Wie entwickelt man Daten und Informationen zu Wissen?
Im Bereich der Bildung jedoch sieht zum Beispiel Professor Dr. Julian Nida-RĂŒmelin, Philosoph an der Ludwig-Maximilians-UniversitĂ€t in MĂŒnchen eine der gröĂten Herausforderungen, diesen Trend in eine Entwicklung zur Wissensgesellschaft zu transformieren. Diese Herausforderung ist meines Erachtens auch in der Welt der Wirtschaft gegeben.
Unternehmen aller GröĂen und Branchen sind gefordert, ihre Systemarchitekturen zu erneuern und DigitalisierungsÂtechnologien zu implementieren. Der Fokus liegt auf Prozessdigitalisierung, Vernetzung und automatisierter Datenerfassung. Die Frage bleibt: âWie können wir Nutzen aus dieser riesigen Daten- und Informationsflut ziehen?â.
In unserer tĂ€glichen Praxis treffen wir bei Kunden nach wie vor hĂ€ufig auf klassische ERP-Architekturen, ergĂ€nzt durch – teilweise unzureichend – integrierte BI-Systeme. Der Einsatzzweck ist meist auf das Adhoc-Reporting ausgelegt und die abgebildeten UnternehmensÂbereiche sind in erster Linie GeschĂ€ftsfĂŒhrung, Finanzbereich sowie Vertrieb. Die Bereiche Produktion und Logistik stehen da auf Grund deren KomplexitĂ€t oft erst in der zweiten Reihe. Die DurchfĂŒhrung von qualitativen Datenanalysen ist aufwĂ€ndig und scheitert daher nicht selten an limitierten IT-Ressourcen bzw. an einer fehlenden Gesamtsicht der DatenbestĂ€nde. Der Einsatz von externen Datenanalyse-Experten erfordert im Gegensatz dazu eine aufwĂ€ndige Einarbeitung in die Systeme und GeschĂ€ftswelt des Kunden. Um theoretische Lösungen zu vermeiden, die an der RealitĂ€t vorbeigehen und dadurch keinen Nutzen stiften, setzen Sie daher vornehmlich auf Anbieter, die Ihr GeschĂ€ft in der Produktion, der Logistik oder im Vertrieb verstehen und daher die richten SchlĂŒsse ziehen können, um das Wissen aus Ihren Daten zu kreieren.
Am heutigen Stand der Technik ist der Einsatz von leistungsfĂ€higen Analysewerkzeugen auch in der Cloud und auf einen bestimmten Zeitraum begrenzt möglich. Das spart Lizenz- und Unterhaltskosten fĂŒr diese Systeme.
