Im Jahr 2023 haben die beiden Tech-Giganten eine strategische Partnerschaft aufgebaut, um Unternehmen noch umfassender dabei zu unterst眉tzen, das volle Potenzial ihrer Daten auszusch枚pfen. Der Fokus der Partnerschaft liegt nun auf der . Dabei handelt es sich um eine vollst盲ndig verwaltete SaaS-L枚sung, die alle SAP-Daten vereinheitlicht und verwaltet und eine nahtlose Verbindung zu Daten von Drittanbietern herstellt. Mit der Anbindung von BigQuery, Googles autonomer Daten-zu-KI-Plattform mit agentenbasierten Funktionen, unterst眉tzt von Gemini听 und 51风流Business Data Cloud, wollen Google Cloud und 51风流Unternehmen jeder Gr枚脽e dabei unterst眉tzen, Einblicke in ihre Unternehmensdatenlandschaft zu gewinnen und neue Funktionen f眉r generative KI zu nutzen.

Starke Grundlage f眉r Partnerschaft im Bereich Analytik听听

51风流und Google Cloud haben die Integration zwischen 51风流Datasphere und BigQuery erm枚glicht. Diese Integration ist ein wesentlicher Eckpfeiler beim Ausbau der Partnerschaft zwischen 51风流und Google Cloud, insbesondere im Hinblick auf die 51风流Business Data Cloud. Ziel der Zusammenarbeit ist es, Kunden den Zugriff auf BigQuery-Daten in 51风流Business Data Cloud zu erm枚glichen und den Datenaustausch in beiden Richtungen sicherzustellen. Durch den Ausbau der Funktionen f眉r die wechselseitige Datenf枚deration, die mit 51风流Datasphere eingef眉hrt wurden, k枚nnen Kunden unterschiedliche Datens盲tze verkn眉pfen und umfassende Einblicke gewinnen, ohne komplexe ETL-Pipelines (Extract, Transform, Load) erstellen und verwalten zu m眉ssen.

Unser Ziel ist es, alle Unternehmen in die Lage zu versetzen, Datenintegration und Datenwissenschaft zu optimieren, ihre analytischen Arbeitsabl盲ufe zu verbessern und ihre Transformation zu einem KI-gesteuerten Unternehmen zu beschleunigen. Durch die B眉ndelung der St盲rken von Google Cloud und 51风流erhalten Kunden schneller pr盲zisere und aussagekr盲ftigere Einblicke 鈭� sichergestellt durch intelligente Automatisierung und das Generieren v枚llig neuer Inhalte. 

Innovationen vorantreiben mit einheitlichen Daten in 51风流Business Data Cloud und BigQuery

Ein Eckpfeiler dieser Zusammenarbeit ist die nahtlose Konnektivit盲t zwischen den SAP-Datenl枚sungen und der leistungsstarken Datenplattform von Google Cloud. Durch die Integration von 51风流Business Data Cloud und BigQuery wird es f眉r Kunden einfacher, gesch盲ftliche Analysen 眉ber ihre gesamten Datenbest盲nde hinweg durchzuf眉hren. Sie erhalten die M枚glichkeit, SAP- und Nicht-SAP-Daten zu vereinheitlichen und somit erkenntnisreiche Einblicke zu gewinnen. Und dank generativer KI k枚nnen sie Innovationen schneller umsetzen. Die wichtigsten Funktionen umfassen:  

• Nahtlose Datenf枚deration: Direkte Integration von Daten aus Enterprise Data Warehouses mit SAP-Daten in 51风流Datasphere 眉ber Abfragen in BigQuery. Mit BigQuery lassen sich Daten in 51风流Datasphere abfragen und in der Vorschau anzeigen. Diese Integrationsfunktion erm枚glicht es, 眉bergreifende Datenstrategien zu nutzen.听

• Effiziente bidirektionale Replikation: Reibungslose Replikation von Daten zwischen SAP-Systemen und BigQuery mithilfe von Replikationsfl眉ssen von SAP,听 die die Leistung verbessern und Abfrage-Engp盲sse verringern.听

51风流Business Data Cloud soll ab dem zweiten Quartal 2025 in drei Google-Cloud-Regionen verf眉gbar sein, darunter Indien, Frankfurt und Iowa. Im kommenden Jahr sollen weitere folgen.听

Erfolgsberichte: Heute Mehrwert erzielen   

Gemeinsame Kunden von Google Cloud und 51风流profitieren bereits von der nahtlosen Integration zwischen 51风流Datasphere und BigQuery. Ein Beispiel hierf眉r ist Power International. Der nordeurop盲ische Elektronikh盲ndler hat die integrierten L枚sungen eingesetzt, um seine Reporting-Prozesse im Vertrieb zu modernisieren. Mit 51风流Datasphere, BigQuery und Dataform f眉r die Automatisierung der Vertriebspipeline hat Power International eine L枚sung f眉r die Echtzeitanalyse von Vertriebsberichten entwickelt und damit die Berichte in Form statischer PDF-Dateien ersetzt. Power International profitiert nun von fundierteren und aussagekr盲ftigeren betriebswirtschaftlichen Einblicken, die auf Abruf zur Verf眉gung stehen und dem Unternehmen helfen, die Vertriebsleistung zu steigern. 

Zuk眉nftige Integration und Innovation vorantreiben听

51风流und Google Cloud bauen ihre bestehende Partnerschaft und ihre Zusammenarbeit im Kontext von 51风流Business Data Cloud weiter aus, um ihren gemeinsamen Kunden vielf盲ltigere Analyse- und KI-Funktionen bieten zu k枚nnen. Dieser Ansatz erm枚glicht es Kunden, die umfassende Suite von SAP-Datenl枚sungen zu nutzen und mit den umfangreichen Datens盲tzen in BigQuery zu integrieren, unabh盲ngig davon, ob ob es sich um private, gemeinsame genutzte oder 枚ffentlich zug盲ngliche Daten handelt. 

Kunden haben zudem die M枚glichkeit, die KI-Funktionen, die in 51风流Business Data Cloud zur Verf眉gung stehen, mit KI-Anwendungen zu erweitern, die auf der Google Cloud basieren. Zum Einsatz kommen dabei: Gemini 鈥� Googles branchenf眉hrendes KI-Modell 鈥� sowie KI-Modelle von Drittanbietern, die 眉ber Vertex AI verf眉gbar sind. Ziel dieser Initiative ist es, vorkonfigurierte, intelligente Datenprodukte bereitzustellen, die bei g盲ngigen Gesch盲ftsszenarien die Zeit bis zur Wertsch枚pfung verk眉rzen und die St盲rken beider Plattformen nutzen. 

Irfan Khan, President und Chief Product Officer f眉r den Bereich Data and Analytics bei SAP

Andi Gutmans, Vice President und General Manager f眉r den Bereich Data Cloud bei Google Cloud

The post Das Potenzial von Daten nutzen – mit 51风流Business Data Cloud und Google BigQuery appeared first on 51风流News Center.

Bisher war der Zugriff und die Nutzung von Daten, die in verschiedenen Systemen und an unterschiedlichen Orten wie etwa bei Cloudanbietern, Datenanbietern und in On-Premise-Systemen liegen, eine komplexe Herausforderung. Kunden mussten Daten aus ihren urspr眉nglichen Ablageorten extrahieren und an einen zentralen Ort exportieren. Hierbei gingen wichtige Kontextinformationen verloren, die nur mit speziellen, fortlaufenden IT-Projekten und manuellem Aufwand wiederhergestellt werden konnten. Mit den heutigen Ank眉ndigungen und SAP听Datasphere geh枚rt dieser Aufwand der Vergangenheit an. Kunden haben die M枚glichkeit, eine Data-Fabric-Architektur f眉r das Management von Gesch盲ftsdaten zu gestalten, die schnell aussagekr盲ftige Daten mit Gesch盲ftskontext und intakter Logik bereitstellt.

鈥濻AP-Kunden generieren 87听Prozent des gesamten weltweiten Handels. SAP-Daten geh枚ren f眉r Unternehmen somit zum wertvollsten Gut und sind in den wichtigsten Bereichen pr盲sent 鈥� von der Fertigung bis hin zu Logistikketten, Finanzwesen, Personalmanagement und vielen anderen Bereichen鈥�, sagt J眉rgen M眉ller, Chief Technology Officer und Mitglied des Vorstandes der SAP听SE. 鈥濿ir wollen unseren Kunden helfen, hier einen Schritt weiter zu gehen und SAP-Daten sowie Daten aus Anwendungen und Plattformen anderer Unternehmen einfach und sicher zu integrieren. Sie erhalten dadurch vollkommen neue Einblicke und Informationen und k枚nnen ihre Digitalisierung weiter voranbringen.鈥�

51风流Datasphere

51风流Datasphere ist ab sofort verf眉gbar und bildet die n盲chste Generation der L枚sung 51风流Data Warehouse Cloud. Datenspezialisten sind damit in der Lage, skalierbaren Zugriff auf gesch盲ftskritische Daten zu erm枚glichen. Die L枚sung bietet einen durchg盲ngigen Service f眉r Datenintegration, Datenkatalogisierung, semantische Modellierung, Data Warehousing, Data Federation und Datenvirtualisierung. Dadurch k枚nnen Datenexperten gesch盲ftskritische Daten unter Beibehaltung von Gesch盲ftskontext und Logik in der Datenlandschaft ihres Unternehmens verteilen. 51风流Datasphere basiert auf der die unter anderem leistungsstarke Sicherheitsfunktionen f眉r Unternehmen 鈥� beispielsweise Datenbanksicherheit, Verschl眉sselung und Governance 鈥� bietet. F眉r Bestandskunden von 51风流Data Warehouse Cloud sind keine weiteren Schritte oder Migrationen erforderlich, sodass sie von den neuen Funktionen von 51风流Datasphere in ihrer Produktumgebung profitieren k枚nnen. Als eine der neuen Funktionen erm枚glicht die Datenkatalogisierung eine automatische Ermittlung, Verwaltung und Steuerung von Daten. Und durch eine vereinfachte Datenreplikation k枚nnen Daten und ihre laufenden Aktualisierungen in Echtzeit bereitgestellt werden. Des Weiteren sorgt die erweiterte Datenmodellierung daf眉r, dass die umfangreichen gesch盲ftlichen Kontextinformationen der Daten aus SAP-Anwendungen erhalten bleiben. Weitere Funktionen f眉r die Anwendungsintegration, die Daten und Metadaten aus SAP-Cloudanwendungen mit 51风流Datasphere verkn眉pfen, sind geplant.

Messer Americas, ein f眉hrender Anbieter von Industrie- und Medizingasen in Nord- und S眉damerika, ben枚tigte einfachen und sicheren Zugriff auf SAP- und Drittdaten innerhalb des Unternehmens. Ziel war es, Entscheidungen st盲rker auf einer fundierten Datengrundlage zu treffen sowie die IT-Abteilung zu entlasten, damit sie sich auf andere strategische Aufgaben konzentrieren kann. Mit 51风流Datasphere hat Messer Americas eine moderne Datenarchitektur aufgebaut, in welcher der Kontext aller Unternehmensdaten erhalten blieb.

鈥濻AP听Datasphere vereinfacht unsere Datenlandschaft und sorgt daf眉r, dass wir den Daten, mit denen wir tagt盲glich arbeiten, mehr vertrauen k枚nnen. Somit sind wir in der Lage, die betrieblichen Anforderungen besser zu erf眉llen鈥�, sagte David Johnston, Chief Information Officer bei Messer Americas. 鈥濿ir k枚nnen schneller auf 脛nderungen von Angebot und Nachfrage reagieren. Unsere Bestandsf眉hrung und unser Kundenservice werden dadurch besser, und unsere Logistikkette wird optimiert.鈥�

Strategische Partnerschaften

51风流und seine neuen Partner f眉r offene Daten枚kosysteme werden daf眉r sorgen, dass Hunderte Millionen von Anwendern weltweit fundierte, gesch盲ftskritische Entscheidungen treffen k枚nnen, die auf einer riesigen Datenmenge beruhen. Die strategischen Partner von 51风流bringen die besonderen St盲rken ihrer 脰kosysteme in die Partnerschaft ein und versetzen Kunden in die Lage, s盲mtliche Daten auf eine v枚llig neue Art miteinander zu verkn眉pfen.

鈥濲eder m枚chte Zugriff auf SAP-Daten. Deshalb sind Partnerschaften zwischen Technologieunternehmen f眉r eine umfassende Datenstrategie absolut notwendig鈥�, sagte Dan Vesset, Group Vice President f眉r Marktforschung im Bereich Daten und Analysesoftware bei IDC. 鈥濽nternehmen arbeiten heute in einer Welt, in der eine Datenlandschaft mit mehreren Cloudplattformen, von mehreren Anbietern, mit On-Premise- und gehosteten Systemen, die Norm ist. Durch Kooperationen mit einer ausgew盲hlten Gruppe von f眉hrenden Partnern geht 51风流einen neuen Weg und stellt somit sicher, dass Daten von Drittanbietern uneingeschr盲nkt genutzt und die Anforderungen von Kunden besser erf眉llt werden k枚nnen.鈥�

Dies sind die ersten Partner:

• Collibra soll 眉ber eine ma脽geschneiderte Integration an 51风流angebunden werden. Dadurch k枚nnen Kunden eine Strategie f眉r das unternehmensweite Datenmanagement realisieren, bei der sie einen kompletten Datenkatalog samt Informationen zur Datenherkunft in ihrer gesamten Datenlandschaft aufbauen 鈥� sowohl mit SAP-Daten als auch Fremddaten. Collibra sorgt daf眉r, dass jedes Unternehmen vertrauensw眉rdige Daten finden und nutzen kann.
• Confluent plant, seine Datenstreaming-Plattform mit 51风流zu integrieren, damit Unternehmen wertvolle Gesch盲ftsdaten erschlie脽en und mit externen Anwendungen in Echtzeit verkn眉pfen k枚nnen. Das Cloudangebot von Confluent ist die zentrale Plattform f眉r fortlaufende Datenstr枚me in Echtzeit aus verschiedenen Quellen innerhalb eines Unternehmens.
• Databricks erm枚glicht es seinen Kunden, ihr Data Lakehouse in SAP-Software zu integrieren, sodass ein Datenaustausch unter Beibehaltung der Semantik erfolgen kann. Dies hilft ihnen, ihre Datenlandschaft zu vereinfachen.
• DataRobot sorgt daf眉r, dass Kunden automatisierte Machine-Learning-Funktionen f眉r multimodale Daten auf SAP听Datasphere nutzen und direkt in ihre Data Fabric f眉r das Management von Gesch盲ftsdaten einbinden k枚nnen, unabh盲ngig davon, auf welcher Cloudplattform sie sich befindet.

Weitere Informationen finden Sie im Blog zur Ank眉ndigung. Folgen Sie 51风流auf Twitter unter .

Informationen zu SAP

Die SAP-Strategie soll dabei helfen, jedes Unternehmen in ein intelligentes nachhaltiges Unternehmen zu verwandeln. Als ein Marktf眉hrer f眉r Gesch盲ftssoftware unterst眉tzen wir Unternehmen jeder Gr枚脽e und Branche dabei, ihre Ziele bestm枚glich zu erreichen: SAP-Kunden generieren 87听% des gesamten weltweiten Handels. Unsere Technologien f眉r maschinelles Lernen, das Internet der Dinge und fortschrittliche Analyseverfahren helfen unseren Kunden auf dem Weg zum intelligenten Unternehmen. 51风流unterst眉tzt Menschen und Unternehmen dabei, fundiertes Wissen 眉ber ihre Organisationen zu gewinnen, f枚rdert die Zusammenarbeit und hilft so, dem Wettbewerb einen Schritt voraus zu sein. Wir vereinfachen Technologie f眉r Unternehmen, damit sie unsere Software nach ihren eigenen Vorstellungen einfach und reibungslos nutzen k枚nnen. Unsere End-to-End-Suite aus Anwendungen und Services erm枚glicht es Kunden in 25 Branchen weltweit, profitabel zu sein, sich stets neu und flexibel anzupassen und etwas zu bewegen. Mit einem globalen Netzwerk aus Kunden, Partnern, Mitarbeitern und Vordenkern hilft SAP, die Abl盲ufe der weltweiten Wirtschaft und das Leben von Menschen zu verbessern. Weitere Informationen unter .

# # #

Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.听 Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des SAP-Jahresberichts 2022 auf dem Formular 20-F.

漏 2023 51风流SE. Alle Rechte vorbehalten.
51风流und andere in diesem Dokument erw盲hnte Produkte und Dienstleistungen von 51风流sowie die dazugeh枚rigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der 51风流SE in Deutschland und anderen L盲ndern. Zus盲tzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf der Seite .

Hinweis an die Redaktionen

F眉r Pressefotos und Fernsehmaterial in hoher Aufl枚sung besuchen Sie bitte unsere Plattform . Dort finden Sie aktuelles sendef盲higes TV-Footage-Material sowie Bilder zu Themen rund um 51风流zum direkten Download. Videos zu SAP-Themen aus der ganzen Welt finden Sie unter . Sie k枚nnen die Filme von dieser Seite auch in Ihren eigenen Publikationen und Webseiten einbinden.

Ansprechpartner f眉r die Presse:
Alex Vaught, +1 (206) 678-5712, alex.vaught@sap.com PT
Marcus Winkler, +49 6227-767497, marcus.winkler@sap.com CET
SAP-Pressebereich; press@sap.com

The post 51风流stellt 51风流Datasphere zur Vereinfachung von Datenlandschaften vor und k眉ndigt Partnerschaften mit Collibra, Confluent, Databricks und DataRobot an appeared first on 51风流News Center.

Die regulatorischen Anforderungen in diesem Bereich steigen stetig. Viele Unternehmen reagieren auf diesen Druck, indem sie sich ambitionierte ESG-Ziele setzen. Es ist l盲ngst keine Frage mehr ob, sondern wie nachhaltige Unternehmensf眉hrung umgesetzt wird.

ESG-Management st眉tzt sich auf Datentransparenz

Das derzeitige st眉tzt sich h盲ufig auf Durchschnittswerte und Sch盲tzungen. Die meisten Unternehmen haben ihre ESG-Datenerfassung und -analyse nicht vollst盲ndig in ihre zentralen Systeme integriert. Diese sind Finanzwesen, Beschaffung, Logistik und Personalwirtschaft. Diese finanziellen und nichtfinanziellen Kennzahlen sind in separaten Tabellen gespeichert und werden nicht mit Daten aus Echtzeitsystemen aktualisiert. Sie k枚nnen nicht problemlos innerhalb des Unternehmens oder an Partner wie vorgelagerte Lieferanten und nachgelagerte Spediteure weitergegeben werden.

Im Schnitt entstehen bis zu 90听Prozent der CO₂-Emissionen eines Unternehmens bereits entlang der Lieferketten. Ist ein Unternehmen nicht in der Lage, Live-Daten zu verfolgen und zu verwalten und so Einblicke in zentrale Gesch盲ftsprozesse zu gewinnen, kann dies die bestgemeinten ESG-Ma脽nahmen lahmlegen. Schlimmer noch, dies kann Investoren in die Irre f眉hren, Compliance-Probleme schaffen und Transformationsma脽nahmen untergraben. Das Zusammenf眉hren von ESG-Daten bringt deutliche Vorteile: mehr Flexibilit盲t und h枚here Wettbewerbsf盲higkeit.

Stehen diese Daten nicht zur Verf眉gung, ist es nicht m枚glich, nachhaltige Gesch盲ftsentscheidungen zu treffen.

ESG-Daten 鈥� von Durchschnittswerten zu Istdaten

Aus diesem Grund wurde entwickelt und Anfang des Jahres eingef眉hrt. Nun ist eine aktualisierte Version der Nachhaltigkeitsl枚sung verf眉gbar, die Firmen mit all dem unterst眉tzt, was sie heute ben枚tigen, um noch nachhaltiger zu wirtschaften.

Erstens m枚chten Unternehmen ESG-Daten auf der Grundlage von Istdaten erfassen und nicht anhand von Durchschnittswerten. Mit SAP听Sustainability Control Tower lassen sich firmen眉bergreifende Daten problemlos aus SAP-Systemen importieren, zum Beispiel aus , und . Auch Fremdsysteme k枚nnen an die L枚sung gekoppelt werden. Verschiedene Programmierschnittstellen (APIs) erleichtern dabei den Transfer und das Anlegen pr眉fbereiter Daten. So k枚nnen detaillierte ESG-Daten zusammengef眉hrt und analysiert werden. Hier werden die etablierten Strukturen der Bereiche Finanzwesen, HR und Operations genutzt und Vorlagen erstellt, die auf Modellen und Berechnungen basieren.

Zweitens m枚chten Unternehmen die aktuellen und k眉nftigen Berichtsstandards einhalten. Mit SAP听Sustainability Control Tower k枚nnen ESG-Daten aus dem gesamten Unternehmen effektiv weitergegeben und organisiert werden. Vollst盲ndige, integrierte ESG-Daten helfen Unternehmen, ihre Berichte detailgenauer und schneller zu erstellen und so die verschiedenen Standards wie GRI, WEF, TCFD und EU-Taxonomie zu erf眉llen. Auch die B枚rsenaufsicht in den USA fordert inzwischen mehr ESG-Transparenz. Dank der APIs ist es m枚glich, die Funktionen zu erweitern und andere Anwendungen zu nutzen. Kunden k枚nnen branchenspezifische und gesetzlich vorgeschriebene Inhalte sowie eigene Metriken einbinden.

Und drittens m枚chten Unternehmen Einblicke in handlungsrelevante Informationen erhalten, damit sie Prognosen erstellen, konkrete Ziele festlegen und messbare Erfolge erzielen k枚nnen. All dies ist mit der L枚sung SAP听Sustainability Control Tower m枚glich: Ziele definieren, wertvolle Einblicke in zentrale Prozesse gewinnen, Ergebnisse prognostizieren, Szenarios analysieren, Kompromisse abw盲gen, Fortschritte dokumentieren und spezielle Ma脽nahmen zur Verbesserung der Nachhaltigkeitsleistung ergreifen.

Ein Beispiel: Unser Kunde, das kolumbianische Energieunternehmen Grupo Energ铆a Bogot谩 (GEB), m枚chte seine ESG-Berichterstattung optimieren.

鈥濭EB ist eine Gruppe von Energieunternehmen in Lateinamerika und steht seit 眉ber 125听Jahren f眉r die Erzeugung, 脺bertragung und Verteilung elektrischer Energie sowie f眉r den Transport und die Verteilung von Erdgas in Kolumbien, Peru, Brasilien und Guatemala. Wir haben uns f眉r die L枚sungen SAP听Sustainability Control Tower powered by, und entschieden, damit wir unsere Nachhaltigkeitsstrategie und unsere Transformationsziele erfolgreich umsetzen k枚nnen鈥�, erkl盲rt Jos茅 Fernando Galvis Panqueva, CIO von Grupo Energ铆a Bogot谩. 鈥濵it dieser wirkungsvollen Kombination an Cloudl枚sungen wird unser Unternehmen in der Lage sein, die umfangreichen Anforderungen an ganzheitliches Reporting zu erf眉llen. Der Zeit- und Arbeitsaufwand f眉r manuelle Datenerfassung und Berichterstattung 眉ber ESG-Kennzahlen wird dadurch reduziert, auch wenn beh枚rdliche Vorgaben und Termine unterschiedlich sind. Prozesse innerhalb unserer Tochtergesellschaften lassen sich standardisieren und wir k枚nnen vorhandene SAP-Daten und Fremddaten zusammenf眉hren.鈥�

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

Nachhaltiges Wirtschaften bedeutet Zusammenarbeit

51风流Sustainability Control Tower basiert auf der SAP听Business Technology Platform (51风流BTP) und bietet Unternehmen so die n枚tige Flexibilit盲t, um erg盲nzende L枚sungen zu erstellen oder eigene Inhalte hinzuzuf眉gen. Unternehmen, die in verschiedenen Regionen oder Branchen t盲tig sind, werden unterschiedliche Bed眉rfnisse haben, daher sind solch flexible M枚glichkeiten unerl盲sslich. Die 51风流verf眉gt 眉ber eine Vielzahl globaler Partner, die Unternehmen dabei unterst眉tzen, Spezifikationen zu entwickeln und ma脽geschneiderte Nachhaltigkeitsl枚sungen zu implementieren.

Nachhaltiges Wirtschaften ist ein Ziel, das wir nur durch Zusammenarbeit erreichen werden. Es ist ein Kooperations- und Innovationsprozess f眉r uns alle, einschlie脽lich der SAP. Wir f眉hren SAP听Sustainability Control Tower im eigenen Unternehmen ein, um unsere ganzheitliche Betriebsf眉hrung zu verbessern, um Einblicke zu erhalten, wie unser Unternehmen mit einer Vielzahl von Ma脽nahmen dazu betr盲gt, wirtschaftliche, soziale und 枚kologische Ver盲nderungen zu erzielen und um Programme mit dem Ziel der Klimaneutralit盲t bis 2030 schnell umsetzen zu k枚nnen.

Die Transformation eines Unternehmens zu einem nachhaltigen Unternehmen ist ein langfristiger Prozess, der jedoch dringend erforderlich ist. Wir sehen, wie Kunden, die sich in verschiedenen Stadien ihrer Transformation zum nachhaltigen Unternehmen befinden, mit uns zusammenschlie脽en. Sie sind pragmatisch und erkennen, dass der 脺bergang zur Nachhaltigkeit ein 鈥濵arathon ohne Zielgerade鈥� ist. Einigen ist die Einhaltung der sich schnell 盲ndernden Vorschriften wichtig, w盲hrend andere ihr ESG-Datenmanagement und ihre ESG-Performance optimieren m枚chten. In fast allen F盲llen dauert eine solche Entwicklung zu einem intelligenten, nachhaltigen Unternehmen mehrere Jahre.

