BI

Die digitale Transformation hat die Anforderungen an Datenanalysen grundlegend verändert. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, bestehende Analytics-Landschaften zu modernisieren, um den wachsenden Datenmengen und der steigenden Komplexität gerecht zu werden. Traditionelle Data Warehouses stoßen an ihre Grenzen, während neue Konzepte wie Data Mesh, Data Lakehouse, aber auch Self-Service-BI a..

Analytics modernisieren – das klingt oft technokratisch, nach Tools, Cloud-Plattformen, Architekturen. Aber in Wahrheit geht es um viel mehr: um Selbstbild, Verantwortung und Kulturwandel. Und eventuell misslingt die Analytics-Modernisierung – trotz bester Technologien, Architekturen und Methoden.

Die Bedeutung von Daten als kritische Ressource für Unternehmen nimmt kontinuierlich zu, da man sich mit deren effektiver Nutzung von Marktbegleitern differenzieren kann. Diese Einsicht ist in praktisch jeder Branche verbreitet. Regulierte Industrien haben ihre Analytics-Landschaften in der Regel im Hinblick auf externe Anforderungen seitens der Regulatorik angepasst. Datengetriebene Geschäftsmode..

Gestatten Sie mir zunächst, dass ich mich vorstelle. Mein Name ist Thomas Jannot und Sie lesen hier jetzt öfter von mir. Christoph Witte, mein Vorgänger als Chefredakteur von BI-SPEKTRUM, ist im wohlverdienten Ruhestand. Seinen Job habe ich übernommen.