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Metadatenmanagement

Metadatenmanagement: Künstliche Intelligenz braucht Daten

Auf jeder Tech-Messe, bei jedem politischen Gipfel und in der gesamten Industrie diskutieren Entscheider heute über die Künstliche Intelligenz. Es ist das Schlagwort der digitalen Transformation. Doch nur wenige Unternehmen setzen die Möglichkeiten von KI und Machine Learning in der Praxis tatsächlich um. Dabei kann die klassische Datenverwaltung durch KI-gestützte Systeme zu einem modernen Metadatenmanagement und somit zu einem produktiveren Unternehmen entwickelt werden.

Datenverwaltung-Trends

Führungsverantwortliche und IT-Manager müssen umdenken. Die system- und prozessbezogene Datenarchitektur ist nicht mehr aktuell und muss komplett neu gestaltet werden. Zwar ist die System- und Prozessbezogenheit immer noch wichtig, doch die Datenstrukturen werden immer komplexer und verlangen daher innovative Lösungen. Unternehmen, die das erkannt haben, werden sich in der Zukunft Wettbewerbsvorteile sichern und den Markt neu aufrollen - das gilt als sicher. Die aktuellen Herausforderungen in der Datenverwaltung sind:

• Datenmenge: Zettabytes von Daten kursieren durch die globalen Netzwerke und müssen irgendwie verarbeitet werden.
• Komplexität: Neue Datenquellen und Datentypen verändern sowohl die internen Systeme als auch die externen Prozesse.
• Datenspeed: Durch Internet of Things und rasante, technologische Entwicklung werden ständig unvorstellbare Datenmengen in Echtzeit gestreamt.
• Mehr Nutzer: Die Mitarbeiter - von der Bürohilfe bis zum Geschäftsanalysten - brauchen heute Zugriff auf Unternehmensdaten.
• Mehr Integrationsmuster: Neue Technologien wie die Cloud ergeben zwar auch immer neue Möglichkeiten, fordern aber auch mehr Integrationsfähigkeit aller vorhandenen Systeme.

KI-gestütztes Metadatenmanagement

Für IT-Verantwortliche und Führungskräfte bedeuten diese Veränderungen zwar eine höhere Komplexität und damit scheinbar mehr Aufwand, Projekte zu realisieren. Allerdings können die Hürden in der Datenverwaltung mittels innovativer Softwaresysteme leichter genommen werden, als oft befürchtet wird. Die Lösung ist eine End-to-End-Datenmanagement-Plattform, die auf KI- und Machine-Learning-Technologie setzt. Unternehmen müssen sich bei der Implementierung eines KI-Systems auf vier verschiedene Kategorien von Metadaten konzentrieren:

• Technische Metadaten: Datenbank-Tabellen, Spalteninformationen, statistische Infos über die Datenqualität
• Business-Metadaten: Daten mit geschäftlichem Kontext und jeweilige Prozessdaten
• Operationale Metadaten: Infos über Software-Systeme und die Aktualität dieser
• Nutzungsmetadaten: Alle Informationen rund um Nutzeraktivitäten

KI-System für modernes Datenmanagement

Angesichts der zahlreichen Herausforderungen, mit denen sich heutige Unternehmen konfrontiert sehen, braucht es eine intelligente Datenverwaltungsplattform, die den individuellen Anforderungen eines Unternehmens gerecht wird. Der Datentechnologie- und IT-Experte Informatica GmbH bietet mit seiner Lösung CLAIRE eine Intelligent Data Platform für Unternehmen, die ihre Produktivität, ihre Konnektivität sowie die Kundenbeziehungen verbessern wollen.
Informatica CLAIRE ist modular aufgebaut und kann somit je nach Bedarf jederzeit erweitert werden. So können Unternehmen die Tools und Funktionen von CLAIRE an ihre individuellen Gegebenheiten anpassen.
Artikel vom 3.12.2018
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