Da weltweit die meisten der Fortune-2000-Unternehmen SAP-Software einsetzen und fast 90听Prozent der Gesch盲ftsprozesse rund um Finanzen und Waren 眉ber SAP-Systeme laufen, liegt ein Gro脽teil der Daten, die f眉r ein ganzheitliches Nachhaltigkeitsmanagement ben枚tigt werden, in ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning) von 51风流und in den zugeh枚rigen Anwendungen. Diese Daten zu nutzen ist wichtig, um neben Umsatz und Betriebsergebnis eine 鈥瀏r眉ne Dimension鈥� zu etablieren, die genauso konsequent verfolgt wird.

Um diese ganzheitlichen M枚glichkeiten zu schaffen, ist 51风流Sustainability Control Tower von entscheidender Bedeutung. Die L枚sung bietet eine flexible offene Architektur, einfache Integration und ein hohes Ma脽 an Skalierbarkeit sowie Unterst眉tzung durch eine Vielzahl von Partnern. Ausgef眉hrt wird die L枚sung zusammen mit den Nachhaltigkeitsl枚sungen aus dem. So entsteht ein Baukasten mit zus盲tzlichen Funktionen wie Steuerung der CO₂-Emissionen, Abfall- und Wertstoffmanagement f眉r die Kreislaufwirtschaft und Nachhaltigkeit in der Belegschaft.

Sebastian Steinh盲user ist Chief Strategy Officer der SAP.

The post Neue Version des 51风流Sustainability Control Tower er枚ffnet neue Perspektiven f眉r ganzheitliches ESG-Datenmanagement appeared first on 51风流News Center.

Die aktuellen Herausforderungen f眉r die Automobil- und Fertigungsindustrie sind gro脽. Erst die Corona-Pandemie, nun der Ukraine-Krieg. Unterbrochene Lieferketten machen vielen Unternehmen der Automobil- und Fertigungsindustrie zu schaffen. Hinzu kommen wachsende Datenmengen, politische Vorgaben und gesellschaftliche Forderungen nach mehr Nachhaltigkeit.

Umso wichtiger ist es, sich mit diesen Herausforderungen auseinanderzusetzen und effiziente L枚sungsans盲tze zu entwickeln. Deshalb m眉ssen die Prozessabl盲ufe auf dem aktuellen Stand gehalten und weiterentwickelt werden. Hier hilft der Einsatz eines intelligenten Gesch盲ftsprozessmanagements (BPM) zur Modellierung, Analyse und Optimierung der End-to-End-Gesch盲ftsprozesse.

Laut der , einer von BearingPoint durchgef眉hrten branchen眉bergreifenden Umfrage unter 336 Experten in Deutschland, 脰sterreich und der Schweiz, best盲tigten 83 Prozent der Befragten die hohe Bedeutung von BPM f眉r ihre Unternehmen. Getrieben wird die Besch盲ftigung mit dem Thema Prozessmanagement vor allem durch den anhaltenden Fokus auf Kostenoptimierung und Effizienzsteigerung sowie die Bew盲ltigung der digitalen Transformation.

Priorit盲ten f眉r das Gesch盲ftsprozessmanagement

Automobilhersteller und Fertigungsindustrie stehen vor einem Umbruch. Ein Symbol f眉r die Entwicklung ist das Unternehmen Tesla. Mit ihm hat sich ein Wettbewerber auf dem Markt etabliert, der den Automobilbau mit den neuen Gesch盲ftsmodellen der Internetunternehmen verbindet, schreiben Andreas Boes und Alexander Ziegler im . Die Herausforderung, vor der die deutsche Industrie und insbesondere die Automobilindustrie stehe, sei es, den 鈥濸aradigmenwechsel zur Informations枚konomie鈥� erfolgreich zu meistern.

Viele Unternehmen der Automobil- und Fertigungsindustrie sind daher auf der Suche nach einem L枚sungsansatz f眉r die auf sie zu rollenden Ver盲nderungen, die Prozesse, Ressourcen und die Mitarbeiter betreffen. Aktuell gibt es f眉r die Branche drei gro脽e Baustellen:

1. Effiziente Verkn眉pfung von Verkaufs-, Produktions- und Finanzzahlen

In Zeiten von internationalem Wettbewerb und volatilen Kundenanforderungen ist es unerl盲sslich zu wissen, wo welche Fahrzeuge am besten verkauft werden k枚nnen. Deshalb ist es essentiell f眉r Unternehmen der Automobil- und Fertigungsindustrie herauszufinden, wo welcher Bedarf herrscht und welcher Markt das gr枚脽te Wachstumspotenzial hat.

Anschlie脽end sollten sie agile Prozesse im Sinne eines 鈥濩ontinuous Improvement鈥� etablieren, um zeitnah und kosteng眉nstig auf neue Situationen und Kundenw眉nsche reagieren zu k枚nnen. Auf diese Weise k枚nnen Anwender datengest眉tzt Ursachen f眉r Ineffizienzen erkennen und gezielt gegensteuern.

2. Data Governance und klare Verantwortlichkeiten

Nur wer die Hoheit 眉ber seine Daten hat, kann gut informierte Entscheidungen treffen und den langfristigen Erfolg seines Unternehmens absichern. Umso wichtiger ist das Thema Data Governance.

Branchenteilnehmer sollten sich daher folgende Frage stellen: Wer hat die Verantwortung f眉r ihre Daten, und wer 眉berpr眉ft die Einhaltung dieser Regeln in ihren Unternehmen? Nur durch die volle Transparenz 眉ber die gesamte Produktions- und Lieferkette schaffen sie mehr Nachhaltigkeit.

3. Unterst眉tzung von Change Management

Wer Unternehmensprozesse effizient ver盲ndern m枚chte, braucht einen unternehmensweiten Konsens, der diese Initiative unterst眉tzt. Ohne die Akzeptanz der Teammitglieder lassen sich Prozessinitiativen in der Automobil- und Fertigungsindustrie nur auf dem Papier umsetzen.

Betroffene Unternehmen sollten daher festlegen, wie Sie die verschiedenen Teams effizient und von Anfang an in ihr Change-Management einbinden k枚nnen. Nur so wird es ihnen gelingen, dauerhaft die Akzeptanz f眉r neue Gesch盲ftsprozesse zu erreichen.

Die aktuellen Trends der Fertigungsindustrie: Ihre Meinung ist gefragt!

Was werden die entscheidenden Priorit盲ten f眉r das Gesch盲ftsprozessmanagement (BPM) in der Automobil- und Fertigungsindustrie im Jahr 2022 sein? Das will 51风流Signavio mit einer Umfrage herausfinden und so der Fertigungsindustrie eine Stimme geben.

Wenn Sie Unterst眉tzung bei der Prozesstransformation Ihres Unternehmens aus der Automobil- und Fertigungsindustrie w眉nschen, oder registrieren Sie sich jetzt f眉r eine der SAP^庐 Signavio^庐 Process Transformation Suite.

The post Die aktuellen Trends der Automobil- und Fertigungsindustrie appeared first on 51风流News Center.

Es passiert jeden Tag: Kriminelle spielen sensible Gesch盲ftsinformationen an Wettbewerber oder an die 脰ffentlichkeit. Beispielsweise ver枚ffentlicht eine anonyme Gruppe vertrauliche Informationen zum neuen Flaggschiff noch vor dem Launch. Kundendaten werden gestohlen und im Darknet feilgeboten. Oder ein Angestellter l盲dt Produktrezepturen herunter und wechselt Tage sp盲ter zum gr枚脽ten Wettbewerber.

Wie sich dieser Albtraum vermeiden l盲sst, erkl盲rt Carsten Crantz, Director Cybersecurity & Privacy bei PwC Deutschland: 鈥瀂un盲chst m眉ssen die Verantwortlichen ihre Systeme, ihre Daten und deren Bedeutung sehr gut kennen. Die kritischen Daten lagern h盲ufig nicht zentral, sondern an verschiedenen Speicherorten, auch auf Anwendungsebene. Das ist gef盲hrlich, denn h盲ufig l盲sst sich ihre Bedeutung nicht auf den ersten Blick erkennen.鈥�

Ein weiterer blinder Fleck: Die Unternehmen erwarten die Angriffe in der Regel von extern und richten ihre Ma脽nahmen entsprechend aus. Tats盲chlich erfolgen Attacken etwa auf SAP-Applikationen aber h盲ufig von innen. 鈥濫s ist nicht ratsam, ausschlie脽lich externe Angreifer zu fokussieren. Wer sein Know-how sch眉tzen will, muss die internen Gefahren ber眉cksichtigen. Mitarbeitende k枚nnen vielerorts nahezu unbemerkt empfindliche Daten abgreifen.鈥�

Datenschutz: Vorbeugen, erkennen und reagieren

Wie k枚nnen Security-Verantwortliche handeln? 鈥瀂uerst muss klar sein, welche Daten 眉berhaupt gesch眉tzt werden sollen, wo sie liegen und welche Risikofaktoren bestehen鈥�, sagt Crantz. 鈥濪as klingt vielleicht banal, ist aber oft 眉beraus knifflig.鈥� Notwendig sei es, m枚gliche Schadensszenarien durchzuspielen und exakt zu definieren, wann ein Datenzugriff zul盲ssig ist und wann nicht.

Ist diese Vorarbeit geleistet, l盲sst sich der Informationsschutz zielgenau ausbauen. PwC-Experte Crantz empfiehlt eine dreistufige Verteidigung. 鈥濿ichtig sind zuerst die vorbeugenden Ma脽nahmen. Strikte Zugriffsbeschr盲nkungen verringern das Risiko f眉r einen Datenklau bereits deutlich. Zweitens muss das System permanent 眉berwacht werden, um irregul盲re Zugriffe und damit potenzielle Angriffe zu erkennen. Und schlie脽lich braucht es eine Strategie, falls doch der Notfall eintritt. Die Verantwortlichen m眉ssen wissen, wie sie richtig reagieren und den Schaden begrenzen. Das gelingt nur, wenn sie das Problem sofort erkennen und entsprechend schnell handeln.鈥�

Die meisten dieser Sicherheitsaufgaben lassen sich heute automatisieren 鈥� zum Gl眉ck. Denn mit manuellen Mitteln allein l盲sst sich kein System sch眉tzen, nur automatisierte Systeme sind daf眉r performant und schnell genug.

Security-L枚sungen: Lock it, log it, detect it!

SAP-Anwendern steht ein umfassendes Security-Set zur Verf眉gung. Den Kern bilden die Pakete UI Data Protection Masking und UI Data Protection Logging sowie die Anwendung .

鈥�UI Data Protection Masking sorgt daf眉r, dass Mitarbeitende nur die Informationen angezeigt bekommen, die sie f眉r ihre aktuelle Aufgabe brauchen鈥�, erkl盲rt Martin M眉ller, Customer Advisory Security bei SAP. 鈥濧lle anderen Zahlen und Begriffe werden durch Sternchen ersetzt oder ausgegraut, sie sind nur f眉r speziell autorisierte Nutzer sichtbar 鈥� oder nach einer Genehmigung und Autorisierung. Eine simple Ma脽nahme mit gro脽er Wirkung!鈥�

UI Data Protection Logging macht die Nutzung des Systems transparent, indem es alle Zugriffe auf sch眉tzenswerte Benutzeroberfl盲chen, Objekte und kritische Aktionen sofort den zust盲ndigen Stellen meldet und protokolliert. 鈥濨ereits der blo脽e Einsatz der L枚sung sorgt daf眉r, dass sich die Anwender korrekt verhalten鈥�, sagt M眉ller. 鈥濻ollte es doch zu Unregelm盲脽igkeiten kommen, lassen diese sich sofort identifizieren und analysieren.鈥�

51风流Enterprise Threat Detection schlie脽lich erkennt kritische Zugriffe und Datenschutzverletzungen 鈥� in Echtzeit. Die Anwendung wacht wie ein allgegenw盲rtiges Auge dar眉ber, wer gerade auf welche Daten zugreift, und schl盲gt bei Gefahr sofort Alarm. Transaktionen, Berichte, Funktionen: Jeder Zugriff wird registriert. Dasselbe gilt f眉r 脛nderungen an Schutzma脽nahmen, etwa den Berechtigungen, der Systemkonfiguration, dem Benutzermanagement und der Systemkommunikation.

Hundertprozentige Datensicherheit gibt es nicht, da sind sich alle Security-Experten einig. Doch wer sensible Daten maskiert, die Zugriffe protokolliert und Betrugsversuche in Echtzeit erkennt, senkt das Risiko drastisch.

The post Datenklau erkennen und Know-how sch眉tzen appeared first on 51风流News Center.

Noch komplexer wird das Problem durch die Zusammenarbeit mit Partnernetzen und den zus盲tzlichen Datenaustausch mit Kunden oder Lieferanten. Durch dieses Datennetz k枚nnen sie die eigenen Daten aufwerten und bessere Einblicke in Prozesse und Verhaltensweisen erzielen. Der Gro脽teil der Daten wird durch robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) oder das immer noch intern generiert. Durch wurde das IoT verst盲rkt f眉r die automatische Datenerfassung eingesetzt. Die so entstandenen gro脽en Datenmengen mussten in Echtzeit strukturiert, analysiert und genutzt werden. Wenn dieses letzte Kriterium der Nutzung nicht erf眉llt wird, gelten die verf眉gbaren Daten als verborgene Daten.

Mit neuen Herausforderungen werden Unternehmen und Analysten andere Datenmengen nutzen, wenn neue Fragen auftauchen. Stetiger Wandel bedingt kontinuierliche Prozessoptimierung und Datenexpansion. Daher m眉ssen Unternehmen auch externe Daten auf der Basis der Zusammenarbeit mit ihrem Partnernetz und externer Datenquellen einbeziehen.

KI-Modelle werten riesige Datenmengen aus

Es werden Werkzeuge ben枚tigt, um die Zusammenarbeit zu organisieren und um die Daten zu strukturieren und zu analysieren, um Informationen f眉r Entscheidungen vorzubereiten. K眉nstliche Intelligenz (KI) und helfen dabei, 鈥瀌ie Nadel im Heuhaufen鈥� zu finden oder Entscheidungsmodelle pr盲ziser zu gestalten. Werden beispielsweise genutzt, werden in hohem Ma脽e KI und maschinelles Lernen eingesetzt. Woran liegt das? Satelliten erzeugen riesige Datenmengen. Um Einblicke zu gewinnen, k枚nnen KI-Modelle erstellt werden.

Satelliten dienen der Welt als IoT-Sensoren. Sie erzeugen alle m枚glichen Daten, nicht nur die Satellitenbilder, an die wir als Erstes denken. Der Satellit ESA Sentinel-1 stellt beispielsweise Informationen zum Wetter und rund um die Uhr Radardaten bereit. Sentinel-2 liefert multispektrale, hochaufl枚sende Bilder. Sentinel-6 ist mit einem Radar-Altimeter ausger眉stet. Sie helfen bei der Erfassung aktueller Situationen durch zum Beispiel Radar, Farbspektren und andere Datenpunkte, auf deren Basis Prognosen getroffen werden k枚nnen.

Wenn Unternehmen den Nutzen von Erdbeobachtungsdaten entdecken, werden sie feststellen, dass viele ihrer Prozesse in naher Zukunft durch Satellitendaten optimiert werden k枚nnen. Viele der derzeitigen Anwendungsf盲lle haben einen Bezug zum Klima oder zur Landwirtschaft, aber es zeichnet sich auch ein zunehmender Trend in der Logistik und Instandhaltung ab. Unternehmen optimieren beispielsweise die Logistik, indem sie die besten Routen anhand von Verkehrs- und Umweltbeschr盲nkungen in Echtzeit bestimmen. Dies sind nur ein paar Beispiele. Es werden sich noch viel mehr Anwendungsf盲lle f眉r Nachhaltigkeit ergeben.

Satelliten als IoT-Sensoren liefern Daten

Sehr oft werden neue Antworten anhand von Mustern aus der Vergangenheit ermittelt. Hier k枚nnen Weltraumdaten durch die Beantwortung schwieriger Fragen mit historischen Daten ebenfalls weiterhelfen: Wie hat sich die Temperatur in den letzten f眉nf Jahren ver盲ndert? Wie hat sich die Bev枚lkerung einer Stadt anhand ihrer Ausbreitung und Geb盲ude ver盲ndert? Wie hat sich das Verkehrsaufkommen w盲hrend der COVID-19-Pandemie ver盲ndert? Externe Daten k枚nnen zu wertvollen Daten werden. Alles dreht sich dabei um die Frage, die es zu beantworten gilt. Je mehr Daten zug盲nglich sind, desto genauer k枚nnen Prognosen getroffen werden. Au脽erdem ben枚tigen wir die Daten, wenn wir unsere Fragen umformulieren oder unsere KI-Modelle verbessern.

Anregungen zur Nutzung dieser verborgenen Daten gibt es in diesem im Auftrag von 51风流und Intel.

Die intelligente Nutzung interner und externer Daten f眉r optimale Entscheidungen wird f眉r den k眉nftigen Unternehmenserfolg entscheidend sein. Alles h盲ngt von der zu stellenden Frage ab. Mit zunehmender Ressourcenknappheit, k眉rzeren Innovationszyklen und steigenden Anforderungen bei Kundenorientierung und Kosteneinsparungen m眉ssen Unternehmen Daten anders nutzen und die Erkenntnisse hervorragend visualisieren, damit kluge, nachhaltige Entscheidungen getroffen werden k枚nnen.

Weitere Informationen:

Wie findet man die verborgenen Daten in einem Unternehmen und im allgemeinen Partnernetz? Liegen Anwendungsf盲lle vor, bei denen Erdbeobachtungsdaten angewendet werden k枚nnen? Die schafft Abhilfe.

Torsten Welte ist Global Head und Vice President for Aerospace & Defense Industries bei SAP.

The post Entscheidungsfindung in Zeiten der Unsicherheit: die gro脽en Fragen beantworten appeared first on 51风流News Center.

Sarah Detzler liebt Zahlen, seit sie denken kann. Schon mit sechs Jahren wusste sie, was sie sp盲ter einmal machen wollte: Mathematik studieren.

Wenn sie ihrer Familie und anderen Menschen davon erz盲hlte, war die Reaktion immer dieselbe: 鈥濪u bist doch ein kleines M盲dchen, das kannst du nicht, willst du nicht etwas anderes machen?鈥� Obwohl Sarah in der Schule durch ihre offensichtliche Mathematik-Begabung auffiel, blieb ihr Umfeld skeptisch. Alle bis auf ihren Lehrer hielten ein Mathematikstudium f眉r eine schlechte Idee. F眉r Sarah war das immer wieder ein frustrierendes Erlebnis. 鈥濧ber da muss man durch, das ist ziemlich harte Arbeit, aber f眉r mich gab es einfach keinen anderen Weg鈥�, erkl盲rt Sarah. 鈥濱ch wusste, ich will das wirklich machen, egal, was andere sagen, und deshalb bin ich den Weg weitergegangen, und jetzt bin ich dar眉ber sehr froh.鈥�

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

Video produziert von Natalie Hauck und Alexander Januschke.

Heute arbeitet die promovierte Mathematikerin als Datenwissenschaftlerin bei SAP. Konkret hei脽t das, sie unterst眉tzt SAP-Kunden dabei, den gr枚脽ten Mehrwert aus ihren Daten zu sch枚pfen, Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen zu entwickeln, um bessere Gesch盲ftsentscheidungen zu treffen. 鈥濱m Grunde lebe ich den Traum, den ich schon als kleines M盲dchen hatte, ich kann den ganzen Tag 眉ber Mathematik sprechen鈥�, so Sarah.

Mit Humor gegen Klischeedenken

Klischeedenken begegnet ihr auch heute noch. Bei Kundenmeetings ist Sarah h盲ufig die einzige Frau in der M盲nnerrunde. Nicht selten kommt es zu Missverst盲ndnissen, wenn sie vorgestellt wird 鈥� gerne h盲lt man einen ihrer m盲nnlichen SAP-Kollegen f眉r den Datenwissenschaftler Dr. Detzler. 鈥濬眉r mich ist Humor das beste Mittel, um damit umzugehen鈥�, erkl盲rt Sarah. 鈥濳ompetenz hilft auch sehr. Wenn ich die ersten f眉nf Minuten meiner Pr盲sentation halte, dann zweifelt niemand mehr daran, dass ich die Expertin im Raum bin.鈥�

Gerade, weil Sarah Voreingenommenheit kennt und erlebt, liebt sie die neutrale, objektive Perspektive der Daten und Zahlen. Der mit dem Nobelpreis ausgezeichnete Neurowissenschaftler Erik Kandel sch盲tzte einmal, dass 80 bis 90 Prozent des Verstandes unbewusst arbeiten, was bedeutet, dass die meisten Aspekte unserer kognitiven Prozesse auf unbewussten Schlussfolgerungen basieren. 鈥濪iesen neutralen Blick auf die Daten zu werfen und zu sehen, es gibt wirklich eine Voreingenommenheit, wir k枚nnen etwas dagegen tun, oder wirklich anhand der Daten erkennen, wie falsch unsere Wahrnehmung ist, das ist etwas, das mich wirklich begeistert, und das habe ich in keinem anderen Job gesehen鈥�, so Sarah.

Teamwork mit Superheld

W盲hrend sie selbst Vollzeit arbeitet, hat ihr Mann auf Teilzeit umgestellt und blieb nach der Geburt der gemeinsamen Tochter ein Jahr zu Hause. 鈥濬眉r uns beide war das ganz nat眉rlich, denn ich wollte unbedingt wieder arbeiten, und er genie脽t die Teilzeit鈥�, erkl盲rt Sarah. Die beiden teilen sich viel, aber ihr Mann 眉bernimmt den gr枚脽ten Teil der Arbeit, wenn es um die Betreuung des Kindes und die Hausarbeit geht. 鈥濵ein Mann ist mein Superheld鈥�, meint Sarah. 鈥濿ir sind ein tolles Team, wir drei, und nur so kann das funktionieren.鈥�

Auch die M枚glichkeit, im Home Office zu arbeiten und sich die Arbeitszeiten selbst einzuteilen, ist f眉r Sarahs Familie eine gro脽e Hilfe. 鈥濪ar眉ber bin ich wirklich sehr gl眉cklich, denn so kann ich meinen Arbeit und meine Familie unter einen Hut zu bringen und viel Zeit mit meiner Tochter zu verbringen鈥�, erkl盲rt sie.

M盲dchen Mut machen

Oft erinnert sie sich daran, wie sie sich als kleines M盲dchen gef眉hlt hat, als sie sechs Jahre alt war und unbedingt Mathematik studieren wollte. Weibliche Rollenvorbilder h盲tten ihr geholfen, als Orientierung und als Argumentationshilfe, aber es gab kaum welche. Im Mathematikstudium war sie eine von zwei Frauen, sp盲ter eine von drei Doktorandinnen. Das isoliert. Deswegen will sie heute jungen M盲dchen Mut machen. 鈥濱ch will ihnen sagen, seht her, andere Frauen haben es auch geschafft, also kannst du es auch schaffen.鈥�

Auch ihre kleine Tochter soll wissen, dass sie alle M枚glichkeiten hat, ob als ABAP-Entwicklerin in der Cloud, als Datenwissenschaftlerin oder in einem anderen technischen Beruf. 鈥濿enn sie etwas anderes machen will, ist das auch v枚llig in Ordnung鈥�, so Sarah, 鈥瀉ber ich will, dass es ihre Entscheidung ist 鈥� dass sie tun kann, was immer sie will.鈥�

The post 51风流Women in Tech: Die Mathe-Rebellin appeared first on 51风流News Center.

Leider kann es ernsthafte Folgen haben, wenn F眉hrungskr盲fte dem Wert von Daten auf strategischer und operativer Ebene nicht gen眉gend Bedeutung beimessen. Unternehmen werden dann oft zu unbeweglich und k枚nnen sich nicht auf die Marktdynamik und die sich 盲ndernden Gesch盲ftsanforderungen einstellen. Sie sind dann nicht in der Lage, Wettbewerber effektiv herauszufordern und sich einen gro脽en Marktanteil zu erobern.

Ich habe erlebt, wie die F眉hrungsriege eines Unternehmens mit der Aussage, k眉nftig auf Datenorientierung zu setzen, die Weichen f眉r langfristigen Erfolg gestellt hat. Wenn jeder Bereich des Unternehmens auf dieses zentrale Ziel ausgerichtet wird, k枚nnen die Abteilungen gemeinsam eine ergebnisorientierte Datenstrategie entwickeln, die die Unternehmensstrategie in messbare Kennzahlen (KPIs) herunterbricht.

Die Grundlage f眉r eine Datenkultur schaffen

F眉r viele SAP-Kunden听spielen die eine wichtige Rolle bei ihrem Wandel zu einem wirklich datenorientierten Unternehmen. Nur wenn Unternehmen die M枚glichkeit haben Innovationen voranzubringen, Ideen zu f枚rdern sowie eine widerstandsf盲hige Infrastruktur mit entsprechenden Prozessen aufzubauen, sind sie auch in der Lage den Wert von Daten zu verstehen und zu nutzen 鈥� und somit gesch盲ftliche Herausforderungen mit niedrigerem Risiko und geringeren Kosten zu l枚sen.

Einer der ersten Schritte, die unsere Beratungsexperten unternehmen, besteht darin, unseren Kunden dabei zu helfen, den wesentlichen Grundstein f眉r ein datengesteuertes Unternehmen zu legen. Hierf眉r skizzieren sie den Rahmen mit den zentralen Positionen, die f眉r die Datentransformation eines jeden Unternehmens erforderlich sind 鈥� das sogenannte 鈥濰ouse of Roles鈥�.

