Natürlicher Umgang mit Daten
Diese Methode ermöglicht Nutzern eine natürlichere Interaktion mit ihren Daten. Damit der Dialog zwischen Mensch und Daten auch funktioniert, müssen auf Datenseite weiterhin die gleichen Voraussetzungen erfüllt sein, die für alle leistungsstarken Data-Analytics-Lösungen bestehen: Das Datenmaterial muss sauber aufbereitet sein für die Analyse. Insbesondere wenn Daten aus verschiedenen Quellen und Abteilungen stammen, benötigen diese eine gute Aufbereitung. Hier kann Technologie unterstützen, indem sie die Datenerfassung- und -aufbereitung automatisiert und so gleichzeitig Fehlerrisiken reduziert. Das Manufacturing Execution System (MES) HYDRA optimiert Produktionsprozesse für Fertigungsunternehmen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. ‣ weiterlesen
MES-Integrator und 360-Grad-Partner für optimierte Fertigung
Kompetenzlücke schließen
Um Daten effektiv einsetzen zu können, müssen Unternehmen den Mitarbeitern ein grundlegendes Verständnis für die Bedeutung und Rolle von Daten in ihrem Unternehmen vermitteln. Laut einer Gartner Umfrage unter CDOs verfügen bis 2020 die Hälfte der Unternehmen nicht über ausreichende KI- und Datenkompetenzen, um damit einen zusätzlichen Geschäftswert zu erzielen. NLP hat das Potenzial, diese Kompetenzlücke zu schließen, die viele Unternehmen daran hindert, fortschrittliche Technologien wie Data Analytics geschäftsfördernd zu nutzen. Dabei geht es nicht darum, jeden Mitarbeiter in einen Data Scientist zu verwandeln. Die Verarbeitung natürlicher Sprache, wie sie mit Ask Data möglich ist, zielt vor allem darauf ab, die Einstiegsbarriere für alle Nicht-Datenexperten zu senken, um die Ergebnisse ihrer täglichen Arbeit zu verbessern.
Daten als Produkt
Hinzu kommt, dass sich immer mehr Produktionsunternehmen damit befassen, wie sich Daten monetarisieren lassen. Mit der intelligenten Nutzung von Daten lassen sich ganz neue Businessmodelle, Dienstleistungen und andere geschäftsfördernde Maßnahmen auf den Weg bringen. Hier nur ein Beispiel: Der Konzern General Electric bietet mit seiner IoT-Plattform Predix eine standardisierte Möglichkeit, industrielle Anwendungen in der Cloud zu entwickeln. Nutzer können dabei mit Tableau in Predix Echtzeitdaten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln, indem sie Maschinen und Daten mit dem gesamten Unternehmen verbinden. Selfservice-Analytics und NLP ermöglichen also immer mehr Menschen, Daten zu erkunden und gegebenenfalls auch neue Geschäftsmodelle aus ihnen zu entwickeln.
