19. März 2024
⏰ Geschätzte Lesezeit: 3 minuten
In dieser Blogserie tauchen wir in die immer größer werdende Bedeutung von Daten ein, unterteilt in vier wesentliche Kapitel:
Dieser Blog zeigt, wie die digitale Transformation Daten und KI als Treiber für Innovation und Wachstum in den Mittelpunkt stellt. Wir zeigen, wie wichtig Master Data Management, Product Information Management und Multi-Domain Management sind, um das Datenuniversum effizient zu navigieren.
Philipp Himmler, Lead MDM
„In der heutigen Geschäftswelt bilden Daten das Fundament für KI-gestützte Innovationen. Effizientes Datenmanagement, ermöglicht durch ein ganzheitliches Master Data Management (MDM), spielt dabei eine entscheidende Rolle.“
Im Zentrum des Datenmanagements stehen MDM-Systeme, die als das Rückgrat der Dateninfrastruktur fungieren. Sie bündeln und vereinheitlichen essentielle Stammdaten aus verschiedenen Geschäftsbereichen, einschließlich Produktinformationen, die durch PIM-Lösungen erfasst und
verwaltet werden. Diese Daten werden in spezifischen Domänen organisiert, was eine intelligente Vernetzung und Kontextualisierung ermöglicht. Als zentrale Plattform fördert das MDM auch die Datenkonsistenz und bereitet Informationen für analytische Prozesse und KI-gestützte Geschäftsabläufe auf. Diese strategische Datenharmonisierung schafft somit eine belastbare Basis für datengetriebene Entscheidungen und fördert unternehmensweite Innovationen.
MDM bezieht sich auf die Verwaltung von Stammdaten – die zentralen Daten, die in einem Unternehmen als Referenzpunkt für Geschäftsprozesse dienen. Dazu gehören Informationen wie Kunden- und Lieferantendaten, Produktdaten und Mitarbeiterinformationen. MDM gewährleistet, dass diese kritischen Geschäftsdaten system- und abteilungsübergreifend einheitlich und genau sind. Die Präzision und Konsistenz der Daten ist nicht nur für das reibungslose Funktionieren interner Prozesse entscheidend, sondern auch für externe datenbezogene Funktionen und Systeme, wie das Verwalten von Produktdaten.
Product Information Management (PIM) ist ein spezialisierter Bereich innerhalb des MDM, der sich auf die Verwaltung, Pflege und Bereitstellung von Produktinformationen konzentriert. Als kritische Komponente des MDM trägt PIM maßgeblich dazu bei, dass Produktinformationen präzise und konsistent über alle Vertriebs- und Marketingkanäle hinweg kommuniziert werden. Dies ist insbesondere für die Umsetzung von KI-getriebenen Marketing- und Verkaufsstrategien essentiell.
Zudem ist eine effiziente Verarbeitung und Integration von Produktinformationen durch PIM für das Multi-Domain Management von großer Bedeutung, da es die Einbindung detaillierter Produktinformationen in die umfassendere Datenstruktur des Unternehmens erleichtert und damit eine
ganzheitliche Sicht auf die Stammdaten gewährleistet.
Multi-Domain Management stellt eine Erweiterung der durch MDM und PIM geschaffenen Datenverwaltungsgrundlage dar. Es ermöglicht die effiziente Integration und intelligente Verknüpfung unterschiedlicher Datendomänen wie Produkt-, Kunden- und Lieferantendaten – auf einer zentralen Plattform. Primäres Ziel ist die konsistente und umfassende Verwaltung von Stammdaten über die Grenzen einzelner Geschäftsbereiche hinaus, was zu einer verbesserten Zusammenarbeit und Prozessintegration zwischen den Abteilungen beiträgt.
Diese Integration eröffnet eine ganzheitliche Sicht auf die gesamte Datenlandschaft des Unternehmens und optimiert sowohl die Datenanalyse als auch den Einsatz von KI-gesteuerten Anwendungen. Insbesondere für Unternehmen mit komplexen Anforderungen an das Datenmanagement ist Multi-Domain Management von unschätzbarem Wert.
MDM-Lösungen bilden nicht nur die Grundlage für den erfolgreichen Einsatz von KI, sondern profitieren auch von ihr. Die Einführung von KI in Datenmanagement-Systeme hat eine Welle technologischer Innovationen ausgelöst. KI wird nun in Systemen wie PIM genutzt, um Aufgaben wie Textgenerierung, Datenqualitätsprüfung und Übersetzungsmanagement zu optimieren. Beispiele hierfür sind KI unterstützte Übersetzungen oder automatisierte Bildbearbeitungsprozesse.
Zukunftsorientierte Trends, wie die Integration von maschinellem Lernen für prädiktive Analysen, versprechen eine noch tiefere Datenanalyse. Besonders in Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Fertigung oder im Einzelhandel führen diese Innovationen zu bahnbrechenden Veränderungen, indem sie etwa die Patientenversorgung verbessern oder die Lieferkettenoptimierung vorantreiben.
Die größten Herausforderungen im Datenmanagement sind:
1. die Integration heterogener Datenquellen,
2. die Sicherstellung von Datenqualität und
3. die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien.
Lösungsansätze konzentrieren sich auf die Nutzung von KI zur Automatisierung von Datenprozessen, die Entwicklung von Tools für die Datenanalyse und die Implementierung effektiver Daten-Governance-Strukturen. Diese Ansätze helfen, Datenmanagementprozesse zu vereinfachen und die Zuverlässigkeit der Daten zu erhöhen. Ein effektives Datenmanagement ist daher für den Erfolg von KI-Anwendungen entscheidend. Unternehmen, die in zukunftsorientierte Data-Management-Lösungen investieren, sind besser aufgestellt, um die Vorteile von KI voll auszuschöpfen. Als nächstes rückt Master Data Governance in den Fokus, die eine entscheidende Rolle in der Sicherstellung der Datenqualität und Compliance spielt. Sie bildet das Rückgrat für robuste Datenmanagement-Systeme und ist somit unerlässlich für die Realisierung effektiver KI-gesteuerter Geschäftsstrategien.
In Teil 3 werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie die Integration von KI in die Master Data Governance neue Türen für das Datenmanagement öffnet, von der Automatisierung von Routineaufgaben bis hin zu fortschrittlichen analytischen Erkenntnissen, und beleuchten die damit verbundenen Herausforderungen und Chancen.
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Trendreport 2024 – Shaping the Future of Digital Experience
Was bedeutet dieser Begriff im Jahr 2024 und auch darüber hinaus? Welche Entwicklungen und Veränderungen prägen das heute und morgen? Diese und weitere Fragen beantwortet unser Trendreport.
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