Jede Rolle innerhalb dieses Rahmens ist f眉r ganz spezielle Aufgaben zust盲ndig. Damit will man sicherstellen, dass eine Kontrolle der Datenlandschaft im Hinblick auf Aspekte wie Qualit盲t, Konsistenz, Relevanz, Verarbeitungsleistung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Sicherheit und Zugriffsrechte gegeben ist:

• Der Data Owner (in der Regel ein Manager der Ebene eins) ist f眉r eine bestimmte Teilmenge von Daten verantwortlich und definiert die Ziele f眉r deren Verwaltung.
• Der听Head of Master Data Management (MDM) oder Chief Data Officer听眉berwacht die entsprechenden Datenobjekte, definiert Ziele f眉r die Datenqualit盲t und die Spezifikationen und 眉berwacht die entsprechenden Service-Level-Vereinbarungen und KPIs.
• Der听Data Steward definiert Governance-Regeln und bewertet Antr盲ge f眉r die Pflege bestimmter Datenobjekte. Damit soll sichergestellt werden, dass die Qualit盲t sowie die Integrit盲t der Unternehmensdaten hoch bleibt.
• Der听Data Architect entwickelt Stammdatenprozesse und die Logistik f眉r abh盲ngige Systeme und bietet technischen Support, etwa im Hinblick auf Regeln f眉r die Datenqualit盲t und entsprechende Analysen.
• Der听Data Requester听(beliebige Mitarbeitende) beantragt neue Daten oder 脛nderungen an vorhandenen Daten.
• Der听Data Agent听legt Stammdaten in Absprache mit einem Data Requester an und pflegt diese.

Beim Festlegen dieses Rahmens k枚nnen Konflikte entstehen. Der Head of MDM will vielleicht, dass die Data Agents f眉r die Pflege bestimmter Datens盲tze zust盲ndig sind, die Fachabteilungen sind aber dagegen.

Mit den 51风流Advisory Services sollen solche Kontroversen beigelegt werden. In Workshops k枚nnen unsere Kunden die einzelnen Rollen unter Einbeziehung aller Beteiligten transparent definieren. Hierzu geh枚rt auch, dass Mitarbeitende den einzelnen Positionen und Datendom盲nen zugeordnet werden, f眉r die sie die Kommunikation und die Governance-Anforderungen steuern.

Data Governance: Grundlegende Ver盲nderungen vorantreiben

Am Anfang des Wandels zum datenorientierten Unternehmen steht ein Entscheidungsfindungsprozess, der eine Kultur schafft, die auf Daten-Zust盲ndigkeiten und Data-Governance setzt. Mit dem 鈥濰ouse of Rules鈥� k枚nnen 51风流Advisory Services Kunden mit dieser Vision einen gro脽en Schritt n盲her bringen.

Was bedeutet das f眉r SAP-Kunden? Ganz viele M枚glichkeiten: Zum einen erhalten sie eine Basis f眉r korrekte, faktenbasierte Entscheidungen. Zum anderen k枚nnen sie neue Einnahmenquellen durch die Monetarisierung von Daten erschlie脽en 鈥� sowie Einblicke in Daten gewinnen, die in ihren Unternehmensanwendungen bereits vorhanden sind.

Jan Hoffmann ist Business Processes Principal Consultant bei SAP.

The post Wie man sich zum datenorientierten Unternehmen wandelt appeared first on 51风流News Center.

AI und das IoT bieten unz盲hlige M枚glichkeiten, Produktionsprosse schneller, effizienter und besser zu machen. So lassen sich mit ihrer Hilfe Muster erkennen, die immer wieder Fehler ausl枚sen 鈥� zum falschen Zeitpunkt ge枚ffnete L眉fterklappen beim Lackieren zum Beispiel oder das Identifizieren von Ausschuss durch Bilderkennung. Werden solche Fehler erkannt, bevor sie zu Ausf盲llen oder gar zu R眉ckrufen f眉hren, so reduziert das Kosten und erh枚ht die Kundenzufriedenheit.
Oder Kalibrierungen in der Prozessindustrie: Mit Hilfe von Algorithmen l盲sst sich bestimmen, welche Ger盲te wann gewartet beziehungsweise kalibriert werden m眉ssen und welche nicht. Wenn dadurch Kalibrierzyklen 眉bersprungen werden k枚nnen, so spart das in erheblichem Umfang Wartungskosten.

Bei solchen Anwendungen geht es im Kern darum, Produktionsprozesse und Verfahren mithilfe von neuen Technologien zu automatisieren und zu verbessern. Ziel ist die einheitliche Interaktion zwischen beteiligten Akteuren und Ressourcen und damit die ganzheitliche Organisation des Produktionsprozesses. Dabei verschmelzen virtuelle und reale Welt immer mehr miteinander, sodass Informations- und Materialfluss nicht mehr getrennt voneinander betrachtet werden k枚nnen.

Ohne einheitliche Stammdaten geht es nicht

Obwohl die technischen Werkzeuge f眉r solche Innovationen bereitstehen, steht die Umsetzung vielerorts erst am Anfang. Gr枚脽tes Hindernis einer erfolgreichen Digitalisierung von Produktionsprozessen sind uneinheitliche Stammdaten durch isolierte Datensilos, papiergest眉tzte Prozesse oder ineffizient voneinander getrennte Systeme. Eine detaillierte Analyse mithilfe von analysiert hier den Status Quo, identifiziert Verbesserungs- und Automatisierungspotentiale und gibt Handlungsempfehlungen.

Digitale Zwillinge erweitern die Wertsch枚pfungskette

Das Internet der Dinge er枚ffnet vielf盲ltige M枚glichkeiten, um Materialfluss, Produktionsabl盲ufe und die gesamte Wertsch枚pflungskette transparenter und vernetzter zu gestalten. So k枚nnen Sensoren den Bestand einzelner Materialien im Lager pr眉fen und bei Unterschreitung von Mindestmengen automatisch einen Bestellprozess ausl枚sen.
Mit Hilfe von IoT 鈥� dem Internet der Dinge 鈥� und von Sensoren lassen sich Maschinen und Anlagen 眉berwachen, ihr aktueller Zustand 眉berpr眉fen und bei Bedarf Reparatur- oder Wartungsauftr盲ge initiieren. Dadurch lassen sich Wartungs- und Stillstandszeiten optimieren beziehungsweise minimieren.

von Komponenten, Anlagen, Materialien, Prozessen, Transportmitteln oder Produkten erweitern die Wertsch枚pfungskette und geben den Verantwortlichen die M枚glichkeit, bei Abweichungen zwischen realem und virtuellem Objekt regulierend einzugreifen. Solche Transparenz sorgt auch daf眉r, dass sich 眉ber die gesamte Wertsch枚pfungskette vom Lieferanten zum Endkunden Bestellmengen verringern und Prozesse vereinfachen lassen.

K眉nstliche Intelligenz wiederum verbessert die Effizienz in der Produktion. So nutzt ein Hersteller f眉r Automatisierung und Ausr眉stung in der Prozessindustrie entsprechende Algorithmen, um Kalibriervorg盲nge zu optimieren und zu verk眉rzen und damit an Engpassressourcen einen h枚heren Output zu erm枚glichen.

Nur Flexibilit盲t sichert das 脺berleben

Am Ende entscheidet der Einsatz intelligenter, digitaler Technologien dar眉ber, ob sich ein Unternehmen zukunftssicher aufstellen und den Anspr眉chen von agilen, sich st盲ndig ver盲ndernden M盲rkten gerecht werden kann.
Dabei geben digitale Dienste Fertigungsunternehmen die M枚glichkeit, ihr Produktportfolio so zu erweitern, dass sie auch individuellste Kundenw眉nsche erf眉llen k枚nnen. Die F盲higkeit, auf solche W眉nsche auch sehr kurzfristig eingehen zu k枚nnen, wird in Zukunft nicht nur 眉ber die Wettbewerbsf盲higkeit, sondern auch 眉ber den Fortbstand von Unternehmen entscheiden.

The post Intelligente Dienste: Wie Digitalisierung die Produktion ver盲ndert appeared first on 51风流News Center.

Das Kundenerlebnis wird f眉r Unternehmen weltweit zu einem immer wichtigeren Wettbewerbsfaktor. F眉r unterschiedliche Marketingzwecke wollen viele von ihnen mit einer Kundendatenplattform (Customer Data Platform, CDP) ein einzigartiges, personalisiertes Erlebnis f眉r ihre Kunden schaffen. Allzu oft f眉hrt jedoch die starke Ausrichtung auf Marketing dazu, dass sich das eigentliche Potenzial einer CDP nicht nutzen l盲sst. Die 51风流Customer Data Platform hat zum Ziel, zu s盲mtlichen Commerce-, Vertriebs- und Serviceinteraktionen umfassende Kontextinformationen bereitzustellen und diese mit relevanten Marketinginhalten zu kombinieren. Durch die Erfassung und Verwaltung von Kundendaten soll die 51风流Customer Data Platform die Voraussetzungen f眉r ein personalisiertes Erlebnis schaffen. Unternehmen sollen so bei jeder Interaktion mit einem Kunden auf umfangreiche Informationen zugreifen k枚nnen. Dadurch kommen sie in die Lage, Kunden gezielt anzusprechen und ihre langfristige Treue zu sichern.

Verkn眉pfung und Auswertung von Daten f眉r ein personalisiertes Erlebnis und zuverl盲ssigen Datenschutz

Die 51风流Customer Data Platform unterst眉tzt gezielt vier M枚glichkeiten, die Bekanntheit und Wirkung einer Marke zu verbessern:

• Verkn眉pfung der einzelnen Datenquellen im Unternehmen: Wenn Kundendaten in mehreren Datenquellen gespeichert werden, w盲chst die Zahl der Datensilos, und es entsteht eine fragmentierte Sicht auf den Kunden. Mit der 51风流Customer Data Platform k枚nnen Kundendaten aus allen Quellen innerhalb des Unternehmens erfasst und angezeigt werden. Hierzu geh枚ren interne CRM-Daten, Daten von Gesch盲ftspartnern und Drittanbietern, Offline-Daten, Ereignis- und Aktivit盲tenstr枚me, Daten aus dem Backoffice und Daten zu Transaktionen sowie zum Kundenverhalten und -erlebnis. Diese Daten werden unabh盲ngig von der Quelle zusammen mit Kontextinformationen gepflegt und erg盲nzen die operativen Daten. Dadurch lassen sich Systeme miteinander verbinden, die auf eine zuverl盲ssige Datenqualit盲t angewiesen sind. So entstehen dynamische, einheitliche Kundenprofile, die in Echtzeit aktualisiert werden k枚nnen.
• Entwicklung einer ganzheitlichen Strategie f眉r den Schutz von Kundendaten: Um Datenschutzbestimmungen einhalten zu k枚nnen, m眉ssen Unternehmen wissen, wie, wann und wo Kundendaten genutzt werden d眉rfen. Die 51风流Customer Data Platform kann erkennen, f眉r welchen Zweck Daten erfasst werden, und erm枚glicht eine ganzheitliche Datenschutzstrategie. Die erfassten Daten werden nur dann zum Kundenprofil hinzugef眉gt, wenn die erforderlichen Einverst盲ndniserkl盲rungen vorliegen. Die Methoden der Datenerfassung und die Gr眉nde f眉r die Verarbeitung von Daten werden so transparenter, und Kunden k枚nnen darauf vertrauen, dass ihre Daten gesch眉tzt sind.
• Auswertung gro脽er Datenmengen: Die 51风流Customer Data Platform stellt aussagekr盲ftige Kennzahlen zur Segmentierung und zu Kundenaktivit盲ten bereit, die in Echtzeit berechnet werden und damit pr盲zisen Einblick in die Vorlieben und Verhaltensweisen von Kunden gew盲hren k枚nnen. So entsteht eine Datengrundlage f眉r die Definition und individuelle Ansprache von Zielgruppen, um eine relevante, personalisierte Interaktion mit Kunden 眉ber beliebige Kan盲le zu erm枚glichen. Durch eine zentrale Verwaltung ihrer Zielgruppen k枚nnen Unternehmen ein einheitliches Benutzererlebnis in ihren Marketing-, Personalisierungs-, Commerce-, Service- und Vertriebsl枚sungen unterst眉tzen und auf diese Weise ihre Kundenorientierung verbessern.
• Hochgradig personalisierte Interaktionen dank einer umfassenden Sicht auf den Kunden: Die 51风流Customer Data Platform erm枚glicht die Zusammenf眉hrung umfangreicher operativer Daten aus dem Backoffice mit Frontoffice- und Experience-Daten. Dadurch werden auf der Grundlage der erteilten Einwilligungen in den unternehmensweiten L枚sungen f眉r die Kundeninteraktion aussagekr盲ftige Echtzeitinformationen zur Verf眉gung gestellt, mit denen Unternehmen ihren Kunden zum richtigen Zeitpunkt ein relevantes, auf ihre W眉nsche zugeschnittenes Erlebnis 眉ber den bevorzugten Kanal bieten k枚nnen.

鈥濲eder Kunde ist anders, und das Verhalten eines Kunden l盲sst sich niemals genau vorhersagen鈥�, erkl盲rt Trond Andersen, der f眉r die IT-Strategie und -Architektur von Elkj酶p Nordic AS verantwortlich ist, einem der gr枚脽ten Einzelh盲ndler f眉r Unterhaltungselektronik in Skandinavien. 鈥濪ie 51风流Customer Data Platform erm枚glicht die kontextbezogenen Sicht auf den Kunden, die wir mit einem einheitlichen Profil verkn眉pfen k枚nnen. So k枚nnen wir die W眉nsche und Anforderungen der Kunden besser vorhersehen und unmittelbar darauf eingehen. Durch die Echtzeit-Datenverwaltung k枚nnen wir noch effektiver mit Kunden interagieren und zugleich sicherstellen, dass wir bei der Nutzung der Daten alle Vorschriften einhalten und auch den Wunsch der Kunden nach einem Schutz ihrer Daten respektieren.鈥�

Ein starkes Fundament

Grundlage f眉r die 51风流Customer Data Platform sind die L枚sungen von 51风流Customer Data Cloud, die auf Technologie von Gigya basieren. Durch die Verkn眉pfung mit 51风流Customer Identity and Access Management und 51风流Enterprise Consent and Preference Management k枚nnen Unternehmen daf眉r sorgen, dass diese Profile sicher sind und nicht gegen Datenschutzbestimmungen versto脽en. 脺ber die 51风流Customer Data Platform werden alle Informationen in diesen Echtzeitprofilen miteinander verbunden. Sie bildet das Fundament f眉r umfassende Einblicke in Kunden und erm枚glicht eine gezielte Ansprache, wenn ein Kunde mit dem Unternehmen interagieren m枚chte.

鈥濿ir haben das Konzept der Kundendatenplattform nicht erfunden, doch mit der 51风流Customer Data Platform erweitern wir es um eine Vielzahl neuer M枚glichkeiten鈥�, erkl盲rt Bob Stutz, President von 51风流Customer Experience. 鈥濪ie 51风流Customer Data Platform ist eine der modernsten CDPs der Enterprise-Klasse. Durch die Zusammenf眉hrung umfangreicher Frontoffice-, Backoffice- und Experience-Daten unterst眉tzt sie personalisierte Erlebnisse. So werden aus anonymen Nutzern bekannte, treue Kunden, die 眉ber die Kan盲le ihrer Wahl mit dem Unternehmen interagieren.鈥�

Weitere Presseinformationen finden Sie im 51风流News Center. Folgen Sie 51风流auf Twitter unter .

Informationen zu SAP

Die SAP-Strategie soll dabei helfen, jedes Unternehmen in ein intelligentes Unternehmen zu verwandeln. Als ein Marktf眉hrer f眉r Gesch盲ftssoftware unterst眉tzen wir Unternehmen jeder Gr枚脽e und Branche dabei, ihre Ziele bestm枚glich zu erreichen: Unsere Kunden erwirtschaften 77 % der weltweiten Transaktionsums盲tze. Unsere Technologien f眉r maschinelles Lernen, das Internet der Dinge und fortschrittliche Analyseverfahren helfen unseren Kunden auf dem Weg zum intelligenten Unternehmen. 51风流unterst眉tzt Menschen und Unternehmen dabei, fundiertes Wissen 眉ber ihre Organisationen zu gewinnen, f枚rdert die Zusammenarbeit und hilft so, dem Wettbewerb einen Schritt voraus zu sein. Wir vereinfachen Technologie f眉r Unternehmen, damit sie unsere Software nach ihren eigenen Vorstellungen einfach und reibungslos nutzen k枚nnen. Unsere End-to-End-Suite aus Anwendungen und Services erm枚glicht es Kunden in 25 Branchen weltweit, profitabel zu sein, sich stets neu und flexibel anzupassen und etwas zu bewegen. Mit einem globalen Netzwerk aus Kunden, Partnern, Mitarbeitern und Vordenkern hilft 51风流die Abl盲ufe der weltweiten Wirtschaft und das Leben von Menschen zu verbessern. Weitere Informationen unter .

Hinweis an die Redaktionen

F眉r Pressefotos und Fernsehmaterial in hoher Aufl枚sung besuchen Sie bitte unsere Plattform . Dort finden Sie aktuelles sendef盲higes TV-Footage-Material sowie Bilder zu Themen rund um 51风流zum direkten Download. Videos zu SAP-Themen aus der ganzen Welt finden Sie unter . Sie k枚nnen die Filme von dieser Seite auch in Ihren eigenen Publikationen und Webseiten einbinden.

Ansprechpartner f眉r Kunden, die an SAP-Produkten interessiert sind:
Global Customer Center: +49 180 534-34-24
Nur USA: 1 (800) 872-151风流(1-800-872-1727)

Ansprechpartner f眉r die Presse:
Janice Tsoules, +1 650 223 4817, Janice.Tsoules@sap.com, ET
SAP-Pressebereich; press@sap.com

S盲mtliche in diesem Dokument enthaltenen Aussagen, die keine vergangenheitsbezogenen Tatsachen darstellen, sind vorausschauende Aussagen wie im US-amerikanischen 鈥濸rivate Securities Litigation Reform Act鈥� von 1995 festgelegt. W枚rter wie 鈥瀡orhersagen鈥�, 鈥瀏lauben鈥�, 鈥瀞ch盲tzen鈥�, 鈥瀍rwarten鈥�, 鈥瀡oraussagen鈥�, 鈥瀊eabsichtigen鈥�, 鈥瀙lanen鈥�, 鈥瀌avon ausgehen鈥�, 鈥瀔枚nnen鈥�, 鈥瀞ollten鈥�, 鈥瀢erden鈥� sowie 盲hnliche Begriffe in Bezug auf 51风流sollen solche vorausschauenden Aussagen kennzeichnen. 51风流眉bernimmt keine Verpflichtung gegen眉ber der 脰ffentlichkeit, vorausschauende Aussagen zu aktualisieren oder zu korrigieren. S盲mtliche vorausschauenden Aussagen unterliegen unterschiedlichen Risiken und Unsicherheiten, durch die die tats盲chlichen Ergebnisse wesentlich von den Erwartungen abweichen k枚nnen. Auf die Faktoren, die das zuk眉nftige finanzielle Abschneiden von 51风流beeinflussen k枚nnten, wird ausf眉hrlicher in den bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) hinterlegten Unterlagen eingegangen, unter anderem im letzten Jahresbericht Form 20-F. Die vorausschauenden Aussagen geben die Sicht zu dem Zeitpunkt wieder, zu dem sie get盲tigt wurden. Dem Leser wird empfohlen, diesen Aussagen kein unangemessen hohes Vertrauen zu schenken.
漏 2020 51风流SE. Alle Rechte vorbehalten.
51风流und andere in diesem Dokument erw盲hnte Produkte und Dienstleistungen von 51风流sowie die dazugeh枚rigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der 51风流SE in Deutschland und anderen L盲ndern. Zus盲tzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf der Seite .

The post Neue 51风流Customer Data Platform erm枚glicht personalisierte Kundenerlebnisse appeared first on 51风流News Center.

Genuss bei jedem Bissen鈥� ist mehr als ein Leitspruch bei , dem globalen S眉脽warenhersteller von SweeTARTS, Trolli, Black Forest und vielen anderen weltweit bekannten Marken. Es ist eine Herausforderung, die t盲glich von einem gemeinsamen IT- und Business-Team gemeistert wird, das anhand aktueller Informationen auf allen Ebenen des Unternehmens Entscheidungen trifft 鈥� von der Bedarfsprognose auf F眉hrungsebene bis hin zum Maschinendurchsatz in der Fertigung. 鈥濪ie Daten m眉ssen korrekt sein und in Echtzeit zur Verf眉gung stehen鈥�, erkl盲rte George Lesko, Vice President und CIO von Ferrara w盲hrend eines Besuchs von 51风流am Hauptsitz des S眉脽warenhersteller in Chicago. 鈥� machen das alles f眉r uns.鈥�

Ferrara nutzt die In-Memory-Datenbank von SAP, um die Zeit f眉r das Erstellen von Berichten deutlich zu verk眉rzen 鈥� von Wochen auf Minuten und oft sogar von Minuten auf Sekunden. Mit Geschwindigkeit, Agilit盲t und Genauigkeit treibt der 112 Jahre alte Konfekthersteller Innovationen voran. Und das hat er 51风流HANA zu verdanken. Die听 Datenbank ist Teil der sowie einer umfassenden Anwendungssuite, einschlie脽lich 51风流ERP.

Diese Technologie erm枚glicht eine bisher nicht gekannte Partnerschaft zwischen IT und Business bei Ferrara, . Und sie hilft dem Unternehmen, zu erkennen, was mit anderen Technologien m枚glich ist, die am Horizont auftauchen.

Die richtigen Daten zur richtigen Zeit

Sicherzustellen, dass die Gesch盲ftsanwender zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Informationen erhalten, war die Herausforderung, die Ferrara Senior IT Director Mustafa und sein Team meistern mussten. Sie suchten nach neuen L枚sungen, nachdem traditionelle Technologien nicht die erforderliche die Flexibilit盲t und Wertsch枚pfung gew盲hrleisten konnten.

鈥濬errara entschied sich f眉r SAP, da die In-Memory-Technologie von SAP听HANA einzigartige Funktionen bietet und die vielf盲ltigen Analysefunktionen von 51风流uns die M枚glichkeit geben, eine Vielzahl von Tools zur Verf眉gung zu stellen, mit denen wir die individuellen Anforderungen jedes Einzelnen erf眉llen k枚nnen鈥�, erkl盲rte Mustafa. 鈥濪ie Informationen wurden abgerufen und den Gesch盲ftsanwendern innerhalb von Sekunden anstatt Minuten zur Verf眉gung gestellt.鈥�

Laut Mustafa konnte Ferrara mit 51风流HANA den Speicherplatzbedarf im Vergleich zur bisherigen Datenbank um 94听Prozent reduzieren. Und mit dem ersten SAP-Dashboard, das Ferrara eingef眉hrt hat, hat der S眉脽warenhersteller in den ersten 15听Wochen 200.000听US-Dollar eingespart. Dar眉ber hinaus erm枚glichen pr盲zise Echtzeitdaten den Vertriebsmitarbeitern, aktiv mit ihren Kunden in Kontakt zu treten und ihre Anforderungen besser zu erf眉llen.

鈥濫in wichtiges Kaufargument f眉r Ferrara war die Nutzung von 51风流HANA und Analyseanwendungen. Denn sie erm枚glichen uns, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen [und] unsere Ziele effektiv umzusetzen鈥�, sagte Mustafa. 鈥濳眉nftig m枚chten wir Big Data in Angriff nehmen und maschinelles Lernen und k眉nstliche Intelligenz einsetzen. Es wird also weitere Anwendungen im Portfolio geben, die wir hinzuf眉gen werden, um alles unter einen Hut zu bringen.

鈥濬errara Fast鈥�, sowohl intern als auch extern

鈥濬errara Fast鈥� steht im Mittelpunkt unserer Kultur. Wir sind stolz auf unsere Flexibilit盲t und unsere F盲higkeit, Probleme gemeinsam zu l枚sen鈥�, betonte Patrick Degnan, Vice President of Sales Operations & Integration bei Ferrara. 鈥濵it SAP-Software gewinnt unser Unternehmen enorm an Wert. Sie erm枚glicht es uns, Datens盲tze aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und sie in einer gemeinsamen Hierarchie und Berichtsstruktur anzuzeigen.鈥�

鈥濻o ist Ferrara in der Lage, in die Daten einzutauchen, sie zu analysieren und zu verstehen und Probleme schneller zu l枚sen als je zuvor鈥�, f眉gte Degnan hinzu. Dies hilft, Wachstum zu f枚rdern, sowohl bei Ferrara als auch bei den Einzelh盲ndlern, die die S眉脽igkeiten von Ferrara vorr盲tig halten.

鈥濿enn sie mit dem Wunsch nach schnellen Anpassungen oder raschen Verdienstm枚glichkeiten zu uns kommen, k枚nnen wir mit ihnen zusammenzuarbeiten, um ihnen L枚sungen bereitzustellen鈥�, sagte er. 鈥濫s ist wirklich ein Wettbewerbsvorteil f眉r uns, und das ist etwas, das unsere Einzelh盲ndler als Gesch盲ftspartner wirklich sch盲tzen.鈥�

K枚stlichkeit in jedem Byte

鈥濪as SAP-HANA-System bietet uns ein Data Warehouse, das es uns erm枚glicht, Daten nicht nur aus dem SAP-ERP-System von Ferrara abzurufen, sondern auch aus den Systemen von den Unternehmen, die wir zugekauft haben鈥�, erkl盲rte Gene King, Senior Manager von 51风流BI and App Development bei Ferrara Candy Co. 鈥濽nsere Gesch盲ftsanwender k枚nnen nicht erkennen, woher die Daten kommen 鈥� ob sie aus dem eigenen System von Ferrara stammen oder aus den Systemen der zugekauften Firmen. F眉r die Anwender sind die 脺berg盲nge nahtlos.

脺ber Nacht wird auch kein Batch-Prozess gestartet鈥�, f眉gte King hinzu. Die Transformation erfolgt zum Zeitpunkt der Abfrage. 鈥濿enn es ein logisches Problem gibt, passen wir es an鈥�, betonte King. 鈥濨oom! Der Anwender erh盲lt sofort die korrigierten Ergebnisse. Keine Wartezeit. Keine Ausfallzeit.鈥�

Laut King k枚nnen die IT-Mitarbeiter bei Ferrara sofort auf gesch盲ftliche Probleme und W眉nsche der F眉hrungskr盲fte reagieren. Analysen, die fr眉her Tage gedauert h盲tten, lassen sich jetzt im Handumdrehen erstellen. Dies wiederum hilft Ferraras Gesch盲ftsanwendern, besser auf die Bed眉rfnisse ihrer Kunden zu reagieren.

