Effizientes Daten-Management packt Risiken an der Wurzel

Eine ordnende Hand für das Informations-Chaos

Werner Kurzlechner lebt als freier Journalist in Berlin und beschäftigt sich mit Rechtsurteilen, die Einfluss auf die tägliche Arbeit von Finanzentscheidern nehmen. Als Wirtschaftshistoriker ist er auch für Fachmagazine und Tageszeitungen jenseits der IT-Welt tätig.
Nicht nur E-Mail und Word: Mit diesen Arten unstrukturierter Daten arbeiten die Klassenbesten.
Nicht nur E-Mail und Word: Mit diesen Arten unstrukturierter Daten arbeiten die Klassenbesten.

Neben internem Support ist nach Einschätzung von Aberdeen ein strategischer Plan das A und O. Häppchenlösungen helfen nicht im Bereich der unstrukturierten Informationen, die im Schnitt mehr als 85 Prozent der Unternehmensdaten ausmachen, aber von konventionellen BI-Ansätzen außer Acht gelassen werden.

Schlichtes und doch kompliziertes Ziel: Alle Informationen auf einer Oberfläche

Wohin die Bemühungen im Idealfall führen, erscheint denkbar einfach - und liegt für viele Anwender kurzfristig doch jenseits ihres Horizonts: eine einzige Oberfläche, über die sich neben den von BI erfassten Studien und Analysen auch E-Mails, Textdateien und diverse andere Quellen abrufen lassen.

Die Studie zeigt auf, welche Aktionen den Anfang des Weges markieren sollten. Die Analysten empfehlen mit Nachdruck, sämtliche Daten stets und eindeutig mit einer Quelle zu versehen. Das erspart es den Mitarbeitern, die Inhalte immer wieder auf Zuverlässigkeit und Wahrheitsgehalt abklopfen zu müssen. 62 Prozent der Klassenbesten achten darauf, im Durchschnitt sind es zwei Fünftel.

Die Best-in-Class-Unternehmen suchen außerdem in höherem Maße in der Geschäftsführung Unterstützung für ihre BI-Projekte. Überdurchschnittlich oft setzen sie Tools zur Visualisierung (54 Prozent, Durchschnitt: 28 Prozent), Data Cleansing (60 Prozent, Durchschnitt 33 Prozent) und Data Mining (45 Prozent, Durchschnitt: 32 Prozent) ein.

Mit einer um mehr als die Hälfte höheren Wahrscheinlichkeit als der Durchschnitt verwenden die Klassenbesten Software zur Textanalyse, teilweise auf linguistischer, teilweise auf statistischer Basis.

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