KI, maschinellem Lernen oder innovativen Analysemethoden verhindern und so die Schaffung von Geschäftswert aus Daten behindern.

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