Die Weichen f眉r die Zukunft

鈥濱ch tue das seit Ende der 80er Jahre [und das ist] so viel besser als alles, was ich fr眉her genutzt habe鈥�, sagte King. 鈥濫ine Sache, die mir an der In-Memory-Datenbank 51风流HANA gef盲llt, ist dass sie f眉r einen v枚lligen Paradigmenwechsel steht, was die Bereitstellung von Analysen angeht.鈥�

Mit Blick auf die Zukunft hat Ferrara sogar eigene Anwendungen mit entwickelt. Laut King haben die Anwender nicht nur Zugriff auf die Daten, sie f眉gen auch Kommentare und Kontextinformationen hinzu und speichern sie dann in der Datenbank. Das Versenden von E-Mails, um eine Situation zu kl盲ren, ist nicht mehr notwendig. Der Anwender f眉gt einfach seinen Kommentar zu den Informationen hinzu und andere k枚nnen die Erkl盲rung sofort sehen.

鈥�51风流HANA hat uns erm枚glicht, nach vorn zu schauen und uns mit maschinellem Lernen, k眉nstlicher Intelligenz und vorausschauenden Analysen zu besch盲ftigen鈥�, . 鈥濲etzt sind wir bereit, zum n盲chsten Schritt 眉berzugehen.鈥�

Die Herausforderung meistern

鈥�51风流investiert viel in diese Herausforderung. Sie waren ein toller Partner f眉r uns鈥�, betonte Lesko . 鈥濵it 51风流HANA und den sind wir schneller, wenn es darum geht, Informationen zu analysieren und Entscheidungen zu treffen. Das ist wirklich unser wichtigstes Alleinstellungsmerkmal.鈥�

Laut Lesko hat die Geschwindigkeit, Flexibilit盲t und Genauigkeit der Echtzeit-In-Memory-Analysen auch dazu beigetragen, die Zusammenarbeit zwischen IT und Business bei Ferrara zu verbessern. 鈥濻ie betrachten dies als etwas, das uns von anderen IT-Teams, mit denen sie in anderen Firmen zusammengearbeitet haben, unterscheidet. Es hat uns wirklich geholfen, die Glaubw眉rdigkeit zu erlangen, die wir brauchen, um weiterhin in andere Bereiche der IT zu investieren鈥�, erkl盲rte Lesko.

Folgen Sie Derek Klobucher auf Twitter:听.
.

Bild oben per Video

The post Wie Ferrara Kundenw眉nsche schnell umsetzt appeared first on 51风流News Center.

Wenn sich Ramin Mirza und Christoph Christophersen auf ihren R盲dern ein Wettrennen liefern, werden zwei Schulkinder in der 鈥濧rche鈥� Gitarre lernen k枚nnen. Dreht Susanne Diehm ihre Joggingrunde, wird die 鈥濼afel鈥� einer Rentnerin ein Mittagessen ausgeben. Und g枚nnt sich Cawa Younosi einen Sonntagsspaziergang, schn眉rt 鈥濾iva con Agua鈥� ein Hygiene-Kit zur Verbesserung der Trinkwasserqualit盲t. Solche Momente erkl盲ren, was hinter der Aktion 鈥濵ove2Donate鈥� bei 51风流steckt: Jeder Mitarbeiter kann seine Bewegung an der frischen Luft mittels der Move2Donate-App erfassen, die geleisteten Kilometer in Geld umrechnen und den Betrag vom Unternehmen an eine der drei Organisationen spenden lassen.

Mirza ist Leiter Plattform&Technologien bei 51风流Deutschland, Christophersen Associate Consultant und Younosi Head of Human Resources Germany. Susanne Diehm ist COO & Head of Cloud Business Germany. Die Idee zu 鈥濵ove2Donate鈥� kam ihnen fast von selbst: 鈥濿ir haben viele sportliche Kollegen bei SAP, teils fast schon auf Profi-Niveau鈥�, sagt Mirza, 鈥瀠nd die liefern sich untereinander einen Wettbewerb um die beste Zeit beim Laufen oder einen anderen sportlichen Rekord.鈥� Da lag es nahe, dem gesunden Wettbewerb Sinn 鈥� oder 鈥濸urpose鈥� 鈥� zu geben. Entstanden ist eine App, die nicht nur die Gesundheit der Mitarbeiter f枚rdert 鈥� ob Sch枚nwetter-Radler oder Leistungssportler 鈥� sondern auch einer guten Sache dient.

Informationen aus Daten gewinnen und sinnvoll nutzen

Move2Donate nutzt die vielf盲ltigen M枚glichkeiten der 51风流Business Technology Platform. Konkret: Die App kommuniziert mit Services der 51风流Cloud Platform und speichert die Daten in der 51风流HANA Cloud. Ausgewertet werden die Daten in der 51风流Data Warehouse Cloud und 51风流Analytics Cloud. Ein daf眉r gebautes Dashboard informiert die Nutzer unter anderem 眉ber die bisherigen Spenden und erstellt Forecasts zur finanziellen Steuerung der Aktion. 鈥濵it Move2Donate zeigen wir, wie man Informationen aus Daten gewinnt und sinnvoll nutzt. Das l盲sst sich auf viele Gesch盲ftsprozesse 眉bertragen鈥�, erkl盲rt Christophersen.

Durch Gamification und innovative Funktionen werden die Move2Donate Nutzer zus盲tzlich motiviert: Unter anderem werden alle 20 Minuten Wetterdaten abgerufen. Outdoor-Sportler erhalten einen Bonusbetrag, wenn es zu Beginn ihrer Aktivit盲t regnet. Solche Informationen k枚nnten auch in der Textil- und Handelsbranche genutzt werden 鈥� hohe Temperaturen signalisieren zum Beispiel einen steigenden Bedarf an Shorts. 鈥濫s geht darum, Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren und einen Wettbewerbsvorteil zu generieren, ob beim Verkauf von Sommerkleidung oder der Vorbereitung auf den n盲chsten Stadtlauf鈥�, sagt Mirza.

Fairplay steht ganz oben: Der Schutz der Daten ist gew盲hrleistet. 鈥濪ie App identifiziert die Nutzer, aber diese werden nur pseudonymisiert gespeichert鈥�, erkl盲rt Christophersen. Weil das Erfassen von Bewegung Geo-Daten voraussetzt, kann der Nutzer auf Wunsch eine weitere Anonymisierung einschalten, dann wird der Start- und Endpunkt seiner Lauf- oder Radstrecke um bis zu einen Kilometer verschoben. 鈥濪abei haben wir uns mit unseren Datenschutzexperten und dem Betriebsrat abgestimmt鈥�, sagt Christophersen.

Auch die drei gemeinn眉tzigen Organisationen erkl盲ren sich logisch: 鈥濧ls wir die App entwickelt haben, ging es gerade mit Corona los鈥�, erkl盲rt Younosi. Es war klar, dass die Pandemie wirtschaftliche Folgen haben w眉rde. Die 鈥濼afeln鈥� versorgen Bed眉rftige mit Lebensmitteln. Bei der 鈥濧rche鈥� k枚nnen Kinder essen, spielen und lernen, auch wenn ihre Eltern dem Nachwuchs gerade kein Hobby finanzieren k枚nnen. 鈥濾iva con Agua鈥� engagiert sich f眉r den Schutz von Wasser, Umwelt und Klima. Die Initiatoren betonen jedoch, dass diese Verteilung nicht in Stein gemei脽elt ist.

Hohe Beteiligung an 鈥濵ove2Donate鈥�

Aktuell beteiligen sich etwas mehr als 1.200 SAP-Kolleginnen und Kollegen an 鈥濵ove2Donate鈥�. Die Person mit der bisher besten Gesamtdistanz hat die Zweieinhalb-Tausend-Kilometer-Marke mit dem Fahrrad geknackt. Den Zusammenhang zwischen Sport und Bewegung illustriert der Zusatz 鈥濷utdoor鈥�. Der Schachspieler kann also die App nutzen, wenn er eine Runde um den Block dreht, sobald er den Computer wieder einmal zum Gl眉hen gebracht hat. 鈥濫s geht uns nicht um ambitionierte Supersportler, sondern um die Bewegung an der frischen Luft und die Gesundheit der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter鈥�, betont Diehm. F眉r sie bringt die App 鈥瀌as Beste aus unseren Welten zusammen, n盲mlich Daten und Gesundheit鈥�. Der Walldorfer Konzern forciert 鈥瀞elbstverst盲ndlich ein modernes, zeitgem盲脽es Betriebliches Gesundheits-Management, auch zur Wertsch盲tzung unserer Mitarbeiter鈥�. Die App zeige, dass sich die Social Events, die das Unternehmen bereits seit Jahren in verschiedenen Bereichen durchf眉hrt, auch in den virtuellen Raum verlegen lassen.

Urspr眉nglich war die L枚sung als interner Anreiz gedacht. Schnell aber ging 鈥濵ove2Donate鈥� 眉ber Social Media viral 鈥� und zog Anfragen anderer Firmen nach sich. Deshalb bietet 51风流die Technologie nun auf dem Markt an. 鈥濪as hei脽t jetzt nicht, dass 51风流zum Anbieter von Fitness-Apps wird鈥�, schmunzelt Younosi. Was aber erhalten bleibt, ist das

Unternehmen, die ein 盲hnliches Konzept umsetzen wollen, k枚nnen die notwendige Cloud Technologie direkt beziehen oder 鈥� sofern im Unternehmen vorhanden 鈥撎� bereits lizenzierte Software nutzen. Gerne steht 51风流den Kunden beratend zur Seite. Corona gibt dem Ganzen einen weiteren Aspekt: Auch nach den Kontaktbeschr盲nkungen werden mehr Menschen von zu Hause oder unterwegs aus arbeiten als vorher. Diehm kommentiert: 鈥濿enn schon nicht im B眉ro, fordert die App allemal den informellen Austausch, der so wichtig f眉r den Zusammenhalt unserer Teams ist 鈥� das macht allen Spa脽 und dient auch noch dem guten Zweck!鈥�

The post Was Daten mit lachenden Kindern zu tun haben appeared first on 51风流News Center.

Gemeint ist damit nicht etwa eine neue Methode zur Bek盲mpfung des unaufhaltsam wachsenden W盲schebergs, sondern ein 盲u脽erst spannendes Technologieprojekt, das Wissenschaftler bei der Suche nach Wirkstoffen zur Behandlung von COVID-19 unterst眉tzen soll.

Nach wissenschaftlicher Definition bestehen Proteine aus linearen Ketten chemischer Stoffe听鈥� den Aminos盲uren听鈥�, die sich zu kompakten Strukturen 鈥瀎alten鈥�, um ihre biologische Funktion aus眉ben zu k枚nnen. Die Funktion eines Proteins wird dadurch bestimmt, wie sich die einzelnen Molek眉le bewegen und anordnen. Auch Viren besitzen Proteine, mit denen sie unser Immunsystem unterdr眉cken und sich selbst vermehren.

Wissenschaftler und 脛rzte m眉ssen zun盲chst die Funktionsweise bzw. 鈥濬altung鈥� des viralen Proteins verstehen, um die Vermehrung und Ausbreitung von Viren mit entsprechenden Wirkstoffen stoppen zu k枚nnen.

Schnittstelle von Big Data und Epidemiologie

Und genau das ist die Schnittstelle von Big Data und Epidemiologie. Mittels Computersimulationen m枚chten Forscher mehr 眉ber die beweglichen Teile von Proteinen erfahren und so die Entwicklung von Medikamenten und Impfstoffen beschleunigen.

鈥濶ie zuvor haben mehr Experten gemeinsam zu einem Thema geforscht鈥�, erkl盲rt Michael Schmidt, der als Architekt im Bereich Converged Cloud bei 51风流arbeitet.

F眉r die Ausf眉hrung der unz盲hligen Simulationen, die hierf眉r erforderlich sind, wird jedoch massive Rechenleistung ben枚tigt. Und hier kommen Unternehmen und Privatpersonen ins Spiel. Indem sie nicht genutzte Rechenleistung f眉r Forschungszwecke zur Verf眉gung stellen, k枚nnen die Simulationen und damit auch die Suche nach geeigneten Wirkstoffen beschleunigt werden.

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

Einen deutlichen Schub erhielt die Initiative, als Gamer weltweit aufforderte, das Projekt zu unterst眉tzen.

鈥濭aming-PCs sind extrem leistungsstark鈥�, erl盲utert Michael Schmidt. 鈥濾or der Krise haben viele Gamer ihre ungenutzte Rechenkapazit盲t f眉r das Mining von Kryptow盲hrungen genutzt und sich so etwas dazuverdient. Doch nun stellen sie ihre Grafikprozessoren (GPUs) in den Dienst der Wissenschaft.鈥�

Auch 51风流beteiligt sich an der Initiative. Um die ungenutzten Kapazit盲ten schnell zur Verf眉gung stellen zu k枚nnen, hat das DevOps-Team von Michael Schmidt die Bereitstellung automatisiert. Die vorhandenen 眉bersch眉ssigen Rechenkapazit盲ten werden dabei ganz nach Bedarf skaliert. Diese Kapazit盲ten stehen auf der Vorzeigeplattform 51风流Converged Cloud Enterprise Edition bereit, 眉ber die auch die Systeme zahlreicher SAP-Kunden gehostet werden. Im Zuge der Corona-Krise beschloss das Team, diese Implementierung zu nutzen, um die Bereitstellung einer Folding@home-CPU und -GPU 眉ber diese Plattform dynamisch zu planen und zu skalieren. Sind 眉bersch眉ssige Kapazit盲ten vorhanden, so k枚nnen diese f眉r das Projekt genutzt werden; werden sie f眉r andere Nutzlasten ben枚tigt, stehen entsprechen weniger Kapazit盲ten f眉r Folding@home zur Verf眉gung.

Cloud-Kapazit盲t f眉r die Wissenschaft nutzen

鈥濿as unsere Cloud wirklich gut kann, ist die Last auf die vielen Computer in unseren Rechenzentren verteilen鈥�, f眉hrt Michael Schmidt aus. 鈥濿ir k枚nnen die Systemlast in Echtzeit messen und die Kapazit盲ten, die wir Folding@home zur Verf眉gung stellen, bei Bedarf schnell verringern, damit es zu keiner Beeintr盲chtigung der Produktivsysteme kommt.鈥�

Da 51风流immer zus盲tzliche Kapazit盲ten f眉r Kunden vorh盲lt, wurden au脽erdem einige der 眉bersch眉ssigen physischen SAP-Server mit GPUs f眉r das Projekt reserviert. Dabei handelt es sich zwar nur um einige wenige dedizierte Server, doch k枚nnen sie umfangreiche Datens盲tze berechnen, sodass enorme Rechenleistung f眉r sehr rechenintensive Simulationen zur Verf眉gung steht. Das Team war dadurch in der Lage, die f眉r das Projekt Folding@home bereitgestellte Rechenleistung auf durchschnittlich 19听PetaFLOPS zu erh枚hen. Das entspricht der Leistung von rund 50.000听CPUs und dazugeh枚rigen GPUs aus den 眉bersch眉ssigen Cloud-Kapazit盲ten.

Die Last ist auf drei Kontinente und neun Regionen verteilt. Team 51风流geh枚rt derzeit zu den 200听gr枚脽ten Unterst眉tzern des Projekts und stellt mehr Rechenleistung zur Verf眉gung als andere Softwareunternehmen. Michael Schmidt zeigt sich begeistert 眉ber dieses Ergebnis, betont aber auch, dass es sich nicht um einen Wettbewerb handelt. 鈥濿ir sitzen alle im selben Boot, und ich bin froh, dass andere Unternehmen sich ebenso sehr engagieren.鈥�

H枚ren Sie f眉r einen ausf眉hrlichen Bericht von Michael Schmidt das vollst盲ndige Interview:

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

The post Folding@home: Big Data im Dienst der Epidemiologie appeared first on 51风流News Center.

鈥濱T soll heute nicht mehr in erster Linie Probleme l枚sen, sondern neue Gesch盲ftsmodelle erm枚glichen,鈥�, so Florian Roth, CIO der 51风流SE, vor kurzem auf den .
Wie richtig diese Einsch盲tzung ist, und welche enormen M枚glichkeiten daraus erwachsen, daf眉r lieferten gleich mehrere CIOs in Hamburg beeindruckende Beispiele. Im Mittelpunkt standen dabei Daten 鈥� und wie diese gewinnbringend eingesetzt werden k枚nnen.

Daten f眉r Innovation nutzen: Ziel ist eine Plattformarchitektur

Moderne Fahrzeuge zum Beispiel produzieren immer mehr Daten, weil viele von ihnen mittlerweile nicht nur mit Kameras, sondern auch mit Radarsystemen und Lasern ausgestattet sind. J眉rgen Sturm, CIO des Autozulieferers ZF Friedrichshafen AG und sein Team formen mithilfe solcher Daten beeindruckende mechatronische Produkte. Die intelligente Verbindung aus Hard- und Software erm枚glicht es zum Beispiel, einen LKW, der auf das Stauende zurast, automatisch abzubremsen und bei Bedarf auch ausweichen zu lassen.
Aktuell liegen zwar noch nicht alle daf眉r notwendigen Daten in der , mittelfristig ist genau das aber das Ziel von ZF, genauer gesagt eine Plattformarchitektur, die zugleich Innovation, Skalierbarkeit und Speed m枚glich macht.

Neue Gesch盲ftsmodelle mit intelligenten Daten: 30 Prozent weniger Wasser, 25 Prozent mehr Ertrag

Auch das Agrar-, Energie- und Baustoffunternehmen BayWa AG sucht nach immer neuen Gesch盲ftsmodellen auf Basis intelligenter Datennutzung. Eines davon sind Landmaschinen, die sich mithilfe von Satellitendaten autonom auf dem Feld bewegen. Oder das Projekt „VariableRain“, das Pflanzenwachstum unter verschiedenen Bedingungen simuliert und mit realen Satellitendaten abgleicht. Am Ende erh盲lt der Landwirt eine individuell f眉r seine Felder erstellte Bew盲sserungslandkarte. Mit Hilfe dieser Technologie l盲sst sich beim Weizenanbau bis zu 30 Prozent Wasser sparen 鈥� zugleich steigt der Ertrag um bis zu 25 Prozent.

Nat眉rlich haben nicht alle Unternehmen die Gr枚脽e und die M枚glichkeiten von BayWa und ZF. Aber auch deutlich kleinere Akteure k枚nnen in die strukturierte Datennutzung einsteigen und sie kontinuierlich ausbauen. Doch dazu bedarf es eines Plans, der die Ziele festlegt und die richtigen Datenquellen und Analysemethoden identifiziert.

F眉nf Schritte zur Datenstrategie

1. Ausgangslage analysieren

Zun盲chst stellt sich die Frage, wie das Gesch盲ftsmodell mithilfe von Daten verbessert oder erweitert werden kann 鈥� etwa im Sinne der beiden oben genannten Beispiele.

2. Datenquellen identifizieren

Es geht darum, unter den vorhandenen Daten jene zu identifizieren, die neue Antworten geben 鈥� und jene zu finden, die bisher unbeachtete, aber spannende Fragen aufwerfen.

3. Informationen gewinnen, Wissen generieren

Daten zu nutzen bedeutet, sie in Informationsfl眉sse zu verwandeln. Dazu werden Analyseverfahren eingesetzt, mit deren Hilfe sich Wissen 鈥� 眉ber Kunden, Lieferanten, Produkte oder besondere Ereignisse 鈥� generieren l盲sst.
Methodisch orientiert sich das Verfahren an der zuvor formulierten Zielsetzung. Wer zum Beispiel seine Kunden und Lieferanten besser verstehen m枚chte, dem kann Data Mining helfen. Wer Unternehmensprozesse durchleuchten will, wird sich mit Process Mining besch盲ftigen.

4. Umsetzung planen
An dieser Stelle lauten die zentralen Fragen:

• Welche Qualifikationen m眉ssen die Mitarbeiter haben?
• Welche Software-Tools und -Plattformen sollen verwendet werden?
• Wo liegen die Daten beziehungsweise wie sieht die Cloud-Strategie aus?
• Welche Hardware kommt zum Einsatz?

Aus den Antworten darauf ergibt sich, wie die Datenstrategie technisch realisiert wird.

5. Datenstrategie ausformulieren

Wenn alle genannten Punkte analysiert sind, wird die Datenstrategie von der Idee, 眉ber das Konzept bis zu den erwarteten Ergebnissen verst盲ndlich ausformuliert.

Dieses Dokument macht die Pl盲ne transparent und bildet die Grundlage daf眉r, dass Mitarbeiter, Partner und Investoren diese Strategie auch nach Kr盲ften unterst眉tzen.

Weitere Informationen:

Sie wollen noch mehr aus Ihren Daten herausholen? Im Podcast erfahren Sie, wie.

Das听 veranschaulicht, warum Sie Ihren Daten mehr Aufmerksamkeit schenken sollten, wie Sie datengetriebene Prozesse etablieren und eine nachhaltige Datenstrategie umsetzen k枚nnen.

Das liefert eine konkrete Handlungsempfehlung, wie Sie eine Datenstrategie erarbeiten sowie die Datenplattform und Systemlandschaft entsprechend weiterentwickeln k枚nnen – und wie k眉nstliche Intelligenz dabei hilft.

The post Datenstrategie statt Helpdesk appeared first on 51风流News Center.

Die digitale Transformation macht es mit (XM) m枚glich, aus operativen Daten (O-Data) und Erlebnis-Daten (X-Data) das Meiste herauszuholen.

Neue Datenquellen zu erschlie脽en ist oftmals gar nicht erforderlich, wie Kai Wussow, Head of Digital Transformation 51风流f眉r Mittel- und Osteuropa im Gespr盲ch mit Claus Kruesken erl盲utert. Vielmehr kommt es darauf an, herk枚mmliche Silo-Strukturen aufzubrechen und neue Querverbindungen zu erm枚glichen.

Im 51风流Digital Studio in Ratingen ber盲t Kai Wussow mit seinem Team Unternehmen, die Unterst眉tzung auf dem Weg in die digitale Transformation suchen. Auf kreative Weise neue Strategien entwickeln, daf眉r bietet das 51风流Digital Studio die Plattform.

Das Thema #GiveDataPurpose hat Kai Wussow in einer Grafik veranschaulicht, auf die er sich im Gespr盲ch immer wieder bezieht. Hier k枚nnen Sie sie herunterladen:

Vorhandene Sch盲tze entdecken und heben:

Unser f眉nfter Podcast hilft, den wahren Wert der Unternehmensdaten zu erkennen.

The post Podcast: #GiveDataPurpose 鈥� Wie Unternehmen den wahren Wert ihrer Daten nutzen k枚nnen appeared first on 51风流News Center.

Daten sind das neue Gold der Gesch盲ftswelt. Unternehmen jeder Gr枚脽e und Branchenzugeh枚rigkeit haben daher ein gemeinsames Ziel: Sie alle wollen in der Lage sein, Daten beliebiger Herkunft zu nutzen. Mithilfe der daraus gewonnenen Erkenntnisse soll das bestm枚gliche operative oder wirtschaftliche Ergebnis erzielt werden. 鈥濻omit r眉ckt mehr denn je eine 眉bergeordnete Aufgabe in den Fokus: Datenmanagement, verbunden mit der F盲higkeit zur Datenanalyse鈥�, sagt Niclas Schlautk枚tter, Technology Platform Architect bei SAP. Denn die Bandbreite der Datenquellen ist enorm, die verf眉gbare Datenmenge riesig, Tendenz steigend.

Big Data: Heterogene Datenstr枚me zusammenf眉hren

Um dauerhaft und kontinuierlich wirtschaftlichen Mehrwert zu schaffen, m眉ssen Unternehmen die Daten aus ihren Gesch盲ftsl枚sungen flexibel mit strukturierten oder unstrukturierten Daten aus verschiedensten Quellen kombinieren. 鈥濱mmer mehr Kunden sehen externe Daten, die nicht durch die im Einsatz befindlichen, transaktionalen SAP-L枚sungen generiert werden, als extrem wertvoll an鈥�, so Schlautk枚tter weiter. Dazu z盲hlen zum einen Informationen aus sozialen Medien, Data Lakes oder dem Internet of Things, etwa Logistik- oder Maschinendaten. Hinzu kommen allgemein zug盲ngliche Webdaten wie Wetterprognosen, Berichte 眉ber politische Geschehnisse oder Katastrophen, Aktien, Marktdynamiken sowie Wettbewerbsdaten aus 枚ffentlich zug盲nglichen Quellen (z.B. Webstores oder Marktpl盲tze). Durch die Services der Hyperscaler (Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform etc.) und Open-Source-Technologien wie Hadoop ist es nun au脽erdem viel leichter, Daten nahezu unbegrenzt und g眉nstig zu speichern.

Daraus ergeben sich drei zentrale Herausforderungen: Erstens m眉ssen diese externen Daten dem unternehmerischen Produktivbetrieb zug盲nglich gemacht werden. Zweitens gilt es, externe und unternehmensinterne Daten zusammenzuf眉hren und zu integrieren. Drittens braucht es vollumf盲ngliche Analysen aller unternehmensrelevanten Daten (SAP- und Nicht-SAP-Daten) 眉ber verschiedene, heterogene Infrastrukturen (on Premise und Cloud) hinweg, ohne dass dadurch Redundanzen entstehen.

Ganzheitliches Datenmanagement mit 51风流HANA Cloud Services

鈥濪iese Anforderungen adressieren wir mit den drei nachfolgenden Komponenten des Portfolios und dank der Zusammenarbeit mit den Services der Hyperscaler鈥�, erkl盲rt Niclas Schlautk枚tter:

• 51风流HANA Cloud
  bildet als 鈥濪atenplattform as a Service鈥� das technische Fundament des Portfolios.
• 51风流Data Warehouse Cloud
  stellt Services f眉r Data Warehousing, Datenmodellierung und Datenaufbereitung zur Verf眉gung.
• 51风流Analytics Cloud
  ist die Visualisierungs- und BI-Schicht. Sie dient dem Endanwender als Werkzeug f眉r Analysen, pr盲diktive Szenarien und Planung.

