Revolution deiner Product Data Journey – mit KI zu mehr Dateneffizienz, -qualität und Conversion-Uplifts Anmelden und live dabei sein
Anhand von Use Cases erfahren Sie, wie KI Produktdaten und -Assets entlang der Product Data Journey effizienter organisiert, qualitativ aufgewertet und einen Conversion-Uplift am Customer Touchpoint erzeugt.
Anmelden und live dabei sein
Countdown zur digitalen Barrierefreiheit – was 2025 auf Unternehmen zukommt Anmelden und live dabei sein
Barrierefreiheit ist keine unüberwindbare Hürde, sondern ein echter Erfolgsfaktor für die digitale Zukunft. Erfahren Sie, wie Sie Barrierefreiheit 2025 souverän angehen können und dabei auch noch davon profitieren!
Anmelden und live dabei sein

Automatisierung treibt Big Data und Digitale Transformation voran

05.02.2016 Für viele Unternehmen hängt der Erfolg von Big Data und Digitalisierung stark von der Automatisierung der Geschäftsprozesse ab, so eine Umfrage von Automic zur Homepage dieses Unternehmens Relation Browser .

 (Bild: Hochschule Esslingen)
Bild: Hochschule Esslingen
Die Befragten stuften die Bedeutung von Automatisierung für neue Technologien und Trends bei Big Data am höchsten ein, gefolgt von Digitalisierung, Cloud, DevOps und Industrie 4.0.

Preview von Bedeutung der Automatisierung für Big Data, Digitalisierung Devops, Cloud und Industrie 4.0/Internet der Dinge

Das Marktzahlen-Archiv ist ein Premium-Service von iBusiness. Werden Sie Premium-Mitglied, um dieses Chart und viele tausend weitere abzurufen.

Jetzt Mitglied werden


Die Einschätzung differiert allerdings von Branche zu Branche: Während bei Finanzdienstleistern Big Data im Vordergrund steht, ist Automatisierung für den Handel und die Industrie vor allem für Industrie 4.0 und die Digitalisierung erfolgskritisch. Im Zusammenhang mit DevOps - Maßnahmen, um häufige Bruchstellen zwischen Anwendungsentwicklung und IT-Betrieb in Unternehmen zu überwinden - sind die Einschätzungen identisch.

Für Big Data ist Automatisierung offenbar deshalb so wichtig, weil zum einen viele verschiedene Datenquellen analysiert werden müssen, die oft unzureichend integriert sind. Zum anderen kommt es bei Big Data darauf an, möglichst schnell auszuwerten, um zeitnah mit den Ergebnissen arbeiten zu können. Je häufiger in diesen Prozess manuell eingegriffen werden muss, desto länger dauert die Analyse.

Befragt wurden Fach- und Führungskräfte, die in mittelständischen Unternehmen mit einem Umsatz von 50 Millionen bis 1 Milliarde Euro Umsatz (40 Prozent) oder in Konzernen (55 Prozent) mit mehr als 1 Milliarden Umsatz tätig sind. 55 Prozent der Teilnehmer arbeiten bei Banken oder Versicherungen, weitere 20 Prozent bei IT-Dienstleistern. Teilnehmer aus Industrie und Handel machten jeweils 8,5 Prozent der Teilnehmer aus.
Neuer Kommentar  Kommentare:
Schreiben Sie Ihre Meinung, Erfahrungen, Anregungen mit oder zu diesem Thema. Ihr Beitrag erscheint an dieser Stelle.
alle Veranstaltungen Webcasts zu diesem Thema:
Dienstleister-Verzeichnis Agenturen/Dienstleister zu diesem Thema: