Die Möglichkeiten sind spannend und endlos. Doch wenn Organisationen die Ära der datengetriebenen Transformation annehmen, müssen sie auch auf eine Vielzahl von Veränderungen vorbereitet sein. Die Verfügbarkeit von Informationen kann unter anderem zu einer Verlagerung der Macht führen, leistungsschwache Bereiche hervorheben und die Organisationskultur verändern. Daten sind das neue Öl – Herkunft des Zitats und der Stand heute. Deshalb müssen die Führungskräfte von heute nicht nur ihre Früchte ernten, sondern auch bereit sein, sich den Herausforderungen zu stellen, die sich aus Initiativen im Bereich der Datenwissenschaft ergeben können, einschließlich der bisweilen grauen Zone des ethischen Umgangs mit Daten. Wenn Sie auf "Alle Cookies akzeptieren" klicken, stimmen Sie der Speicherung von Cookies auf Ihrem Gerät zu, um die Websitenavigation zu verbessern, die Websitenutzung zu analysieren und unsere Marketingbemühungen zu unterstützen.
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International dominieren jedoch die USA, wo Google, Microsoft und viele andere Internetkonzerne ihren Sitz haben. In den Vereinigten Staaten belief sich der Wert des Datenmarktes 2016 auf annähernd 130 Milliarden Euro, das war das Zehnfache des deutschen Marktes. Da diese Zahlen jedoch nicht den Datenaustausch innerhalb einzelner Unternehmen abbilden, dürfte das tatsächliche Handelsvolumen noch weitaus höher sein. In den USA war der Wert des Datenmarktes 2016 zehnmal so hoch wie in Deutschland. Darüber hinaus haben Daten mittlerweile einen spürbaren Effekt auf das Bruttoinlandsprodukt (BIP) der Länder. Und dieser ist deutlich größer, als es das Marktvolumen vermuten lässt. Denn zum direkten Effekt durch die Tätigkeit der Datenunternehmen kommen noch indirekte und induzierte Effekte. Daten das neue ol passion. Indirekte Effekte entstehen einerseits bei Zulieferern, da dort Waren und Dienstleistungen nachgefragt werden; andererseits auch bei Datenkäufern, die damit beispielsweise neue Produkte und Dienstleistungen anbieten können.
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In den meisten Fällen werden Daten deshalb nicht verkauft, sondern lizenziert. Dabei wird den Kunden erlaubt, die Daten zu nutzen. Diese Rechte können beschränkt sein: zum Beispiel auf einen Monat, auf ein Land oder auf eine bestimmte Anwendung. Der Eigentümer kann eine Lizenz kostenfrei zur Verfügung stellen – dann wird Open Data geschaffen. Im Normalfall sind Lizenzen jedoch kostenpflichtig, der Eigentümer der Daten verdient dann daran. Datenhandel: Sind Daten das neue Öl? - Institut der deutschen Wirtschaft. Wenn trotz der Lizenzierung der eigentliche Nutzwert für den Verkäufer erhalten bleibt, dann ist es für ihn besonders attraktiv. Daher wird der klügste Supermarktleiter versuchen, mit seinen Daten die eigenen Prozesse zu optimieren und diese Daten gleichzeitig an ein Marktforschungsinstitut zu lizenzieren. Während ein Ölfass wertlos wird, wenn es leer ist, kann eine kreativ genutzte Datensammlung wie ein Ölfass sein, dass nie alle wird. Und sollten darüber hinaus die Daten noch an Dritte lizenziert werden können, dann ist es, als liefe das Fass über und der Überschuss kann verkauft werden.
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Perspektivisch bewegen sich alle Anwendungen zu den Daten – die "Datenschwerkraft" zieht sie also in die Cloud. Fazit
Kostenintensive und ressourcenbindende Datenkopien, seien es DWHs oder Data Lakes, erzeugen Silos. Eine neue, hybride Datenarchitektur schafft stattdessen eine Kultur des Experimentierens, eine unternehmens- und bereichsübergreifende Zusammenarbeit sowie schnellere produktive Ergebnisse. Perspektivisch werden sich dadurch zum einen Data Science-Projekte amortisieren, zum anderen verändert es Organisationen nachhaltig durch eine innovativere und agilere Kultur. Letztlich kann dies der nachhaltige und sichere Einstieg in die Cloud sein. Daten das neue olivier. Unternehmen werden in die Lage versetzt, schneller auf (Markt-) Veränderungen zu reagieren und Entscheidungen auf Basis von Echtzeitdaten zu treffen. Vielleicht kann das Öl aus richtiger Datennutzung das Feuer doch noch entfachen. 1) Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawa, Map-Reduce: Simplified Data Processing on Large Clusters, 2004. 2)
Die Autoren:
Monte Zweben ist CEO von Splice Machine, der ersten operativen KI-Plattform.
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"Da ist eine Systemlandschaft herangewachsen, die sich aus unterschiedlichen Technologien verschiedenster Generationen zusammensetzt", berichtet Hoffmann. Wer aus Industrial Big Data Mehrwert generieren möchte, muss sich mit diesen sogenannten "Brown Fields" auseinandersetzen. "Das bedeutet, dass ich diese, über die Jahre gewachsenen Systeme irgendwie strukturieren muss", sagt Hoffmann. Der Kontext definiert die Datenqualität
Das reine Datum reicht nicht aus: "Werfe ich eine Zahl in den Raum, dann ist das ein schlichtes Datum. Denn mit einem Wert wie '23, 5' kann keiner etwas anfangen", sagt Hoffmann. "Füge ich jedoch hinzu, dass dies die Temperatur ist, die heute bei mir im Büro herrscht, habe ich das Datum mit einer Einheit versehen und es um eine Orts- sowie Zeitangabe ergänzt. " Für das Gegenüber ergibt das Datum nun einen Sinn. Daten sind das neue öl. Es kann die Information aufnehmen und verarbeiten. "Ich muss Daten also in einen Kontext setzen, um ihren Inhalt verstehen zu können", erklärt Hoffmann. Ohne Kontext sind Daten wertlos.
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Allerdings schloss der TK-Chef auch umgekehrt nicht aus, dass ein Unternehmen einen Patienten für seine Daten bezahle, wenn diese etwa besonders wertvoll für die Forschung seien. Das könnte Sie auch interessieren
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