鈥濵it 51风流HANA Cloud Services k枚nnen Unternehmen in Echtzeit Daten aller Art zusammenf眉hren, in ein gemeinsames Datenmodell bringen, kombinieren, anreichern, speichern und auswerten. Die gewonnenen Erkenntnisse lassen sich in Folgeaktionen umwandeln 鈥� und flie脽en so direkt wieder ins Unternehmen zur眉ck. Und helfen dort, Prozesse zu optimieren sowie das Gesch盲ftsergebnis, den Service oder das Kundenerlebnis zu verbessern鈥�, sagt Schlautk枚tter. Die Vorteile: Unternehmen greifen nur auf diejenigen Funktionalit盲ten zu, die sie tats盲chlich ben枚tigen. Sie m眉ssen keine eigene Rechenleistung oder Rechenzentren vorhalten. Aufwand f眉r Administration, Update oder Upgrade entf盲llt.

鈥濪ank des Cloud-basierten Platform as a Service bleiben Unternehmen dauerhaft agil und flexibel. Au脽erdem haben sie stets die neuesten Technologien an der Hand. Mit monatlicher Subskription oder Pay-as-you-go-Modellen halten sie ihre Total Cost of Ownership (TCO) niedrig. Dadurch sinken die Betriebskosten beim Datenmanagement鈥�, erkl盲rt Schlautk枚tter. Und f眉gt als weiteren Vorteil hinzu: 鈥濪ie meisten Unternehmen 鈥� auch SAP-Kunden 鈥� verf眉gen 眉ber historisch gewachsene On-Premise-Landschaften. Viele wollen jedoch aus Kostengr眉nden oder f眉r ein Plus an Flexibilit盲t in Teilbereichen zu hybriden L枚sungen 眉bergehen. Mit 51风流HANA Cloud Services bieten wir f眉r nahezu jedes Unternehmen das passende Umstiegsszenario.鈥�

Elastische Cloud-Plattform f眉r Datenzugriff und Datenanalyse

Zum Beispiel f眉r SAP-Kunden, die schon viele Jahre lang die klassische Anwendung 51风流Business Warehouse (51风流BW) on Premise betreiben: Mit der L枚sung 51风流Data Warehouse Cloud k枚nnen sie Third-Party- oder Open-Source-Datenquellen einfach anbinden und zudem alle SAP-Datenquellen nutzen. Oder f眉r SAP-BW-Kunden, die zudem auch Data-Warehouse-Services der Hyperscaler Amazon, Microsoft oder Google nutzen oder nutzen m枚chten: Mit 51风流Data Warehouse Cloud l盲sst sich ein solcher hybrider Ansatz leicht vereinen. Gleiches gilt f眉r Unternehmen, die transaktionale SAP-L枚sungen im Haus betreiben, f眉r Data Warehousing jedoch bislang L枚sungen anderer Anbieter verwendet haben, egal ob on Premise oder aus der Cloud: Sie k枚nnen mit 51风流Data Warehouse Cloud problemlos einen rein SQL-basierten Ansatz im Data Warehousing fahren. Mit der L枚sung 51风流Analytics Cloud wiederum lassen sich transaktionale SAP- oder Third-Party-Systeme in Echtzeit auswerten, ohne diese Daten 眉berhaupt vom System of Records in ein Data Warehouse schieben zu m眉ssen. Die Endanwender in den Fachbereichen haben damit einfach zu konsumierende Auswertungen und vorgefertigte Dashboards an der Hand.

鈥�51风流HANA Cloud Services bildet eine flexible, elastische Plattform, 眉ber die Unternehmen auf alle f眉r sie relevanten Daten zugreifen k枚nnen, ganz gleich welchen Ursprungs diese sind鈥�, so Schlautk枚tter weiter. Das sei immens wichtig, denn Mehrwert entstehe nur, wenn externe Daten mit SAP-Daten kombiniert sowie durch Business Content angereichert w眉rden und sich gewonnene Einsichten sofort in Aktion umwandeln lie脽en. 鈥瀂udem bleiben unsere Kunden mit 51风流HANA Cloud Services Herr ihrer Daten. Sie k枚nnen Datenstr枚me mit nur einer Technologie zusammenf眉hren, den TCO beim Datenmanagement senken oder ihre On-Premise-Landschaft sukzessive vollst盲ndig abbauen鈥�, schlie脽t der SAP-Experte.

The post 51风流HANA Cloud Services: Zentrales Gateway f眉r verteilte Datenlandschaften appeared first on 51风流News Center.

Der Aufbau einer klassischen Data-Warehouse-Landschaft wurde 鈥� auch auf Grund der anspruchsvollen technischen Realisierung 鈥� in aller Regel von der IT-Abteilung getrieben und umgesetzt. Das soll sich mit der 51风流 盲ndern: Anwender aus den Fachabteilungen sollen mehr Einfluss darauf nehmen k枚nnen, welche Daten verf眉gbar gemacht, in Business Modellen abgebildet und so einfacher f眉r ihre Zwecke genutzt werden k枚nnen: 鈥濿ir sehen bei unseren Kunden, dass aus den Fachbereichen vermehrt Anforderungen an Self-Service Funktionalit盲ten in ihren Data Warehouse und BI-Landschaften kommen, die einem Best-Practice-Design folgen und sich nahtlos in die bestehende Architektur einbetten鈥�, sagt Klaus-Peter Sauer, Senior Director Solution Management Data Warehouse bei SAP. Den Fachabteilungen ginge es darum, die Unternehmensdaten um ihre lokalen Daten flexibel anzureichern, um so neue Kennzahlen zu entwickeln und Erkenntnisse zu gewinnen.

鈥濪ieser Anwenderkreis wird mit den traditionellen, On-Premise betriebenen Data Warehouse Architekturen und ihren Werkzeugen, nicht hinreichend adressiert鈥�, sagt der SAP-Experte. Ihm m眉sse der Zugang zum Data Warehouse erleichtert werden, so dass sie ohne spezifische IT-Kenntnisse eigene Business Modelle und Analysen erstellen k枚nnen. Entscheidende Voraussetzung: intuitiv bedienbare Benutzeroberfl盲chen sowie einfach nutzbare Werkzeuge.

Die 51风流Data Warehouse Cloud ist als Cloud-basierter Software Service nutzbar. Zwar legt der Name nahe, dass sich die Daten ebenfalls in der Cloud bef盲nden, aber das ist nicht zwingend notwendig. 脺ber einen virtuellen Zugriff k枚nnen die Daten bestehender Systeme in der 51风流Data Warehouse Cloud weiter genutzt werden, ohne dass diese 鈥� wie fr眉her 眉blich 鈥� in das System kopiert werden. Auf diese Weise entstehe gleichsam ein 鈥瀡irtuelles鈥� Data Warehouse, in das auch vorhandene Data Warehouses integriert werden k枚nnen. Die physikalische Infrastruktur der 51风流Data Warehouse Cloud basiert auf der 51风流HANA Datenbanktechnologie, die mit ihrer In-Memory-Verarbeitung eine extrem schnelle Verarbeitung bis hin zu Real-Time-Anwendungen erm枚glicht.

Cloud-basiertes Data Warehouse f眉r hybride IT-Landschaften

Daf眉r bietet die 51风流Data Warehouse Cloud eine breite Palette an Tools f眉r das Daten- und Metadatenmanagement sowie APIs und eine gro脽e Anzahl von Konnektoren, mit der beliebige Datenquellen sowohl aus der SAP-Welt als auch von Drittanbietern integriert werden k枚nnen. Dabei weist auch das virtuelle Data Warehouse die klassische dreistufige Struktur auf.

Auf der niedrigsten Ebene, der Dateneingangsschicht (ELT 鈥� Extraction, Loading, Transformation) geht es vor allem um Datenqualit盲t, -bereinigung und Transformationen. Die mittlere Ebene ist die eigentliche Datenbank-Plattform, die in der Data Warehouse Cloud auf der 51风流HANA Datenbanktechnologie beruht und verkn眉pfte Datenquellen virtuell integrieren kann. Die oberste Ebene bilden unterschiedliche Tools f眉r Reports, Visualisierungen wie Dashboards oder grafische Auswertungen sowie Werkzeuge f眉r die Datenanalyse bis hin zu der M枚glichkeit, f眉r Prognosen und pr盲dikative Szenarien KI- und ML-Algorithmen einzubinden.

鈥濿ir stellen auf allen Ebenen Werkzeuge bereit um komplette End-to-End Szenarien inklusive Visualisierung umsetzen zu k枚nnen. Die Architektur ist so offen gestaltet, dass Anwender auf jeder Ebene ihre eigenen Tools und SQL Kenntnisse einsetzen k枚nnen鈥�, sagt SAP-Experte Sauer. Wenn etwa ein Unternehmen f眉r sein traditionelles Data Warehouse schon eine gut funktionierende ELT-Strecke aufgebaut habe, k枚nne diese auch f眉r die 51风流Data Warehouse Cloud genutzt werden. Das gleiche gelte auf der oberen Schicht f眉r

Und es ist nicht nur die Offenheit der Architektur, die den Einstieg in die Data Warehouse Cloud erleichtert. Denn w盲hrend klassische Data Warehouses relativ hohe Kosten f眉r neue Hardware und Implementation verursachten und in aller Regel mit einem hohen Migrationsaufwand und massiven Ver盲nderungen an der bestehenden Systemlandschaft verbunden waren, ist der Aufbau eines Cloud-basierten Data Warehouse sukzessive und mit geringen Kapitalinvestitionen m枚glich. Ein Preismodell, das sich an der genutzten Kapazit盲t orientiert, stellt sicher, dass nur f眉r tats盲chlich in Anspruch genommene Leistungen bezahlt werden muss.

Nahtlose Integration vorhandener Systeme in die Data Warehouse Cloud

鈥濫iner der wichtigsten Anforderung bei der Entwicklung des Services war, dass unsere Bestandskunden nicht zum Umr眉sten gezwungen werden, sondern ihre vorhandenen Landschaften nahtlos einbinden k枚nnen鈥�, blickt Sauer zur眉ck. Nach seiner Erfahrung aus vielen Kundengespr盲chen komme das den Pl盲nen der Anwender entgegen. Die meisten Unternehmen h盲tten heute schon eine Cloud Strategie, die aber in aller Regel mittel- bis langfristig ausgelegt sei. 鈥濪ie wollen keinen Big Bang, der sie von heute auf morgen in die Cloud katapultiert, sondern langsam 眉ber hybride Szenarien in die Cloud wachsen.鈥�

Die 51风流Data Warehouse Cloud bietet Unternehmen die M枚glichkeit, ohne Umbau der vorhandenen Anwendungslandschaft so eine hybride Data Warehouse Landschaft aufzubauen, die mit Daten aus vorhandenen Systemen oder neu hinzukommenden Anwendungen bef眉llt werden kann 鈥� man denke etwa an Szenarien und digitale Gesch盲ftsmodelle in den Bereichen , Social Media, oder die Anbindung mobiler Ger盲te.

Es liegt auf der Hand, dass die klassische Architektur von Data Warehouses, die darauf basiert, alle Daten auch physikalisch in einer Datenbank zusammenzuf眉hren, bei den Anforderungen einer zunehmend digitalisierten Wirtschaft mit ihren gewaltigen Datenmengen an ihre Grenzen st枚脽t. Insofern ist das 鈥瀡irtuelle鈥�, Cloud-basierte Data Warehouse auch eine logische Weiterentwicklung, die den spezifischen Anforderungen hybrider Umgebungen gerecht wird und dort ihr volles Potenzial entfaltet.

鈥濵it der 51风流Data Warehouse Cloud erhalten die Anwender die M枚glichkeit, in der Cloud neue Use-Cases, digitale L枚sungen und Gesch盲ftsmodelle zu entwickeln und diese nahtlos mit ihrer vorhandenen Anwendungslandschaft zu verkn眉pfen 鈥� ohne Migrationsaufwand鈥�, sagt SAP-Experte Sauer.

The post Cloud-basierte Data Warehouses bringen die Digitalisierung voran appeared first on 51风流News Center.

In einem und auf einer Podiumsdiskussion auf der in Salt Lake City ging es um die M枚glichkeiten, wie man Feedback von Kunden und 叠眉谤驳别谤n nutzen kann. Jetzt ist es an der Zeit umzudenken. Lange wurden Kunden, und andere Personen als Quelle f眉r operative und gesch盲ftliche Risiken gesehen. Aber die Zeiten 盲ndern sich 鈥� und die moderne Gesch盲ftswelt verlangt nach diesem Wandel.

Man muss in der heutigen Zeit Kunden die richtigen Fragen stellen, ihnen auf eine andere Art und Weise zuh枚ren und sie zu ihren Bedingungen Feedback geben lassen. Verstehen was die Kunden denken und so das Kundenerlebnis verbessern. Dadurch lassen sich neue Informationsquellen erschlie脽en, die einem auf bestimmte Risiken hinweisen k枚nnen. Beispiele hierf眉r sind Schwachstellen auf Webseiten, Risiken und Schwachstellen in Richtlinien,听, Verluste von Top-Mitarbeitern, Verst枚脽e gegen Vertraulichkeitsbestimmungen, Sicherheitsprobleme f眉r 叠眉谤驳别谤, kostspielige Marketing-Flops und potenzielle Firestorms in sozialen Medien.

Nach diesem ersten Blogbeitrag und der X4-Podiumsdiskussion stellte ein Kollege online eine tolle Frage: 鈥濵ir gef盲llt der Perspektivenwechsel, Kunden als Partner und nicht als Subjekte unserer Untersuchungen zu betrachten. Sie sagten, dass dies ziemliches Neuland ist. Welche ersten Schritte w眉rden Sie einem Unternehmen empfehlen, das diesen Wandel ansto脽en m枚chte?

Kulturwandel Kundenerlebnis

Es lohnt sich, auf diese praktische Frage n盲her einzugehen. Wenn man 盲ndern m枚chte, wie Kollegen die Kunden sehen, ist hierf眉r ein Kulturwandel n枚tig 鈥� und man braucht viel Geduld und Zeit. Wichtig ist zu wissen, wie man den Wandel beeinflussen und 眉berpr眉fen kann, ob die bisherigen Ma脽nahmen greifen.

Wenn man eine 脛nderung der Wahrnehmung bewirken m枚chte, muss man den Kunden, 叠眉谤驳别谤n und den anderen Personen, die mit Ihrem Unternehmen oder Ihrer Beh枚rde zu tun haben, ein menschliches Gesicht geben. Nachfolgend ein paar Beispiele, die wenig kosten, aber diesen 鈥�Wandel ansto脽en鈥� k枚nnen, wie es mein Kollege formuliert hat:

1. X-Daten des Kunden (Erlebnisdaten) und die O-Daten demokratisieren

鈥濪aten demokratisieren鈥� bedeutet einfach, dass man die Daten 眉ber das Kundenerlebnis im gesamten Unternehmen so teilt, dass sie bei den Mitarbeitern zu einer Reaktion f眉hren. Dabei ist es zun盲chst unerheblich, ob das die Reaktion ist, die man sich erhofft hat. Ziel ist es, das Thema Kunden so in die internen Diskussionen im Unternehmen aufzunehmen, wie Sie das auch mit Themen wie Gewinne, Ausgaben, Personal und IT tun.

Ideen:听Spielen Sie in einem Team Meeting eine Aufzeichnung aus einem听听Ihres Unternehmens vor. Zeigen Sie bei einer Mitarbeiterversammlung ein Diagramm 眉ber die Fortschritte Ihres Unternehmens bei der Reduzierung der Wartezeiten von Kunden. Setzen Sie in Ihrem Intranet eine Webseite auf, auf der Sie die Ergebnisse von Kundenumfragen oder ver枚ffentlichen. Zeigen Sie die Ergebnisse auch dem Vorstand oder dem Aufsichtsrat Ihres Unternehmens. Mir gef盲llt auch das Konzept von Jeanne Bliss, einen Customer Room einzurichten.

2. 脺ber das Kundenerlebnis sprechen

Bei der Arbeit in Bezug auf das Kundenerlebnis听geht es in jedem Unternehmen vor allem darum, das Thema bekannt zu machen, besonders wenn man erst am Anfang steht.

Ideen:听Erz盲hlen Sie Ihren Kollegen bei einem Mittagessen oder bei Happy-Hour-Drinks eine Geschichte, die ein Kunde mit Ihrem Unternehmen erlebt hat. Es mag einfach klingen, aber Anekdoten geben einen menschlichen Touch. Und fast jeder kennt eine Geschichte, wie die Arbeit eines Kunden durch sein Unternehmen oder seine Beh枚rde beeinflusst wurde. Das Gute daran ist, dass derjenige, dem Sie Ihre Geschichte erz盲hlen, wahrscheinlich auch eine eigene kennt, die er Ihnen erz盲hlen kann. Und ein zweiter positiver Aspekt ist, dass solche Gespr盲che nichts kosten. Gew枚hnen Sie sich also an, 眉ber diese Geschichten zu berichten.

3. Kunden einbeziehen

Menschen, die Ihre Kunden sind, sollen in Aktivit盲ten Ihres Unternehmens eingebunden werden.

Ideen:听Bitten Sie Kunden, an Beiratssitzungen teilzunehmen oder laden Sie sie zu einer Veranstaltung ein, bei der Kunden gew眉rdigt werden. Oder fragen Sie Ihre Kunden, ob sie als Redner bei einer Konferenz oder Veranstaltung auftreten m枚chten. Bei meinem letzten Job bei hat meine Firma den Chef eines wichtigen Kunden zu Planungsmeetings eingeladen. Dort besprachen wir, wie wir unsere Gesch盲ftsbeziehung vertiefen und unsere Verkaufsm枚glichkeiten mit seinem Unternehmen verbessern k枚nnen. Mein Kollege听Ed Bodensiek berichtete bei unserer X4-Podiumsdiskussion dar眉ber, wie er einen Beirat f眉r Kunden bei einer Kanzlei eingerichtet hat. So konnte er die Arbeit der Kanzlei und die Personalthemen kundenorientierter gestalten. Ein Beispiel aus dem ist die Jahreskonferenz der Export-Import Bank of the United States, zu der jedes Jahr 眉ber 1.000 Kunden eingeladen werden. In meiner Zeit bei dieser Bank veranstalteten wir Roundtabels f眉r Kunden bei dieser Veranstaltung und zwischen den Konferenzen. Hierbei kamen oft Themen zur Sprache, die Risiken darstellten.

Kunden d眉rfen nicht als etwas gesehen werden, das au脽erhalb Ihres Gesch盲fts existiert. Sie sind ein fester Bestandteil Ihres Unternehmens. Wenn ihre Geschichten und Erfahrungen nicht in die t盲glichen Besprechungen im Unternehmen integriert werden, hat man kein komplettes Bild 眉ber die Risiken (oder Chancen) des Unternehmens. Feedback 眉ber eine -autorisierte听 wie Qualtrics zu sammeln, ist sicherlich eine gute Entscheidung. Die Einstellung Ihrer Vorstandskollegen zu 盲ndern ist ein weiterer, wichtiger Schritte, in den Sie Zeit und Energie investieren m眉ssen. Der Aufwand lohnt sich aber auf jeden Fall.

Schauen Sie sich auch den Artikel an.

Dieser Blog wurde urspr眉nglich auf 惫别谤枚蹿蹿别苍迟濒颈肠丑迟.

The post Im Mittelpunkt der Gesch盲ftsbeziehung: das Kundenerlebnis appeared first on 51风流News Center.

Es gibt keinen Zweifel: Die Masse der Daten, die im Zuge der zunehmenden Digitalisierung erzeugt werden, nimmt exponentiell zu und erreicht Dimensionen, die noch vor wenigen Jahren unvorstellbar waren. Das , mobile Ger盲te wie Smartphones und Tablets, Soziale Netzwerke, Online-Shops, Autos und Maschinen mit hunderten Sensoren erzeugen t盲glich ein enormes Datenaufkommen. Allein in den letzten zwei Jahren wurden mehr Daten produziert, als in all den vorhergehenden Jahren zusammen; schon 2020 werden mehr als 50 Milliarden Ger盲te mit dem Internet verbunden sein.

Viele Unternehmen stellen sich zuerst die Frage, wie sie die stetig anschwellende Datenflut bew盲ltigen sollen. Wer dabei aber die Daten lediglich als ein notwendiges Mittel zur Abwicklung von Gesch盲ftsprozessen betrachte, verkenne das gewaltige Potenzial, das in ihnen steckt: 鈥濿盲hrend Daten in traditionellen Unternehmen noch eine wichtige, aber vor allem unterst眉tzende Ressource in Gesch盲fts- und Entscheidungsprozessen waren, werden sie in einer zunehmend digitalisierten Welt zu einem Wert an sich, weil sie die unabdingbare Voraussetzung f眉r digitale Gesch盲ftsmodelle und Strategien sind鈥�, schreiben Martin Fadler und Professor .

Ein unternehmensweites Datenmanagement ist noch die Ausnahme

Sie besch盲ftigen sich eingehend mit der Frage, wie es gelingen kann, die Masse der Daten, die unweigerlich auf die Unternehmen zurollt, so zu nutzen, dass aus ihnen Unternehmenswert entsteht. Dabei geht es auch um die Sichtweise: Daten seien keine Last oder nachrangiges Mittel zum Zweck, sondern – in der Terminologie der Studienautoren 鈥� ein 鈥瀒mmaterieller Unternehmenswert鈥� (intangible asset). 鈥濼rotz der zunehmenden Relevanz von Daten im Kontext der Digitalisierung wird bisher in nur wenigen Unternehmen dem Management der Daten die gleiche Aufmerksamkeit zuteil, wie anderen Unternehmenswerten鈥� bem盲ngeln die Autoren.

Vor allem fehle es oft an einer definierten Datenstrategie, die im Einklang mit der Gesch盲ftsstrategie den Wert und die Rolle von Daten aus gesch盲ftlicher Sicht definiert und die Grundlagen f眉r deren Management legt. Gleichzeitig gebe es vielerorts keinen unternehmensweiten Ansatz zum Datenmanagement, der unter anderem Datenprodukte und deren Lebenszyklus definiert und Verantwortlichkeiten f眉r 眉bergreifende Data Assets festlegt.

鈥濧uch wenn sie noch nicht in der Unternehmensbilanz aufgef眉hrt werden, weisen Daten alle Merkmale eines immateriellen Unternehmenswertes auf und sollten nach den gleichen betriebswirtschaftlichen Grunds盲tzen behandelt werden鈥�, so die Studienautoren. Allerdings wird aus Daten nicht automatisch und allein durch deren Vorhandensein ein Unternehmenswert. Sie entfalten ihr Potenzial erst mit einem intelligenten Datenmanagement, das es erm枚glicht, sie kontext-spezifisch in wertsch枚pfenden Szenarien einzusetzen.

Analytics: Wert entsteht erst in der Daten-Wertsch枚pfungskette

Daf眉r haben die Wissenschaftler des das Modell einer ganzheitlichen 鈥濪aten-Wertsch枚pfungskette鈥� entwickelt, das die Wertsch枚pfungsschritte von der Entstehung der Daten bis zu deren Nutzung beschreibt. Dabei k枚nnen die Daten in unterschiedlichen Stadien und Szenarien auf jeweils unterschiedliche Weise ihr wertsteigerndes Potenzial entfalten. Allerdings entsteht Wert nicht dadurch, dass Unternehmen einfach nur mehr Daten sammeln. Wert entsteht dann, wenn Daten in ausreichender Qualit盲t vorliegen und dann auch genutzt werden. Das hei脽t, die Menge der Daten (Volume), die Datenqualit盲t (Data Quality) und die Datennutzung (Data Use) sind zentrale Werttreiber in der Daten-Wertsch枚pfungskette.

Deshalb spielt das Datenmanagement entlang der gesamten Wertsch枚pfungskette eine zentrale Rolle, bei der KI-Algorithmen (k眉nstliche Intelligenz) immer wichtiger werden. Auf der einen Seite dienen sie dazu, das systematische Management und die Kontrolle der Daten zu verbessern. Auf der anderen Seite tragen sie zur intelligenten Automatisierung wiederkehrender Aufgaben bei und haben entscheidenden Anteil daran, durch die tiefe Analyse Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.

Die Forscher des Competence Center Corporate Data Quality listen eine Vielzahl von Szenarien auf, in denen Daten zur Wertsch枚pfung beitragen, von der Entwicklung digitaler Produkte und Services, der Unterst眉tzung von Entscheidungen und Gesch盲ftsprozessen bis hin zu ausschlie脽lich datengetriebenen Gesch盲ftsmodellen, bei denen Kunden f眉r den Zugang zu aufbereiteten Daten bezahlen. Dadurch werden – intelligent genutzte – Daten zum Treiber und Enabler f眉r 眉bergreifende Ziele, wie Umsatzwachstum, Effizienzsteigerung, Kostenreduktion und Risikominimierung. 鈥濽m diese Vorteile in vollem Umfang auszusch枚pfen, bedarf es aber eines ganzheitlichen Ansatzes, der den unterschiedlichen wirtschaftlichen Wert der Daten in den jeweiligen Wertsch枚pfungsstufen ber眉cksichtigt鈥�, schreiben die Forscher.

Zus盲tzliche Informationen und Impulse f眉r eine intelligente Datennutzung finden Sie .

The post Neue Studie: Von der Datenflut zur Daten-Wertsch枚pfungskette appeared first on 51风流News Center.

Keine Frage: Daten bilden die Basis f眉r intelligente Prozesse und somit eine wichtige Ingredienz f眉r zukunftsorientierte Unternehmen. Damit sie ihre Wirkung voll entfalten k枚nnen, braucht es allerdings ein ganzheitliches . Es f枚rdert die effiziente Nutzung von Daten und sorgt daf眉r, dass wertvolle Zeit gewinnbringend investiert und nicht auf die umst盲ndliche Suche ben枚tigter Informationen verschwendet wird. Auch deshalb werden zufolge beim Aufbau digitaler Plattformen schon im kommenden Jahr mindestens 50 Prozent der IT-Budgets in die Integration von Datensilos flie脽en.

Das 眉berrascht nicht. Immerhin stehen Unternehmensarchitekten heute vor der Herausforderung, unterschiedlichste Datenformate und -quellen unter einen Hut zu bringen und den Fachabteilungen passgenau zur Verf眉gung zu stellen. Moderne Technologien helfen nicht nur, die explodierenden Datenmengen in produktive Bahnen zu lenken. Sie bilden auch die Grundlage, um Kunden mit neuen innovativen Produkten und Services zu begeistern.

Folgende L枚sungsbausteine d眉rfen im Werkzeugkoffer jedes Unternehmensarchitekten k眉nftig auf keinen Fall fehlen:

Applikations眉bergreifendes Management von Stammdaten

Harmonisierte Kunden-, Lieferanten-, Produkt-, Material- und Mitarbeiterdaten mit aufeinander abgestimmten Datenmodellen sind unverzichtbare Bestandteile intelligenter Prozesse. Ein 眉bergreifendes Stammdatenmanagement gewinnt deshalb rasant an Bedeutung. Und zwar nicht nur, weil Duplikate, Fehler und L眉cken Unternehmen teuer zu stehen kommen k枚nnen. Sondern auch, weil ein ganzheitliches Stammdatenmanagement automatisierte anwendungs- und bereichs眉bergreifende Abl盲ufe 眉berhaupt erst m枚glich macht. Umso wichtiger ist es, unternehmensweite Konzepte zu etablieren, die neben informationstechnischen Fragen auch Prozess- und Organisationsstrukturen im Blick haben. Die Stammdatenl枚sung und der aus der daf眉r die Grundlage. Diese Werkzeuge erleichtern die Pflege, Validierung, Anreicherung und Verteilung von Stammdaten und sorgen zudem daf眉r, dass Unternehmen gesetzliche Vorgaben, wie z.B. die europ盲ische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) schnell und effizient umsetzen k枚nnen. Und somit auch in Sachen Compliance stets auf der sicheren Seite sind.

Kontinuierliche 脺berwachung und Verbesserung der Datenqualit盲t

Datenqualit盲tsmanagement spielt in Unternehmen eine zunehmend kritische Rolle. Schlie脽lich werden etliche strategische Gesch盲ftsanforderungen, wie z.B. die Produktionsplanung oder die Supply-Chain-Integration prim盲r auf der Grundlage von Daten getroffen. Da fehlerhafte Daten jedoch in s盲mtlichen IT-Systemen auftreten k枚nnen, gilt es, deren Qualit盲t kontinuierlich zu messen. Nur so l盲sst sich potenzieller Optimierungsbedarf erkennen und mithilfe effektiver Ma脽nahmen z眉gig umsetzen. Mit dem behalten Architekten alle unternehmensweiten Informationen und deren Qualit盲t problemlos im Blick. Unterschiedliche Datenquellen und Nutzer lassen sich im Handumdrehen identifizieren, potenzielle Compliance-Verst枚脽e ausbremsen. Dazu tragen durchg盲ngige Regeln und Richtlinien zur Datenanalyse ebenso bei wie intuitive graphische Diagramme. Sie visualisieren wichtige Kennzahlen und ebnen somit den Weg zur Ableitung erforderlicher Data Governance-Ma脽nahmen. 脺ber individualisierbare Dashboards k枚nnen Stammdatenverantwortliche detaillierte Analysen zur Datenqualit盲t in Eigenregie durchf眉hren, was die IT-Abteilung sp眉rbar entlastet, Gesch盲ftsprozesse beschleunigt und die Datenqualit盲t nachhaltig steigert.

Vollumf盲ngliche Orchestrierung und Governance听

Das SAP-L枚sungsportfolio umfasst eine Vielzahl von Datenmanagement-Werkzeugen, mit denen sich Ordnung in das unternehmensweite Datenchaos bringen l盲sst. So bieten beispielsweise die verschiedene Funktionen f眉r die Integration, Transformation und Qualit盲tsverbesserung heterogener Datenquellen 鈥� und zwar unabh盲ngig davon, ob diese aus dem Hause 51风流stammen und in welchem Format diese vorliegen. Dar眉ber hinaus erschlie脽t die 51风流HANA Data Management Suite Unternehmen die M枚glichkeit, Daten direkt dort zu verarbeiten, wo sie gespeichert sind und anschlie脽end 眉ber eine zentrale Stelle verf眉gbar zu machen. Integraler Bestandteil der Data Management Suite ist der . Er erm枚glicht Anwendern, z.B. Data Scientists, Informationen in Eigenregie zu finden, zu bewerten und aufzubereiten. 听Mit dem 51风流Data Hub lassen sich dar眉ber hinaus s盲mtliche Datenstr枚me im Unternehmen orchestrieren, um mit Hilfe von mathematischen Modellen Gesch盲ftsentscheidungen in Echtzeit treffen zu k枚nnen. Der neue, cloudbasierte Service kombiniert die Funktionalit盲t des 51风流Data Hub mit dem Lebenszyklusmanagement mathematisch analytischer Modelle 鈥� und ebnet so den Weg zu innovativen KI-Anwendungen. Data Scientists k枚nnen z.B. selbst盲ndig auf Informationen zugreifen, diese aufbereiten und individuell pr盲ferierte Werkzeuge wie z.B. Python, Scikit, Tensorflow, R etc. in ihre Verarbeitungspipelines einbauen. Die SAP-L枚sung sorgt nach Fertigstellung der Modelle f眉r eine schnelle Produktivsetzung und die Einbettung in das operative Gef眉ge des Unternehmens.

Proaktive Steuerung des Datenwachstums und datenschutzkonforme Aufbewahrung听

Um Daten in den 51风流Business Suite-Systemen konform zur EU-Datenschutzgrundverordnung und anderen gesetzlichen Regularien zu verwalten, kommen Unternehmensarchitekten an (ILM) nicht vorbei. Die Software unterst眉tzt Unternehmen bei der digitalen Aufbewahrung, Sperrung und L枚schung von Daten und Dokumenten. Anders gesagt: 51风流ILM erleichtert die Administration von Live- und Archivdaten 眉ber den gesamten Lebenszyklus hinweg, von der Entstehung 眉ber die produktive Nutzung bis hin zur Abschaltung. Unternehmen k枚nnen die Datenarchivierung und -speicherung mithilfe der L枚sung ebenso automatisieren wie die Abschaltung von Altsystemen. Das reduziert die Gesamtbetriebskosten und sorgt daf眉r, dass die unternehmensweite Datenhaltung stets im Einklang mit gesetzlichen Vorschriften bleibt.

Daten sind das neue Gold 鈥� vorausgesetzt, man nutzt sie richtig. Denn nur wenn sie gezielt ausgewertet werden, lassen sich daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Folgende Beitr盲ge zeigen, was es braucht, damit CIOs, Daten- und Innovationsmanager, L枚sungsarchitekten und ERP-Verantwortliche aus Daten echten Mehrwert schaffen.

Weitere Artikel der Serie:

Wozu braucht ein Unternehmen eine Datenstrategie?

One Data Platform: Wie generiere ich Wert aus meinen Daten?

Innovationen brauchen Querdenker

Weitere Informationen:

Sie m枚chten wissen, wie Sie das Optimum aus Ihren Daten herausholen? finden Sie dazu hilfreiche Tipps und Informationen.

The post SAP-L枚sungen, die Unternehmensarchitekten unbedingt kennen sollten appeared first on 51风流News Center.

Bei meiner ersten Verabredung vor vielen Jahren wollte ich das M盲dchen, mit dem ich ausging, mit einem blitzblanken Auto beeindrucken. Ich putzte das Auto also innen und au脽en gr眉ndlich und brachte es f眉r meine Verabredung auf Hochglanz. Der Abend verlief hervorragend听鈥� bis auf ein kleines Detail: Als ich das M盲dchen nach Hause brachte, ging mir etwa zehn Minuten vor dem Ziel das Benzin aus. Die Situation war mir absolut peinlich, und obwohl das M盲dchen kein Problem damit hatte, glaubten seine Eltern mir nicht so ganz, als ich meinte, dass ich das Tanken einfach nur vergessen hatte. Am Ende konnten wir das Problem beheben und alles war gut. Ich ging noch viele Male mit dem M盲dchen aus.

Die Grundlage f眉r eine erfolgreiche Mission

F眉r mich veranschaulicht diese Geschichte den Unterschied zwischen einer erfolgreichen Taktik und einer erfolgreichen Strategie, der insbesondere im Krieg 眉ber Sieg oder Niederlage entscheidet. Die Strategie zielt darauf ab, den Krieg zu gewinnen, die Mission zu erf眉llen und auf ganzer Linie erfolgreich zu sein. Die Taktik hingegen ist auf die einzelnen Schritte ausgerichtet, die uns bei der Erf眉llung unserer Mission voranbringen. Taktik erfordert mitunter, die Anh枚he aufzugeben, um den Kampf zu gewinnen, oder auch die Schlacht zu verlieren, um den Krieg zu gewinnen.

Bei meinem ersten Date war meine Taktik gr枚脽tenteils (jedoch nicht zu 100%) auf meine Strategie abgestimmt: die Mission einer erfolgreichen Verabredung zu erf眉llen. Ich h盲tte mich auf die Gesamtstrategie konzentrieren sollen, nicht so sehr darauf, mit einzelnen Komponenten einen guten Eindruck zu machen. Dann h盲tte ich vielleicht auch mehr auf die f眉r die Erf眉llung meiner Mission entscheidenden Daten (die Tankanzeige meines Autos) geachtet.

Big Data – die Datenstrategie ist entscheidend

Mit der Datenstrategie im Unternehmen verh盲lt es sich ganz 盲hnlich. Teams aus Digitalisierungsexperten, Business-Analysten, Anwendern von Analysen und Data Scientists k枚nnen hochmoderne Algorithmen, Modelle und Tools entwickeln und testen, die mit den speziell f眉r diese Experimente aufbereiteten und zusammengestellten Datens盲tzen hervorragend funktionieren. Die Versuchsmodelle, Validierungstests und Demos k枚nnen gl盲nzende Ergebnisse liefern. Um die Ziele des Unternehmens im Hinblick auf die Digitalisierung wirklich zu erreichen, braucht es jedoch mehr als diese taktischen Erfolge.

Tats盲chlich mag bei diesen Experimenten das Benzin im Tank (d. h. die Daten) ausreichen, um die klar umrissenen taktischen Ziele umzusetzen. Doch die Datenbest盲nde gen眉gen nicht, um eine nachhaltige, erfolgreiche und strategische Datennutzung auf Unternehmensebene zu unterst眉tzen. In der Praxis liegt der meist keine Strategie zugrunde. Die dringend ben枚tigten Daten sind oftmals unvollst盲ndig, unbereinigt, falsch gekennzeichnet, auf isolierten Systemen gespeichert oder schlicht nicht vorhanden.

Ein umfassender, bereichsspezifischer Fahrplan

Eine kann die Voraussetzungen f眉r die erfolgreiche Umsetzung strategischer Ziele und f眉r Wettbewerbsvorteile schaffen. Eine solche Strategie definiert sich als umfassende Vision, umsetzbare Grundlage und bereichsspezifischer Fahrplan eines Unternehmens zur Nutzung des vollst盲ndigen Potenzials seiner datenabh盲ngigen und datenbezogenen Ressourcen.

Eine unternehmensweite Datenstrategie ist jedoch keine Wunschliste all dessen, was man sich erhofft. Sie ist keine Aufstellung der Technologietrends, die es auszuprobieren gilt. Auch besteht sie nicht aus allgemeinen Grunds盲tzen und Binsenweisheiten wie 鈥濪aten sind das Kapital des Unternehmens鈥�. Und schon gar nicht handelt es sich dabei um eine schwammig formulierte Vision ohne Praxisbezug.

Jede Strategie und damit auch eine unternehmensweite Datenstrategie muss konkret, relevant, umsetzbar und auf die Unternehmensziele ausgerichtet sein. Sie muss sich au脽erdem permanent weiterentwickeln. Wenn sich Ihre Datenstrategie nicht am Leitbild (der Mission) Ihres Unternehmens orientiert, m眉ssen Sie eine Kurskorrektur f眉r eines oder beide Elemente vornehmen, um sie wieder aufeinander abzustimmen. Ihre Mission sollte bereits auf Ihre Marktstrategie abgestimmt sein: Sie m眉ssen Ihre Marktposition und Ihre Alleinstellungsmerkmale kennen und 眉ber aktuelle Markttrends informiert sein. Sie m眉ssen au脽erdem wissen, wie Sie sich in diesem Umfeld Wettbewerbsvorteile verschaffen k枚nnen und welche Voraussetzungen Sie zur Erreichung dieses Ziels erf眉llen m眉ssen. Folglich muss auch Ihre Datenstrategie mit dieser Strategiediskussion verkn眉pft und in diese eingebunden sein.

Die Datenstrategie beinhaltet folgende Prinzipien des Datenmanagements: Data Governance, Sicherheit, Zugriffsm枚glichkeiten, Architekturen und damit zusammenh盲ngende Design-Aspekte. Sie alle sind wichtig, doch stehen im Folgenden vor allem die Aspekte Analysen und Data Science im Mittelpunkt.

Datenstrategie – vor allem Data Science und Analysen

Da Daten heute in massivem Umfang gesammelt werden, k枚nnen Ihre Daten die wichtigste und wertvollste strategische Ressource Ihres Unternehmens bilden. Mithilfe von Data Science und Analysen lassen sich neue Erkenntnisse gewinnen, Innovationen vorantreiben und Mehrwert schaffen. Data Science und Analysen erm枚glichen es Ihren Mitarbeitern au脽erdem, nach Informationen zu suchen, Zusammenh盲nge aufzudecken und zur Wertsch枚pfung beizutragen, und st盲rken so die Mitarbeiterbindung. Sie bilden den Ausgangspunkt f眉r Analyseprodukte, die im Unternehmen genutzt und auf dem Markt angeboten werden k枚nnen. Hierzu geh枚ren Datenprodukte, kundenbezogene Anwendungen, APIs, Modelle, Empfehlungsdienste, spezielle Datens盲tze, Datensammlungen f眉r bestimmte Gesch盲ftsbereiche, Open-Source-Tools, gemeinsam nutzbare Data-Science-Notebooks, Cloud-Services, Datenportale, wiederverwendbare Analyse-Workflows und vieles mehr.

Taktische Komponenten: auf dem Weg zum Ziel

Um diese Datenanalyseprodukte im Unternehmen nutzen, standardisieren und auf dem Markt anbieten zu k枚nnen, ben枚tigen Sie f眉r Ihre unternehmensweite Datenstrategie bereinigte Daten, zuverl盲ssige Daten, gekennzeichnete Daten, kuratierte Daten (Datenkataloge), austauschbare Daten, maschinenlesbare Daten, sorgf盲ltig dokumentierte Daten (Data Dictionaries, in denen Metadatenstandards einschlie脽lich Taxonomien und m枚glicherweise auch Ontologien zum Einsatz kommen) sowie Datenbest盲nde (zur Bestimmung der L眉cken in Ihren Datens盲tzen). Diese taktischen Komponenten sind wichtige Schritte auf dem Weg zur Umsetzung Ihrer Ziele, zu strategischem Erfolg und Wettbewerbsvorteilen.

Letztlich sind all diese Komponenten miteinander verkn眉pft. Die Integration und Kombination von Daten, Analysen, Gesch盲ftslogik und Unternehmenszielen schaffen die Voraussetzungen f眉r die Ausrichtung der Botschaft, Kultur und Strategie eines Unternehmens auf konkrete, umsetzbare und relevante Gesch盲ftsergebnisse. Daten sind lediglich der Input听鈥� wenn auch ein sehr umfangreicher. Daten sind heute auch nicht notwendigerweise ein Alleinstellungsmerkmal, da inzwischen alle Unternehmen riesige Datenbest盲nde besitzen oder Zugriff darauf haben.

Zuverl盲ssige Daten f眉r zuverl盲ssige Ergebnisse

Auf der anderen Seite gilt, dass die auf Ihre Unternehmensziele ausgerichteten Analyseergebnisse f眉r Sie wertvolle Ergebnisse sind, mit denen Sie sich auf dem digitalen Markt von einer immer gr枚脽eren Zahl von Mitbewerbern abheben k枚nnen. F眉r diese Analysen m眉ssen Ihnen bereinigte, pr盲zise, zug盲ngliche, kurierte und gekennzeichnete Daten zur Verf眉gung stehen. So sind Sie ger眉stet, Ihre Mission zu erf眉llen und Ihr Ziel einer erfolgreichen digitalen Transformation auch tats盲chlich zu erreichen. Vertrauensw眉rdige Informationen und Daten erm枚glichen vertrauensw眉rdige Innovationen und Ergebnisse.

Auf der Kundenkonferenz SAPPHIRE NOW in Orlando konnte ich mich 眉ber die vielf盲ltigen M枚glichkeiten informieren, wie sich mit Unternehmenssoftware und Services von 51风流eine durchg盲ngige Datenstrategie unterst眉tzen l盲sst. Besonders gefallen hat mir, dass der Schwerpunkt der Veranstaltung auf der Erlebniswirtschaft lag. F眉r mich ist die Erlebniswirtschaft das ultimative Anwendungsszenario und Wertversprechen von Big Data: ein besseres Erlebnis f眉r Kunden, Mitarbeiter und andere Stakeholder auf der Grundlage von neuen Erkenntnissen und Ma脽nahmen, die sich durch Analysen aus unseren Datenbest盲nden ableiten lassen. Eine Plattform f眉r das Customer Experience Management (CXM), in deren Mittelpunkt Kundendaten stehen, kann ihr volles Potenzial dann entfalten, wenn sie sie im Einklang mit der unternehmensweiten Datenstrategie konzipiert, entwickelt und bereitgestellt wird.

Potenzial erkennen

In der Erlebniswirtschaft ist das Zusammenspiel der CXM-Plattform und der unternehmensweiten Datenstrategie entscheidend. Gemeinsam fungieren sie als das auf Hochglanz polierte Auto, das Ihr Unternehmen ans Ziel einer digitalen Transformation bringt, die erfolgreiche Umsetzung der Gesch盲ftsziele erm枚glicht und Ihnen Wettbewerbsvorteile verschafft. Es geht dabei nicht nur um eine erste Verabredung mit Ihren Daten. Sondern es geht um die langfristige strategische Aufgabe, das Potenzial der datenabh盲ngigen und datenbezogenen Ressourcen Ihres Unternehmens zu nutzen.

Weitere Informationen

• Die besteht aus insgesamt f眉nf Blog-Beitr盲gen.
• Mit dem neuen von SAP, das sich speziell an F眉hrungskr盲fte richtet und auf g盲ngigen Kennzahlen und Best Practices beruht, k枚nnen Sie sich einen 脺berblick 眉ber den Reifegrad Ihres Unternehmens verschaffen.
• Informieren Sie sich im Whitepaper , wie Ihre IT-Organisation und Datenexperten Informationen als strategischen Vorteil nutzen k枚nnen.
• Erfahren Sie im Blog mehr dar眉ber, weshalb das Datenmanagement eine wichtige Voraussetzung f眉r die Nutzung von KI ist.

The post Entwicklung einer unternehmensweiten Datenstrategie appeared first on 51风流News Center.

An einem Montagvormittag Anfang Juli kamen rund 90 Frauen aus dem Tech-Bereich im 51风流Data Space zu einer Podiumsdiskussion 眉ber zusammen.

Organisiert wurde das Treffen von Women in Technology@SAP zusammen mit dem Team von . F眉r all jene, die nicht pers枚nlich dabei sein konnten, gab es einen Livestream auf dem Twitter-Account von 51风流Berlin, den sich rund 250 Interessierte live ansahen

鈥濱 have nothing to hide鈥�, lautete die 脺berschrift des Treffens. Doch etwas zu verbergen, das hat wohl jede und jeder. In der Unterzeile stand die Aufl枚sung: 鈥濪atenintegrit盲t geht uns alle an. Jeder hat die Verantwortung, unsere Daten zu sch眉tzen.鈥�

Weibliches Panel von IT-Sicherheitsexpertinnen

鈥濸anels k枚nnen auch so aussehen鈥�, twitterte @KatjaGenz zu einem Foto mit vier Frauen und einem Mann auf dem Podium. Vier Sicherheitsexpertinnen unterschiedlicher Fachgebiete sprachen 眉ber die Bedrohungslandschaft, wie ihr begegnet werden sollte und welche L枚sungsstrategien es gibt.

Bevor jedoch Elena Jolkver, Consultant Machine Learning und Business Analytics bei xValue, Alisha Andert, Head of Legal Innovation bei Flightright und Ren茅 Bader, Lead Consultant bei NTT Security miteinander diskutierten, f眉hrte Birgit Hess, Cloud Security Awareness Lead bei SAP, in das Thema ein. Sie nahm anschlie脽end ebenfalls an der von Tijen Onaran, CEO & Gr眉nderin von GDW, moderierten Diskussion teil.

Birgit Hess 眉ber Datensicherheit: 鈥濪aten sind Geld鈥�

Birgit Hess macht sich keine Illusionen 眉ber Datensicherheit: 鈥濿o Geld ist, da ist Verbrechen. Und Daten sind Geld鈥�, sagte sie. Ihre Kernbotschaft: Es wird in Zukunft zur entscheidenden Frage, ob man den Daten trauen kann.

Hess: 鈥濱n f眉nf Jahren sprechen wir nicht mehr 眉ber , sondern 眉ber Real Data. Je mehr wir von Daten abh盲ngig sind, desto mehr m眉ssen wir sicherstellen, dass diese Daten verf眉gbar, sicher und genau sind鈥�, sagte sie.

Abschreckendes und aufr眉ttelndes Beispiel seien 鈥濪eep Fakes鈥�, F盲lschungen von Bildern und Videos mittels . Ihre bisher erschreckendste Steigerung 鈥濪eep Nude鈥�, per App gef盲lschte Nacktbilder, zeigten, 鈥瀌ass wir mehr zu verbergen haben, als wir vielleicht denken.鈥�

Die Datenintegrit盲t, die die Echtheit von Daten beweist, werde deswegen in Zukunft zu einer gro脽en Sicherheitsherausforderung. Hess lobte die neue europ盲ische Datenschutzgrundverordnung: 鈥濧lle beschweren sich, ich finde sie gro脽artig, weil wir damit die Integrit盲t der Daten bewahren.鈥�

Die -Expertin glaubt an einen Paradigmenwechsel, wie Daten in Zukunft in Unternehmen verarbeitet werden. 鈥濪enn in dem Moment, in dem wir nachweisen k枚nnen, dass die Daten wahr sind, werden sie zu einem gesch盲ftlichen Wert鈥�, sagte Hess.

Ihr Appell: 鈥濲eder einzelne ist f眉r Datensicherheit verantwortlich und muss darauf achten, echte Daten zu bekommen.鈥�

Integration der Datensicherheit in die Firmenkultur

Als datengetriebenes Unternehmen sei man auf Daten angewiesen, erg盲nzte Alisha Andert von Flightright in der Diskussion. 鈥濪ie Leute sagen: Datenschutz, das hat nichts mit mir zu tun. Jeder muss dar眉ber nachdenken. Die Integration der Datensicherheit in die Unternehmenskultur muss am Anfang des Gesch盲fts stehen.鈥�

Datensicherheit m眉sse als ein wesentlicher Bestandteil jeder Entwicklung in jeden Innovationsprozess von Anfang an einbezogen werden. 鈥濬眉r Startups wird es noch wichtiger, fr眉hzeitig mit der Sicherheit zu beginnen, um sich sp盲ter sch眉tzen zu k枚nnen.鈥�

Andert sei als Juristin nicht gegen Regulierungen, doch sie hinken immer hinterher, sagte sie. Die Verantwortlichen f眉r Sicherheitsfragen der Unternehmen m眉ssten den Sicherheitsherausforderungen aber immer f眉nf Schritte voraus sein, da die Regulierung oft f眉nf Schritte hinterher sei.

鈥濵it KI werden wir erfolgreicher unsere Daten sch眉tzen k枚nnen, aber Hacker nutzen nat眉rlich die gleiche Technologie, so bleibt es ein Kopf-an-Kopf-Rennen鈥� sagte Elena Jolkver von xValue.

Frauen in der IT: Networking nach der Podiumsdiskussion

Genauso wichtig wie die Einsichten der Podiumsdiskussion waren die anschlie脽enden Gespr盲che w盲hrend des Buffets in der 51风流Data Kitchen. Katrin Irmert, als Fellow von Women in Technology@SAP eine der Organisatorinnen der Veranstaltung, sagte: 鈥濫s gibt sehr viele leistungsf盲hige Frauen im Tech-Bereich, doch sie sind nicht so sichtbar. Das wollen wir 盲ndern.鈥� Bei 51风流sind rund 30 Prozent der 眉ber 96.000 Mitarbeiter weiblich.

Lone Aggersbjerg, Vice President Operations im Entwicklungsbereich bei SAP, hat die Initiative 2017 ins Leben gerufen und sie zuletzt auch als Sponsorin unterst眉tzt. 鈥濫s soll eine funktions- und ebenen-眉bergreifende Plattform sein, um die Rolle von Frauen in der Technologie bei 51风流zu erkunden, zu f枚rdern und Netzwerke zwischen gleichgesinnten Kolleginnen zu unterst眉tzen.鈥�

Um die Sichtbarkeit der SAP-Frauen zu erh枚hen, k枚nnen sich interessierte SAP-Mitarbeiterinnen zudem auf der Seite als RednerInnen in eine Datenbank eintragen.

Neben externen Veranstaltungen, beispielsweise in Zusammenarbeit mit Global Digital Women, organisiert das Frauen-Netzwerk regelm盲脽ig SAP-interne Veranstaltungen, wie Vortr盲ge und Podiumsdiskussionen, sowohl am Hauptsitz in Walldorf als auch an anderen SAP-Standorten in L盲ndern wie Indien und Kanada.

脺ber Global Digital Women

Global Digital Women bietet Gestalterinnen der Digitalbranche die M枚glichkeit zur weltweiten Vernetzung. J盲hrlich verleiht das Unternehmen den 鈥濪igital Female Leader Award鈥� an Frauen, die sich erfolgreich in der Digitalwirtschaft behaupten.

Die Nominierungsphase f眉r die 18 verschiedenen Kategorien des diesj盲hrigen Awards l盲uft noch bis zum 31. Juli 2019. So gewann Lone Aggersbjerg von 51风流den Preis in der Kategorie Diversity im Jahr 2018 f眉r ihren Einsatz f眉r die Frauen bei 51风流mit ihrer Initiative Women in Technology@SAP sowie dem Speaker-Portal Technically Speaking.

Weitere Informationen:

The post IT-Sicherheit: 鈥濱n f眉nf Jahren sprechen wir vor allem 眉ber Real Data鈥� appeared first on 51风流News Center.

F眉hrende Unternehmen dieser unterschiedlichen Branchen nahmen an einer auf der j眉ngsten teil und berichteten auf der B眉hne, wie sie innovative Technologien einsetzen, um eine erstklassige Customer Experience zu erzielen.

Bumble Bee 鈥� Gesch盲ft und Zweck mit Blockchain in Einklang bringen

Tony Costa, Senior Vice President und Chief Information Officer bei Bumble Bee Foods, berichtete wie der gr枚脽te Produzent von Fischkonserven in den USA seine Begeisterung f眉r Lebensmittelsicherheit und Nachhaltigkeit in ein gemeinsames Innovationsprojekt mit SAP kanalisiert hat. Das Unternehmen nutzt , um die Reise von Gelbflossenthun vom indonesischen Ozean bis auf die Teller der Verbraucher in der ganzen Welt zu verfolgen. 鈥濧ls Lebensmittelproduzent wissen wir, dass听 R眉ckverfolgbarkeit, Transparenz und vor allem Lebensmittelsicherheit sehr wichtig f眉r Kunden und Einzelh盲ndler sind鈥�, erkl盲rte Costa. 鈥濪ie Gesch盲ftspartner und die Technologie zusammenzubringen, war unglaublich gut.鈥�

Die Entwicklung eines Wertversprechens lie脽 sich laut Costa auf zur眉ckf眉hren. 鈥濿ir hatten ein gutes Gesch盲ftsmodell und einen guten Anwendungsfall. Also nutzten wir Design Thinking, um einen 脺berblick 眉ber die verschiedenen Personas entlang unserer Lieferketten zu erhalten. Dies sind die Fischer, die K盲ufer und die Lebensmittelverarbeiter. Gemeinsam mit den SAP-Teams sind wir jeden Einzelnen von ihnen durchgegangen, um das Wertversprechen herauszuarbeiten.鈥�

National Hockey League 鈥� mit Echtzeitdaten die Customer Experience verbessern

Die st盲rkste Eishockey-Liga der Welt, die National Hockey League (NHL), z盲hlt heute 260 Millionen Fans. In ihrer 眉ber 100-j盲hrigen Geschichte hat sie ihre Fans immer wieder mit innovativen Kundenerlebnissen begeistert. Nun arbeitet die NHL mit 51风流zusammen, um auf dieser Erfahrung aufzubauen. 鈥濿ir arbeiten mit 51风流zusammen, um durch die Nutzung von Technologie sicherzustellen, dass der Eishockeysport weiter wachsen wird鈥�, sagte David Lehanski, Senior Vice President des Bereichs Business Development and Global Partnerships bei der National Hockey League. 鈥濿ir wollen unsere Fangemeinde vergr枚脽ern, das Spiel auf dem Eis f眉r Trainer, Spieler und Funktion盲re verbessern und zus盲tzliche Einnahmen durch Technologie generieren.鈥�

Damit kommt die NHL ihren Fans, Spielern, Trainern und Gesch盲ftsf眉hrern entgegen, die sich Echtzeitdaten w盲hrend der Spiele w眉nschen. Anstelle papierbasierter Ausdrucke vor und nach den Spielen, stehen den Trainern die Analysen sofort auf ihren Mobilger盲ten zur Verf眉gung.

鈥濿enn die Spieler vom Eis gehen, k枚nnen sie ihr Mobilger盲t nehmen und schauen, was gerade passiert ist, um ein sofortiges Feedback zu ihrer Leistung zu erhalten鈥�, erkl盲rte Lehanski. 鈥濿ir sind der erste Sport in Nordamerika, der Echtzeit-Analysen auf den B盲nken zur Verf眉gung stellt. Wir wussten, dass die Technologie von gro脽em Nutzen sein w眉rde … In Zusammenarbeit mit 51风流ist eine L枚sung entstanden, die von der gesamten Liga genutzt werden kann. Jedes einzelne Team kann sie einsetzen und anpassen. So k枚nnen wir einen ausgewogenen Wettbewerb gew盲hrleisten. … Wir m枚chten, dass alle Teams Zugang zu dieser Art von Daten haben.

Topcon 鈥� Nachhaltigkeit und Effizienz vom Erzeuger bis auf den Tisch

Kris Cowles, Vice President von Global Applications IT bei Topcon, sprach 眉ber die Rolle von Technologien wie dem Internet der Dinge (IoT) bei der Umsetzung des Leitziels ihres Unternehmens, die landwirtschaftlichen Betriebe angesichts des massiven Bev枚lkerungswachstums nachhaltiger und produktiver zu machen.

鈥濪ie M枚glichkeit, physisch aufzuzeichnen, was etwas tut und mit welcher Geschwindigkeit, den Nitratgehalt des Bodens zu bestimmen oder die Ernteertr盲ge zeitlich abzubilden ist erstaunlich鈥�, betonte Cowles. 鈥濿ir k枚nnen Bodenverluste 眉berwachen und somit Sicherheit gew盲hrleisten. Mithilfe unserer Fernerkundung k枚nnen wir nat眉rliche Lebensr盲ume 眉berwachen, ohne dass ein Mensch sich dort hinbegeben muss.鈥�

Im st盲ndigen Dialog mit 51风流zu stehen und die Produkt-Roadmap im Hinblick auf das schnell wachsende Gesch盲ft von Topcon zu besprechen, hat sich laut Cowles positiv auf die Wettbewerbsf盲higkeit und das Kundenerlebnis ausgewirkt. Sie gab Unternehmen den Rat, die Technologie, den Anwendungsfall und das Risikoprofil zu pr眉fen, wenn sie dar眉ber entscheiden, wie und wann Innovationen eingef眉hrt werden sollen.

American Airlines 鈥� Belegschaft als Differenzierungsmerkmal

Als American Airlines und US Airways sich zur weltgr枚脽ten Fluggesellschaft vereinten, war die oberste Priorit盲t die Schaffung einer People-First-Kultur. 鈥濽nser Anspruch war es, die gr枚脽te Airline der Welt zu sein鈥�, erkl盲rte Mark Mitchell, Managing Director von HR Shared Services bei American Airlines. 鈥濿ir mussten eine mitarbeiterorientierte Kultur schaffen, um auch unseren Kunden ein erstklassiges Erlebnis zu bieten. … Wir mussten unseren Mitarbeitern ein einheitliches und vor allem nahtloses Erlebnis bieten, … um all unsere Gesch盲ftsergebnisse zu verbessern. Mitarbeiter machen den Unterschied. Wir nutzen die SAP-SuccessFactors-Suite, um sicherzustellen, dass wir differenzieren, was f眉r unsere Kunden wichtig ist.

Auf den ersten Blick m枚gen Flugzeuge, Profisport, Thunfisch und Landwirtschaft vielleicht nicht viel gemeinsam haben. Doch diese Unternehmen sind alle daran interessiert, mit den neuesten Technologien differenziert auf die W眉nsche der Kunden einzugehen.

The post Customer Experience: Neue Kundenerlebnisse beim Skaten, Fischen, Z眉chten, Fliegen appeared first on 51风流News Center.

auf der erl盲uterte Shawn Brodersen, Global Vice President und 51风流CTO bei HCL Technologies Ltd., wie manche Marktf眉hrer dieses enorme Potenzial bereits f眉r sich entdeckt haben: 鈥濫rst das Zusammenspiel dieser Technologien erm枚glicht es, optimierte Prozesse zu realisieren sowie Technologien f眉r maschinelles Lernen einzusetzen und das Wissen und die F盲higkeiten, die daraus gewonnen werden, zu nutzen, um sich zu einem intelligenten Unternehmen zu entwickeln.鈥�

Ein Pharmaunternehmen etwa verbesserte die Mitarbeitermotivation durch und dialogorientierte k眉nstliche Intelligenz (KI). Und eine Gro脽bank straffte ihre Dokumentationsprozesse f眉r den Einkauf. Ein weiteres Beispiel ist ein globales 脰l- und Gasunternehmen, das einen FAQ-Bot f眉r die Personalabteilung entwickelte und dabei dialogorientierte KI, maschinelles Lernen und intelligente RPA verkn眉pfte.

Brodersen vom SAP-Partner HCL Technologies gesellte sich zu Markus Noga, Leiter des Bereichs Machine Learning bei der SAP, auf die B眉hne. Noga sagte, dass die 51风流intelligente Funktionen in alle gr枚脽eren Gesch盲ftsbereichsanwendungen des Unternehmens integriert habe. Er unterteilte Bots in drei Hauptkategorien: Automatisierung, Dialog und Intelligenz.

Tools f眉r Automatisierung rund um die Uhr

Mit Automatisierung ist nicht unbedingt der Einsatz von Industrierobotern gemeint, die am Flie脽band Werkst眉cke montieren. Hier geht es um Softwareroboter, die t盲gliche Aufgaben wie in der Rechnungsstellung und Kreditorenbuchhaltung beschleunigen und damit Gesch盲ftsprozesse optimieren.

鈥濿enn wir Bots aktivieren, die Tag und Nacht arbeiten, nehmen sie Mitarbeitern die Arbeit ab. Diese Automatisierungstools st盲rken typische menschliche F盲higkeiten und k枚nnen mit cloudbasierten Dashboards der 51风流眉berwacht werden鈥�, sagte Noga. 鈥濽nternehmen k枚nnen die Aktivit盲ten dieser Tools einsehen und verfolgen, wie sich diese im System von 51风流S/4 HANA anmelden, die entsprechenden Felder ausw盲hlen, diese mit Informationen aus den Rechnungen f眉llen, die durch maschinelles Lernen gewonnen wurden, und dann den Gesch盲ftsprozess ansto脽en.鈥�

Bots und Menschen f眉r Dialoge

W盲hrend manche Kritiker die Kommunikation mit Menschen oder Maschinen nur getrennt betrachten, zeigte Noga, wie gesprochene Sprache f眉r Dialoge sowohl mit Mitarbeitern als auch mit Bots in wichtigen Bereichen wie dem Kundenservice noch besser genutzt werden kann.

鈥濿ir haben mehr als 120.000 Bots, die wir auf der Plattform entwickelt haben. Und zwar durch ein offenes Partnernetz aus 眉ber 60.000 Entwicklern und unseren gro脽en Kunden鈥�, unterstrich er. 鈥濽nternehmen k枚nnen ihren Kundenservice erheblich verbessern, wenn sie in ihren t盲glichen Prozessen Bots nutzen. Wenn Bots und Mitarbeiter kombiniert werden, erreichen sie Erstl枚sungsraten von 90 Prozent, eine korrekte Anrufweiterleitung von 90 Prozent und dreimal schnellere Gespr盲che mit Kunden.鈥�

Au脽erdem k枚nnen immer leichter Bots entwickelt werden, die anhand von Regelungen und Berechtigungen im Unternehmen Entscheidungen treffen k枚nnen. So k枚nnen Bots zum Beispiel betriebsinterne Dokumente mit FAQs und Richtlinien im Reise- und Reisekostenmanagement lesen. Mit nur einem Klick ist ein Bot in der Lage, Fragen von Mitarbeitern zu beantworten, die wissen m枚chten, wann sie f眉r eine Gesch盲ftsreise Business Class buchen d眉rfen.

Richtige Daten sind die Voraussetzung f眉r K眉nstliche Intelligenz

Entscheidungstr盲ger wissen, dass es bei Intelligenz auf die Datenqualit盲t ankommt. Noga zeigte, wie Unternehmen mit der Plattform , die KI und maschinelles Lernen b眉ndelt, ihre Gesch盲ftsprozesse intelligenter gemacht haben. Jede Branche verf眉gt 眉ber betr盲chtliche Datenmengen an vielen verschiedenen Orten. Mithilfe von Softwarerobotern k枚nnen die richtigen Daten erfasst und die gewonnenen Erkenntnisse dort genutzt werden, wo sie Kunden einen Mehrwert bieten. Noga berichtete, dass ein Hersteller von Pr盲zisions- und Zerspanungswerkzeugen seine Produktivit盲t um 20 Prozent steigern konnte, indem er mit unterschiedliche Arten von Daten aus verschiedenen Ger盲ten extrahierte.

鈥濪ies f眉hrte zu einer viel geringeren Fehlerquote im Vergleich zur manuellen Datenerfassung鈥�, erl盲uterte Noga. 鈥濿ir helfen auch Automobilverk盲ufern und -herstellern, die Preise auf dem Gebrauchtwagenmarkt genauer zu verstehen. Sie sind so in der Lage, historische Absatzdaten mit bildbasierten Informationen 眉ber den aktuellen Fahrzeugzustand zu kombinieren. Unsere intelligenten Technologien setzen somit neue Ma脽st盲be, um von Daten zu Intelligenz zu gelangen.鈥�

Mensch und Maschine

Bei allen Bedenken gegen眉ber k眉nstlicher Intelligenz wird leicht vergessen, welche gewaltigen M枚glichkeiten sich ergeben, wenn diese Neuerungen kombiniert werden. Intelligente Bots nutzen Bildverarbeitung, um Dokumente zu bereinigen und damit听 maschinell besser lesbar zu machen. Sie k枚nnen durch Texterkennung schnell Daten in gedruckten und handgeschriebenen Texten durchsuchen. Durch Verarbeitung nat眉rlicher Sprache k枚nnen Dokumente klassifiziert oder auch eine semantische Suche durchgef眉hrt werden.

Zusammen k枚nnen Menschen und Maschinen das Wachstum von Unternehmen entschieden vorantreiben.

The post Schnellerer Kundenservice mit KI durch Kombination aus Mensch und Maschine appeared first on 51风流News Center.

Fernseher, R枚ntgenger盲te, Fitnessarmb盲nder oder Produktionsmaschinen 鈥� im vergangenen Jahr waren weltweit sch盲tzungsweise rund 21 Milliarden Ger盲te mit dem Internet verbunden. Und es werden t盲glich mehr: 2022 sollen es Marktforschern zufolge bereits 眉ber 50 Milliarden sein. Anders gesagt: Die Zahl der Objekte und Sensoren im Internet der Dinge (Internet of Things/IoT) wird sich innerhalb der n盲chsten drei Jahre mehr als verdoppeln. Und alle funken Informationen! Schon jetzt werden allein im Internet min眉tlich 3,4 Millionen Gigabyte an neuen Daten produziert. 鈥濿er es schafft, aus dieser Datenflut relevante Informationen zu generieren und diese in einen wertsch枚pfenden Kontext zu bringen, wird am Markt k眉nftig die Nase vorn haben鈥�, ist Ramin Mirza, Head of Platform & Technologies bei 51风流Deutschland 眉berzeugt.

Datenstrategien sind noch Mangelware

Mirza empfiehlt CIOs deshalb, daf眉r m枚glichst zeitnah die richtigen Weichen zu stellen. 鈥濳onkret hei脽t das: Unternehmen m眉ssen nicht nur in der Lage sein, eine Vielzahl von Daten aus unterschiedlichen Quellen zu visualisieren und zu analysieren鈥�, so Mirza. Es gehe vor allem auch darum, auf dieser Basis Probleml枚sungen und Konzepte f眉r neue Gesch盲ftsmodelle proaktiv zu entwickeln. Er nennt das 鈥�#GiveDataPurpose鈥�.

Dazu braucht es vor allem eins: eine fundierte Datenstrategie. Und genau die steht bei vielen Unternehmen nicht im Vordergrund. 鈥濽nternehmen haben in der Regel zwar HR-, Produkt- und Vertriebsstrategien, 眉ber Datenstrategien denken die meisten dagegen aber nicht nach鈥�, so der SAP-Experte. Aus seiner Sicht eine Chance, die Unternehmen auf jeden Fall nutzen sollten. Eine besagt in diesem Zusammenhang sogar, dass bis 2027 weltweit 75 Prozent aller Unternehmen vollst盲ndig digitalisiert sind und die 眉brigen mittelfristig vom Markt verschwinden werden. Vor diesem Hintergrund empfiehlt Mirza CIOs deshalb, sich aktiv mit der Datenstrategie im eigenen Unternehmen zu besch盲ftigen.

Schlie脽lich liefern Daten die Grundlage f眉r eine Vielzahl innovativer Anwendungen: So nutzen Fu脽balltrainer schon heute Sensorik und Echtzeit-Datenanalysen, um die Spieltaktik ihrer Mannschaft variabel an unterschiedliche Gegner anzupassen. Und noch ein Beispiel aus dem Sport: 鈥濵it unserer SAP-Technologie k枚nnen wir Spitzensportlern auch w盲hrend eines Wettkampfes relevante Echtzeitdaten liefern. Welche Wettbewerbsvorteile das bringt, wei脽 beispielsweise der zweimalige Ironman-Sieger und Weltmeister Patrick Lange aus eigener Erfahrung鈥�, erz盲hlt Mirza.

Zuk眉nftig sollen zudem intelligente Medizinprodukte auf Basis digitalisierter Vitaldaten einen Herzinfarkt direkt erkennen k枚nnen und automatisch Alarm schlagen. Zugleich ebnen Daten den Weg zu ganz neuen Kundenerfahrungen: 鈥濻o k枚nnten beispielsweise Sensoren den aktuellen Fl眉ssigkeitshaushalt eines Menschen kontinuierlich 眉berwachen und sich mit anderen Ger盲ten dar眉ber austauschen. Bedeutet konkret: Ist jemand dehydriert und betritt einen Supermarkt, erf盲hrt der Supermarkt umgehend, dass der Kunde zu wenig getrunken hat, und weist ihn auf Sonderangebote im Getr盲nkebereich hin鈥�, nennt der SAP-Experte ein Beispiel m枚glicher Zukunftsszenarien.

Voraussetzung daf眉r: eine ganzheitliche Datenstrategie. Sie legt fest, wie heterogene Datensilos zusammengef眉hrt werden, erstellt Datenpipelines, zeigt Informationsl眉cken auf und definiert datenbasierte Entscheidungshilfen f眉r eine gezielte Unternehmensentwicklung. Um aus den Datenfluten echten Mehrwert zu sch枚pfen, m眉ssen Informationen aus Businessapplikationen, sozialen Medien, dem Internet der Dinge, von Kunden und anderen Quellen nahtlos miteinander verkn眉pft und ganzheitlich ausgewertet werden.

Leistungsstarke Werkzeuge f眉r das Datenmanagement

Aktuell erschweren 眉ber Jahre gewachsene IT-Landschaften das ganzheitliche Datenmanagement noch. Heterogene Systeme, abgeschottete Datensilos und die Vielzahl unterschiedlicher Quellen bremsen dementsprechend viele Unternehmen bei der Entwicklung innovativer Prozesse und Gesch盲ftsmodelle aus. Umso wichtiger ist es, mit geeigneten Modellen und Werkzeugen die Transformation der eigenen IT-Systeme voranzutreiben. 鈥濪aten m眉ssen als wertsch枚pfendes Asset wahrgenommen und nutzbar gemacht werden鈥�, unterstreicht Mirza. Und verspricht: 鈥濿ir helfen dabei.鈥�

Das erforderliche R眉stzeug f眉r ein zukunftsorientiertes Datenmanagement liefert das Intelligent-Enterprise-Portfolio von SAP. Und zwar nicht nur im reinen SAP-Umfeld. Auch f眉r die Integration und die Auswertung von Daten aus anderen Quellsystemen bietet es eine Vielzahl passender Datenmanagementwerkzeuge. 鈥濿ichtig ist, dass Unternehmen eine Vision haben, wie sie ihre derzeitigen Gesch盲ftsprozesse und -modelle durch datengetriebene Verfahren weiterentwickeln k枚nnen鈥�, res眉miert Mirza. 51风流liefert das Fundament, um die Visionen anschlie脽end auch zu verwirklichen. 鈥濪enn wir haben auf der technischen Ebene die M枚glichkeit, Datent枚pfe anzuzapfen, aufzubereiten und zu analysieren 鈥� um daraus Datenstr枚me zu generieren, die die Entwicklung neuer Handlungs- und Gesch盲ftsfelder ma脽geblich unterst眉tzen.鈥�

The post Wozu braucht ein Unternehmen eine Datenstrategie? appeared first on 51风流News Center.

Beim Umstieg auf die Cloud verlangen Unternehmen mehr Transparenz und Kontrolle f眉r ihre gesch盲ftskritischen und sensiblen Daten in der Cloud. Da das Thema Governance, Risikomanagement und Compliance (GRC) bei Daten heute von sehr gro脽er Bedeutung ist, haben Kunden die 51风流und Microsoft um Hilfe gebeten.

Die 51风流und Microsoft haben daher beschlossen, ihre Partnerschaft auszubauen.听 Im September 2018 k眉ndigten 51风流die Absicht an, das Software-as-a-Service(SaaS)-Angebot f眉r SAP-Kunden auf Microsoft Azure zur Verf眉gung zu stellen.

Nun ist 51风流Data Custodian f眉r Microsoft Azure allgemein verf眉gbar. Im Rahmen dieser Initiative haben die 51风流und Microsoft nichts unversucht gelassen, um den gemeinsamen Kunden ein H枚chstma脽 an Data Governance und Compliance zu bieten. Microsoft konnte als Beta-Kunde von 51风流Data Custodian f眉r 51风流SuccessFactors auf Microsoft Azure gewonnen werden.

Die 51风流ist Marktf眉hrer im Bereich GRC und weist eine hervorragende Erfolgsbilanz beim Schutz von Kundendaten auf. Microsoft ist f眉hrend beim Schutz von Kundendaten in der Cloud und bietet ein umfangreiches Sortiment von Tools f眉r Sicherheit und Compliance. 51风流Data Custodian ist eine erstklassige L枚sung f眉r Daten-Compliance und Datenschutz. Sie kombiniert das umfassende Know-how der 51风流im Bereich Governance, Risikomanagement und Compliance mit den leistungsf盲higen integrierten Sicherheits- und Kontrollfunktionen in Microsoft Azure.

51风流Data Custodian: Compliance und Datenschutz von Cloud-Daten in der gesamten Architektur

Unternehmen m眉ssen unterschiedliche Datenschutzvorschriften in vielen verschiedenen Regionen und L盲ndern wie Europa, Saudi-Arabien, Australien, Singapur und USA ber眉cksichtigen. Viele dieser Vorschriften verlangen, dass spezielle Kategorien der Cloud-Daten unserer Kunden hinsichtlich Datenplatzierung und 颅zugriff lokalisiert werden.

51风流Data Custodian f眉r Microsoft Azure bietet neue Funktionen, die komplexen Anforderungen f眉r Compliance und Datenkontrolle gerecht werden. Der 51风流war es sehr wichtig, neue, leistungsstarke Kontrollfunktionen zur Datenplatzierung bereitzustellen, damit Kunden ihre Daten oder bestimmte Datenkategorien in einem einzelnen Land oder bestimmten Regionen flexibel gem盲脽 der erforderlichen Datenhoheit einschr盲nken k枚nnen.

Au脽erdem sind Unternehmen durch die neuen Funktionen zur Zugriffskontrolle in der Lage, Richtlinien f眉r den Datenzugriff festzulegen, um den Zugriff auf ihre Daten aus bestimmten L盲ndern oder Regionen aufgrund von Datenschutzvorschriften oder Gesch盲ftsabl盲ufen zu beschr盲nken.

Mit der Unterst眉tzung der gesamten Architektur bietet die 51风流diese neuen Funktionen nicht nur f眉r die Services der zugrunde liegenden Cloud-Infrastruktur, sondern auch f眉r SAP-Anwendungen, die auf den Cloud-Infrastruktur-Services aufsetzen. Nun sind auch datenbankspezifische Funktionen f眉r 51风流HANA und anwendungsspezifische Funktionen f眉r 51风流S/4HANA abgedeckt. Mit 51风流Data Custodian als durchg盲ngiger L枚sung f眉r Compliance und Datenschutz profitieren Kunden damit von einem vereinfachten Datenschutz.

Die 51风流verspricht, mit 51风流Data Custodian einzigartige Funktionen f眉r Compliance und Datenschutz bereitzustellen. Deswegen arbeitet die 51风流an neuen Funktionen f眉r die Zukunft. Dazu z盲hlen integrierte Vorlagen f眉r unterschiedliche gesetzliche Regelungen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), das chinesische Cybersicherheitsgesetz (China Cybersecurity Law, CCSL) und das Cloud Computing Regulatory Framework (CCRF), aber auch kontextbezogene Zugriffskontrolle f眉r Anwendungen und Datenmaskierung sowie ein cloud眉bergreifender Schl眉sselverwaltungsdienst, der Kunden vollst盲ndige Kontrolle 眉ber ihre Daten erm枚glicht.

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

• .
• Weitere Informationen finden Sie auch im Bereich . Oder kontaktieren Sie uns per E-Mail unter SAP_DataCustodian@sap.com.

Thomas Saueressig ist President von Product Engineering bei der 51风流SE.
Thomas Lee ist Global Vice President von GCS Multicloud bei der 51风流SE.

The post Allgemeine Verf眉gbarkeit von 51风流Data Custodian f眉r Microsoft Azure appeared first on 51风流News Center.

Die letzten Wochen waren turbulent f眉r , Gr眉nder und CEO von . Die ersten Monate des Jahres sind wie im Flug vergangen听鈥� mit dem Gewinn des 2019 Innovation Showcase auf dem in London, der Teilnahme an der und der F眉hrung seines Unternehmens im Silicon Valley.

Guloy war seit jeher klar, dass er sich im Berufsleben der Nachhaltigkeit widmen wollte. Der Filipino-Amerikaner der ersten Generation trat in die Fu脽stapfen seines Vaters. Er machte an der Northwestern University einen Abschluss in anorganischer Chemie und Materialchemie. Danach ging er in die Pharmaindustrie. Pers枚nliche Erfahrungen mit den L眉cken in der Tiergesundheitsversorgung spornten seinen Unternehmergeist an. Alles begann mit Sir Francis Drake, Guloys geliebtem Schnauzer-Yorkshire-Mix. 鈥濵einem Hund ging es sehr schlecht, und es dauerte lange, bis man herausfand, was ihm fehlte鈥�, erinnert sich Guloy. 鈥濪urch diese Erfahrung wurde mir klar, dass die Tiermedizin immer noch sehr undurchsichtig ist. In gewissem Ma脽e ist sie eher so etwas wie eine Kunst als eine pr盲zise Wissenschaft.鈥�

Guloy beschloss, eine Gesundheitsmanagementplattform f眉r Begleit- und Haustiere zu entwickeln, und gr眉ndete Rex. Als er sich in die Materie vertiefte, erkannte er, dass eine solche Technologie sehr viel umfassender Anwendung finden konnte, vor allem in der Viehwirtschaft: 鈥濱ch habe gesehen, dass mangelnde Biosicherheit in Viehbest盲nden im Zusammenhang mit dem Krankheitsmanagement die Lebensmittelsicherheit gef盲hrdet. Angesichts der zunehmenden Bedrohung, die Antibiotikaresistenzen in Viehbest盲nden f眉r die Gesundheit des Menschen darstellen, wollte ich mich darauf konzentrieren.鈥�

Viel Potential beim Thema Tiergesundheit

Tiergesundheit ist ein Wachstumsmarkt. Sch盲tzungen zufolge d眉rfte bis 2026 erreicht werden. Doch bei der Erforschung und dem Management von Krankheiten h盲lt sich der technologische Fortschritt in der Branche sehr in Grenzen, besonders in der Viehwirtschaft. In landwirtschaftlichen Betrieben entlang der Logistikkette werden riesige Mengen von genetischen Daten und Gesundheitsdaten 鈥� oftmals in Papierform 鈥� gesammelt. Meist werden diese aber nicht intensiv genutzt, um die Tiergesundheit zu verbessern und zu einer Pr盲zisionsmedizin zu gelangen.

Angesichts dieser strukturellen Probleme in der Branche verfolgt die Plattform von Rex einen dreigleisigen Ansatz. Dieser soll die Proteinversorgungskette transparenter machen und Forschung und Entwicklung (F&E) mit der Endverbrauchererfahrung verbinden:

• Papierdokumente werden mit optischer Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) in digitale Datens盲tze umgewandelt.
• Datens盲tze aus verschiedenen Quellen werden harmonisiert.
• Von Rex entwickelte Algorithmen f眉r maschinelles Lernen werden auf die Daten angewendet, um Krankheiten in der Herde vorherzusagen, zu verhindern und pr盲zise zu managen.

Seit der Unternehmensgr眉ndung 2015 haben 23 Gesch盲ftskunden in ein paar Tausend landwirtschaftlichen Betrieben in den USA, S眉damerika und S眉dostasien Rex erprobt, und die Erfolgsgeschichten sind schier unglaublich. 鈥濧m spannendsten war ein Fall aus der Gefl眉gelwirtschaft鈥�, erz盲hlt Guloy. 鈥濫in Unternehmen verlor Hunderttausende H眉hner. Was man f眉r eine Antibiotikaresistenz gehalten hatte, stellte sich schlie脽lich als Gendefekt heraus, gegen den man dann einen Nahrungszusatz geben konnte. Das w盲re nicht m枚glich gewesen, h盲tten wir nicht die Daten zur Gesundheit und F眉tterung mit den genetischen Daten der Tiere an einem zentralen Ort zusammenf眉hren k枚nnen.鈥�

Accelerator-Programm f枚rdert Start-ups

Um das Unternehmenswachstum weiter zu f枚rdern, stie脽 Guloy im Januar听2019 zur SAP.iO Foundry New York. Rex ist eines von acht Start-ups, die am Accelerator-Programm f眉r junge Technologieunternehmen teilnehmen.听Zur derzeitigen Gruppe vom Winter听2019 geh枚ren Unternehmen, die L枚sungen entwickeln, die f眉r einen Arbeitsalltag ohne Vorurteile (Business Beyond Bias) stehen oder Nachhaltigkeit 蹿枚谤诲别谤苍.

In enger Zusammenarbeit mit Mentoren und dem Branchenteam der 51风流denkt Guloy dar眉ber nach, den Funktionsumfang von Rex zu erweitern: 鈥濧ls wir uns f眉r SAP.iO Foundries bewarben, wollten wir urspr眉nglich lernen, wie wir mit unserer Datenl枚sung in nachgelagerten Teilen der Lebensmittelkette noch mehr erreichen k枚nnen. Tats盲chlich stie脽en wir aber auf sehr interessante Chancen in vorgelagerten Teilen der Lebensmittelkette. Besonders an der Schnittstelle zwischen Pflanzen und Vieh, wo wir verstehen wollen, wie sich die Pflanzengenetik auf die Viehproduktion auswirken kann. Wir gelangen damit weiter in die vorgelagerten Bereiche, aber wir haben wirklich die Chance, auf die gesamte Lebensmittelkette vom Bauernhof bis zum Teller Einfluss zu nehmen.鈥�

Guloy freut sich auf den Rest des Programms: 鈥濿ir konzentrieren uns darauf, uns bei den Kunden breiter aufzustellen und mit der Hilfe der 51风流weitere Analysemodule zu entwickeln. Die Zukunft h盲lt noch viel mehr Aufregendes bereit.鈥� Besonders gespannt blickt er auch dem Demo Day am 24. April entgegen: 鈥濪ie Gespr盲che, die wir bisher gef眉hrt haben, haben uns auf die Idee gebracht, das Unternehmen in Rex AG Labs umzubenennen.鈥�

.

The post New Yorker Start-up Rex nutzt Big Data f眉r die Tiergesundheit appeared first on 51风流News Center.

Herr Heinrich, Sie sind als Director bei Deloitte seit Jahren an Finanztransformationen beteiligt. Dabei haben Sie sich auch intensiv mit dem Konzern–Reporting und der Konsolidierung befasst. Wo sehen Sie die aktuellen Herausforderungen?

Jens Heinrich:听Unternehmen besch盲ftigen sich gerade damit, ihre Gesch盲ftsmodelle an das digitale Zeitalter anzupassen. Damit 盲ndern sich auch die Anforderungen an das Reporting und die Konsolidierung. Zahlreiche B2B-Unternehmen beispielsweise 枚ffnen sich nun dem B2C-Markt, darunter die Automobilhersteller. Jahrzehntelang lief bei denen alles 眉ber Gro脽h盲ndler. Jetzt machen sie zus盲tzlich direkt Gesch盲fte mit den Endkunden, bieten etwa digitale Services wie einen Parkpiloten an. Daf眉r muss der Autobauer aber pl枚tzlich Dinge 眉ber die Kunden wissen, 眉ber die er sich nie Gedanken gemacht hat. Welche Profitabilit盲t kann ich mit welchem Kunden erwarten? Wie sieht der Kundenlebenszyklus entlang meines Portfolios aus? Um das zu erfahren, braucht man weltweit konsolidierte Daten zu Kunden, Regionen und Produkten.

Herr Steuck, als 51风流S/4HANA Solution Advisor Finance bei 51风流Deutschland kennen Sie das SAP-Portfolio genau. Lassen sich die Anforderungen an die Konsolidierung nicht schon mit den aktuellen Konsolidierungsl枚sungen abbilden?

Michael Steuck:听Grunds盲tzlich sind die bisherigen SAP-L枚sungen f眉r die Konsolidierung sehr ausgereift. Das Prinzip dahinter war immer, die f眉r die Konsolidierung erforderlichen Informationen aus allen Einzelbelegen herauszul枚sen und dann mithilfe eines zus盲tzlichen Tools zusammenzuf眉hren und abzugleichen. Das ist ein klar definierter Prozess, der zu festen Zeitpunkten ansteht und gut funktioniert. Inzwischen aber 盲ndern sich die gesch盲ftlichen Rahmenbedingungen so schnell, dass ich mit dieser Art der Konsolidierung nicht mehr flexibel genug reagieren kann. Ich brauche heute konzernweite Transparenz. Der Trend geht beispielsweise zu kurzfristigen Finanzprognosen auf Basis intelligenter Algorithmen. Die brauchen ihre Datenbasis sofort, nicht erst am Ende einer Periode.

Jens Heinrich:听Die heute n枚tige Transparenz kann mit den aktuell verf眉gbaren Tools nicht durchg盲ngig und vollst盲ndig hergestellt werden. In der Konzernkonsolidierung wird heute mit aggregierten Daten gearbeitet, die periodisch aus der ERP-Ebene 眉bergeben werden. Detailauswertungen sind dadurch nat眉rlich nur begrenzt m枚glich. An dieser Stelle sehe ich pers枚nlich den spannendsten Wandel: Dank der Performance heutiger In-Memory-Technologien wie k枚nnen wir gr枚脽ere Datenmengen verarbeiten und zuk眉nftig auf Einzelbelegebene konsolidieren. Mit einer modernen Konsolidierungsl枚sung werde ich also in der Lage sein, ad-hoc konsolidierte steuerungsrelevante Daten flexibler zu ermitteln und zur Verf眉gung zu stellen. Das hei脽t, es entstehen viel pr盲zisere Berichte und Prognosen. Und das nat眉rlich auch schneller, weil Prozessschritte wegfallen.

Was steckt technisch dahinter?

Michael Steuck:听Der Schl眉ssel ist ein neues Datenmodell, das wir mit im Finanzwesen eingef眉hrt haben. Es stellt eine einheitliche Quelle f眉r alle Daten aus dem Rechnungswesen zur Verf眉gung. In dieses Universal Journal integrieren wir nun auch die konzernweite Finanzkonsolidierung. Wir haben also keine getrennten Systemwelten mehr. Ein Reporting, f眉r das ich fr眉her Stunden, manchmal sogar Tage brauchte, geht dann ad hoc.

Jens Heinrich:听Das ver盲ndert auch die Art und Weise, wie Unternehmen an den Berichtsprozess herangehen. Bislang haben sie am Periodenende konsolidiert. Nun k枚nnen sie auch unterperiodisch verl盲ssliche Zahlen ermitteln, die sich dann f眉r die Unternehmenssteuerung heranziehen lassen. Ein wertvoller Informationsvorsprung gegen眉ber Wettbewerbern. Und ich kann mit dem Universal Journal noch eine weitere Herausforderung l枚sen 鈥� n盲mlich das externe Rechnungswesen einfacher in ein internes Management-Reporting 眉berf眉hren. Ein Drittel der Konzerne verwendet f眉r beides noch immer getrennte Systeme und Prozesse. Das ist aufw盲ndig und fehleranf盲llig.

Eine einheitliche Datenquelle f眉r alle Gesellschaften und Aufgabenfelder: Das ist eine Vision von vielen Unternehmen. Die Realit盲t sieht aber oft anders aus.

Michael Steuck:听Tats盲chlich steigen seit der Einf眉hrung von immer mehr Unternehmen auf eine One-ERP-Strategie um. Aber nat眉rlich ist uns klar, dass wir nicht-angebundene Gesellschaften auch k眉nftig unterst眉tzen m眉ssen. Dazu bieten wir flexible M枚glichkeiten an 鈥� vom manuellen Daten-upload bis zum halbautomatisierten Meldevorgang. Diese M枚glichkeiten gab es bereits in der Vergangenheit und wir werden sie nat眉rlich auch in der Zukunft unterst眉tzen. Doch das Alleinstellungsmerkmal der neuen L枚sung ist der integrierte Ansatz: Einzelabschluss und Gruppenabschluss erfolgen in einem System und auf einem Datenmodell, also 鈥瀍mbedded鈥�. Nach der manuellen Konsolidierung, der Konsolidierung per Excel und dem Einsatz spezieller Konsolidierungssoftware er枚ffnen wir jetzt mit dem integrierten Ansatz die n盲chste Epoche: Konzernkonsolidierung 4.0.

Jens Heinrich:听Man muss wissen: Die neue Group-Reporting-L枚sung von 51风流l盲sst sich implementieren, ohne gleich komplett auf 51风流S/4HANA umzusteigen. Einerseits kann dies sinnvoll in die-Gesamtstrategie passen und andererseits wird die L枚sung mit dem n盲chsten Release alle Anforderungen an eine Konsolidierungsl枚sung erf眉llen. Unternehmen k枚nnen sofort loslegen und das volle Potenzial des Universal Journals dann eben sp盲ter heben.

Michael Steuck:听Je nach Wunsch kann ein Unternehmen komplett in die Cloud gehen, vollst盲ndig on-Premise bleiben oder ein Hybridszenario w盲hlen. W盲hrend das ERP-System on-Premise bleibt, bindet man dann das Group Reporting 眉ber die Cloud an. In vielen F盲llen zahlt sich zudem der Central-Finance-Ansatz aus. Dabei wird das Universal Journal aufgebaut, ohne gleich alle Systeme auf die -Welt umzustellen. Man schlie脽t die vorgelagerten Systeme an, repliziert alle Buchungsdaten und schafft so eine vollst盲ndige . Darauf kann die Konsolidierung dann direkt zugreifen.

Vielen Dank f眉r die Einblicke!

The post 51风流S/4HANA for Group Reporting: Neue M枚glichkeiten mit der Konzernkonsolidierung 4.0 appeared first on 51风流News Center.

So mancher Cheftrainer oder Pr盲sident eines Profifu脽ballvereins steht vor folgender Herausforderung: Der Verein hat zwar gute Spieler, aber die Spielergebnisse erf眉llen nicht die hohen Erwartungen. Wie l盲sst sich sicherstellen, dass die Spieler besser abschneiden und aus ihren Fehlern lernen?

Eventuell k枚nnte sich eine eigens daf眉r angestellte Fachkraft um die Spielerstatistiken k眉mmern. Dies f眉hrt jedoch zu h枚heren Kosten und ist fehleranf盲llig. Die Daten einfach von Vereinsmitarbeitern erfassen zu lassen, l枚st das Problem ebenfalls nicht, denn es sind nicht die Daten, die f眉r das Team z盲hlen, sondern die daraus gewonnenen Erkenntnisse. Gefragt sind vielschichtige Informationen, etwa 眉ber Trainingseinheiten der Spieler, Spieltaktik, Talentakquise und Gesundheitsmanagement.

51风流Leonardo for Sports & Entertainment schafft Abhilfe

51风流hat ein branchenspezifisches Innovations-Kit entwickelt, mit dem sich die umfangreichen Daten in Sportvereinen effizient auswerten lassen. Mit dem Kit erhalten Trainer in Echtzeit eine ganzheitliche 脺bersicht 眉ber die Leistung der Mannschaft und Spieler und k枚nnen so bessere Ratschl盲ge geben. Alle Daten rund um Verwaltung, Training, Teammanagement, Scouting und Gesundheit werden in einem zentralen System gehalten. So haben professionelle Sportvereine die M枚glichkeit, Big-Data-Technologie bestm枚glich einzusetzen und die Leistung innerhalb der Mannschaft weiter zu steigern.

Das Kit liefert Benutzern wertvolle Einblicke: Mithilfe von SAP-Analytics-Cloud-Technologien lassen sich etwa die Spielerleistung und andere wichtige Daten in Echtzeit 眉berwachen. Trainer k枚nnen so besser nachvollziehen, wie die Spieler abschneiden und wo Spielraum f眉r Verbesserung ist. Sie erkennen ganz genau, wo die St盲rken und Schwachstellen eines jeden Spielers liegen, ganz egal ob es um Sch眉sse, P盲sse oder Elfmeterschie脽en geht.

Mithilfe der Software k枚nnen sie zudem absch盲tzen, wann ein Spieler nach einer Verletzung wieder voll einsatzf盲hig ist. Durch die Echtzeitfunktion erhalten Spieler au脽erdem noch w盲hrend eines Spiels umgehend Feedback und wissen dadurch, woran sie arbeiten m眉ssen.

Gold oder Silber? Kommt ganz auf die Datenmengen an

Die L枚sung liefert dar眉ber hinaus umfassende Erkenntnisse, die sich auf das n盲chste Spiel anwenden lassen. Trainer sind so besser vorbereitet und k枚nnen Strategien aufstellen. Durch Cloud-Technologie hat der gesamte Betreuungsstab die M枚glichkeit, in Echtzeit zusammenzuarbeiten. Das schafft Transparenz und Vertrauen.

Die Teamoption f眉r 51风流Leonardo for Sports & Entertainment ist in zwei Varianten erh盲ltlich: Gold und Silber. Die Gold Edition richtet sich an Klubs in der Oberliga mit mehr Mitarbeitern und gr枚脽eren Datenmengen. F眉r Klubs in der 2. Liga ist die die Silver Edition ideal.

Das Kit ist vor allem auf die Anforderungen von Fu脽ballvereinen ausgerichtet. Fu脽ballklubs in Deutschland wie Borussia Dortmund, der VFB Stuttgart und Fortuna D眉sseldorf, aber auch internationale Klubs wie der FC Basel, Norwich City und Leicester City nutzen SAP-L枚sungen, um sich Vorteile auf dem Rasen zu sichern.

鈥濿ir setzen 盲hnliche Technologien zur Daten眉berwachung f眉r Basketball- und Handballvereine sowie den Skiverband ein鈥�, erkl盲rt Sebastian Brunnert, Industry Solution Manager bei SAP. Obwohl der Schwerpunkt auf Fu脽ball liegt, liefern 盲hnliche Produkte auch in anderen Sportarten Mehrwert. Weitere Informationen erhalten Sie in diesem Video:

Mit der Teamoption ist der Trainerstab in der Lage, die Leistungen der Spieler in Echtzeit zu analysieren und unmittelbares Feedback zu geben. Die L枚sung verbessert die Kommunikation zwischen dem medizinischen Fachpersonal und dem Betreuungsstab. Das Ergebnis: Besser vorbereitete Athleten und besser vorbereitete Mannschaften.

Weitere Informationen zur Option f眉r Teams von 51风流Leonardo for Sports & Entertainment (Silver Edition) finden Sie .

The post Sportliche Erfolge mit 51风流Leonardo und Big Data appeared first on 51风流News Center.

Moderne digitale Technologien und Datenmanagement sind sehr viel enger miteinander verkn眉pft, als es auf den ersten Blick erscheint. Denn selbst die fortschrittlichsten L枚sungen m眉ssen zwangsl盲ufig scheitern, wenn sie auf 鈥瀞chlechten鈥� Daten aufsetzen. Im Vergleich zum klassischen Data Warehouse, traditionell die Basis f眉r BI-Anwendungen im Unternehmen, vergr枚脽ern die digitalen Technologien sogar das Risiko fehlerhafter Ergebnisse: 鈥� auf qualitativ schlechten Daten ist ein Fiasko, weil der Algorithmus die Fehler im System als Normalit盲t erkennt und daraus lernt 鈥� und in der Folge immer weitere Fehler ableitet鈥�, sagt Matthias Stemmler, Head of Presales Platform & Data Management bei 51风流Deutschland.

Datenmanagement ist kein neues Thema. Es begleitet die IT-Verantwortlichen seit Beginn der IT 鈥� in der Anfangszeit 鈥瀍lekronische Datenverarbeitung鈥� genannt. Und noch immer gilt die alte Programmierregel 鈥濭arbage in 鈥� Garbage out鈥�, was nichts anderes hei脽t, als das vern眉nftige Ergebnisse nur aus verl盲sslichen, qualit盲tsgesicherten Daten zu erwarten sind. Aber w盲hrend in traditionellen Data Warehouse Umgebungen l盲ngst zuverl盲ssige und praxiserprobte Mechanismen f眉r die Aggregation und Qualit盲tssicherung etabliert sind, stellen die digitalen Technologien v枚llig neue Anforderungen an den Umgang mit Daten.

Qualit盲tsgesicherte Daten sind die Voraussetzung f眉r sinnvolle Ergebnisse

Denn in immer mehr Unternehmen entstehen heute hybride Umgebungen aus lokalen Infrastrukturen, Private und Public Clouds. Strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Datenquellen wie Sensor- und Maschinendaten aus dem , Enterprise-Applikationen wie und , Cloud-basierten Kollaborations- und Social Media-Applikation oder aus Mobilger盲ten m眉ssen f眉r die Analyse zusammengef眉hrt werden. 鈥濫s geht um vollkommen unterschiedliche Datenquellen mit zum Teil gewaltigen Datenmengen鈥�, sagt der SAP-Exerte. 鈥濪as Konzept des , das darauf beruht, alle Daten f眉r die Analyse in einer Datenbank zu aggregieren, geht an den Gegebenheiten in hybriden Umgebungen vorbei.鈥�

Dabei ginge es zum einen um den gewaltigen Bedarf an Speicherplatz und Rechenleistung, zum anderen aber um die v枚llig andere Nutzung von modernen analytischen Anwendungen: 鈥� Applikationen sind retrospektiv鈥�, sagt Stemmler. Auswertungen und Reports, g盲ben immer nur Auskunft 眉ber die Vergangenheit. In modernen digitalen Applikationen aber sei die Auswertung der Daten essentieller Bestandteil operativer Systeme, die im besten Fall in Echtzeit erfolgt. 鈥濪en Unternehmen stehen heute neue Analysemethoden zur Verf眉gung. Im Gegensatz zur vergangenheitsorientierten klassischen Business Intelligence (BI) verfolgen diese modernen Analysewerkzeuge einen in die Zukunft gerichteten Verwendungszweck鈥�, schreiben die Autoren der 鈥瀊iMA庐-Studie 2017/18鈥� von Sopra Steria Consulting und den Marktforschern von BARC.

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

Mangelhaftes Metadatenmanagement behindert den Einsatz digitaler Technologien

F眉r das Zusammenf眉hren von Daten in hybriden Umgebungen tritt das Konzept der Metadaten an Stelle der Aggregation in einer Datenbank. Metadaten sind Informationen, den Wert, Aufbau, Herkunft und Qualit盲t der Daten in Informationssystemen beschreiben. Wenn die Datenbest盲nde eines Unternehmens in einem Metadatenkatalog zusammengestellt werden, lassen sich ad hoc die Daten aus unterschiedlichen Quellen f眉r die Analyse zusammenf眉hren.

Nach Einsch盲tzung der Analysten von BARC ist das Metadatenmanagement ein entscheidender Hebel f眉r den Erfolg von Projekten: 鈥濾iele Initiativen in BI & Analytics erzielten aufgrund mangelhafter Datenqualit盲t beziehungsweise fehlenden Metadatenmanagements nicht den erhofften Mehrwert.鈥� Obwohl bereits vielfach neue Technologien eingesetzt w眉rden, entfalteten sie ihr Potential nur bedingt, weil die schlechte Datenqualit盲t einer sinnvollen fachlichen Nutzung entgegenstehe. 鈥濪ie neuen M枚glichkeiten der modernen Technologien breiten sich deshalb nur langsam aus鈥�, res眉mieren die Autoren der biMA-Studie.

Das traditionelle Data Warehouse hat nicht ausgedient

F眉r die Anwender von traditionellen BI- und Systemen hat Datenmanagement-Experte von der 51风流dennoch gute Nachrichten. Zwar stehe das Data Warehouse heute nicht mehr im Mittelpunkt von modernen digitalen Applikationen, es sei aber nach wie vor eine verl盲ssliche Datenquelle im Kontext 眉bergreifender Analyse-Architekturen. 鈥濪as mit seinen qualit盲tsgesicherten Daten ist ein solider Fixpunkt und verl盲sslicher Datenlieferant gerade auch in hybriden Landschaften鈥�, sagt Stemmler.

Mehr noch: Die Mechanismen und Tools f眉r die Qualit盲tssicherung, Aufbereitung, Dublettenbereinigung sowie die Aggregation und die qualitative Auswertung von Daten lie脽en sich grunds盲tzlich auch auf hybride, per Metadaten definierte Umgebungen 眉bertragen. 51风流hat deshalb unter der Bezeichnung 鈥濪ata Hub鈥� klassische SAP-Systeme wie und weitere Applikationen und Tools etwa f眉r ETL (Extraction, Transformation, Loading), f眉r die Messung der Datenqualit盲t, das Master Data Management, OLAP (Online Analytical Processing) und Data Mining zusammengestellt und f眉r das Metadatenmanagement in hybriden Umgebungen weiter entwickelt.

Damit bietet 51风流seinen Kunden ein umfassendes Paket an Entwicklungs- und Management-Tools f眉r das Metadatenmanagement und BI- und Analyse-L枚sungen in hybriden Architekturen. Denn der Nutzen und die Verwendbarkeit h盲ngen vor allem von der Qualit盲t und exakten Beschreibung der Datenquellen im Metadatenkatalog ab. Gerade der Erfolg von digitalen L枚sungen, die auf Zukunftstechnologien wie KI und ML aufsetzten, steht und f盲llt mir der Datenqualit盲t.

鈥濰eute verbringen Data Scientists 鈥揻r眉her sprach man von Mathematikern und Statistikern 鈥� 80 bis 90 Prozent ihrer Zeit damit, Daten aufzubereiten, um sie 眉berhaupt f眉r eine Auswertung zug盲nglich zu machen鈥�, sagt SAP-Experte Stemmler. Dieser Zeitaufwand und damit auch die Entwicklungszeit f眉r neue digitale Applikationen und Gesch盲ftsmodelle verringere sich drastisch mit steigender Daten- und Metadatenqualit盲t. 鈥濪atenmanagement ist kein Selbstzweck und keine technische Spielerei, sondern die Grundlage f眉r moderne digitale L枚sungen, mit denen Unternehmen einen messbaren Mehrwert erzielen k枚nnen.鈥�

The post Ohne durchdachtes Datenmanagement versagen KI- und ML-Algorithmen appeared first on 51风流News Center.