Die Geschäftswelt hat sich – getrieben von der digitalen Transformation – rasant verändert. In Folge dieser Entwicklung spielen Daten eine zentrale Rolle in modernen Unternehmen. Datengestützte Erkenntnisse sind der Schlüssel zu strategischen Entscheidungen. So war es noch nie so wichtig wie heute, aus Daten wirklich verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Vor diesem Hintergrund treibt die Datentransformation das Umsatzwachstum von Unternehmen voran und sichert ihnen einen Wettbewerbsvorteil.
Die Datentransformation hat einen enormen Einfluss auf viele Branchen. Wenn Unternehmen in diesen Sektoren relevant bleiben und dauerhaft überleben wollen, müssen sie mit diesem Trend gehen. Denn durch diesen Prozess können Rohdaten für verschiedene geschäftliche Zwecke, wie Analysen, Berichte und Entscheidungsfindung, besser nutzbar und zugänglicher gemacht werden.
Datentransformationsprozesse optimieren nicht nur die operativen Abläufe, sie haben auch einen großen Einfluss auf einen anderen zentralen geschäftlichen Aspekt: das Umsatzwachstum.
Unternehmen, die eine „Digital-First“-Strategie verfolgen, berichten von erheblichen Vorteilen gegenüber ihren Mitbewerbern. Der Fokus auf die digitale Transformation hat zur Umgestaltung von Geschäftsmodellen und operativen Abläufen in diesen Branchen geführt. Dadurch ist die Datentransformation sowohl nützlich als auch notwendig geworden, um in der heutigen digitalen Wirtschaft zu überleben.
Insgesamt spielt das Datenmanagement bei der heutigen Umsatzentwicklung zweifellos eine enorm wichtige Rolle, da sie die operative Effizienz steigert und durch bessere Dateneinblicke und Kundenbindung neue Umsatzmöglichkeiten schafft.
Doch entwickelt sich dieser Bereich mit der zunehmenden Verbreitung von KI weiter oder bleibt alles beim Alten?
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert das Datenmanagement, indem sie die Art und Weise verbessert, wie Daten erfasst, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden. KI-Technologien erleichtern die Automatisierung von Routineaufgaben der Datenverwaltung, verbessern die Genauigkeit der Datenanalyse und ermöglichen Entscheidungsprozesse in Echtzeit.
KI-Technologien wie maschinelle Lernalgorithmen (ML), natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und prädiktive Analysen stehen bei der Optimierung der Datenverwaltung in der ersten Reihe. Diese Tools können riesige Datenmengen in nie dagewesener Geschwindigkeit und mit hoher Genauigkeit verarbeiten. KI-unterstützte Systeme können:
Bei der Datenbereinigung und -aufbereitung wird KI eingesetzt, um die oft mühsamen Aufgaben der Bereinigung und Organisation zu optimieren. Zum Beispiel, um Duplikate zu entfernen, Fehler zu korrigieren und die Konsistenz von Datensätzen sicherzustellen. KI-gestützte Tools können große Datenmengen schnell verwalten und so den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Datenvorverarbeitung erheblich reduzieren. Das beschleunigt die Datenaufbereitung und erhöht die Genauigkeit der für die Analyse aufbereiteten Datensätze.
KI verbessert die Datenintegration durch die effiziente Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen in ein einheitliches und zugängliches Format. Herkömmliche Datenintegrationsprozesse sind komplex und zeitaufwändig, besonders bei großen Mengen unstrukturierter Daten oder Daten aus mehreren Quellen. KI kann die Transformation und Konsolidierung automatisieren und damit sicherstellen, dass die integrierten Daten genauer sind und eine einheitliche Ansicht bieten, die für eine umfassende Geschäftsanalyse entscheidend ist.
KI-Algorithmen sind ideal, um die Qualität von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus kontinuierlich zu überwachen und aufrechtzuerhalten. KI gewährleistet eine hohe Datenqualität durch das automatische Erkennen und Korrigieren von Fehlern – wie Inkonsistenzen, Ausreißern oder unvollständigen Einträgen. Dies ist wichtig für Unternehmen, die für ihre Entscheidungsfindung genaue Daten brauchen. So verringert sich das Risiko, Entscheidungen auf einer fehlerhaften Datenbasis zu treffen, und erhöht die Zuverlässigkeit von Business-Insights.
Fortschrittliche KI-Modelle können komplexe und umfangreiche Datensätze analysieren, um Muster und Erkenntnisse zu extrahieren, die mit herkömmlichen Methoden möglicherweise nicht sichtbar sind. Diese Modelle nutzen Techniken des maschinellen Lernens wie Deep Learning, um zukünftige Trends vorherzusagen, Korrelationen zu erkennen und sogar Handlungsempfehlungen zu geben. Durch diese Fähigkeit, tiefe Einblicke zu gewinnen, können Unternehmen Marktveränderungen antizipieren, das Kundenverhalten besser verstehen und ihre operativen Abläufe optimieren.
KI verändert das Datenmanagement. Daher setzen führende Unternehmen diese fortschrittlichen Technologien bereits ein, um ihre Datenverwaltungsprozesse zu verbessern. Hier einige bemerkenswerte Beispiele:
Amazon: Die KI-gestützte Personalisierung bei Amazon generiert, vor allem durch seine Empfehlungsmaschinen, 35 % des Umsatzes. This significant contribution to the company’s revenue highlights the effectiveness of using AI to tailor product suggestions to individual customer preferences, thus increasing purchase likelihood.
Netflix: Netflix nutzt KI zur Personalisierung von Zuschauerempfehlungen. Dies trägt erheblich zur Kundenbindung bei, was für sein abonnementbasiertes Geschäftsmodell enorm wichtig ist. Die KI-gestützte Empfehlungsfunktion hat für Netflix einen geschätzten Wert von 1 Milliarde US-Dollar pro Jahr. Das zeigt, wie wichtig diese Funktion ist, um ein hohes Engagement aufrechtzuerhalten und weniger Abonnenten zu verlieren.
Spotify: Spotify setzt KI ein, um Playlists zu kuratieren und zu personalisieren, und so das Engagement und die Zufriedenheit der Nutzer zu steigern. Diese Personalisierung sorgt für längere Hörzeiten und langfristige Abonnements. Obwohl keine konkreten Statistiken über die Auswirkungen auf den Umsatz verfügbar sind, ist dieser Ansatz ein wesentlicher Bestandteil der Strategie von Spotifys Strategie zur Nutzerbindung.
Coca-Cola: Coca-Cola konnte mit KI-gestützten Verkaufsautomaten, die personalisierte Erlebnisse bieten, seinen Channel-Umsatz um 6 % steigern. Dieser Anstieg ist auf ein effizienteres Bestandsmanagement und gezielte Kundeninteraktionen zurückzuführen, die dank KI-gestützter Personalisierung und Optimierung die Anzahl der Fahrten zum Auffüllen der Automaten um 15 % reduzieren.
Starbucks: Starbucks nutzt seine KI-gestützte Plattform Deep Brew, um die operativen Abläufe in seinen Filialen und seine Personalisierungsbemühungen zu optimieren. Auch wenn keine genauen Angaben zur prozentualen Umsatzsteigerung vorliegen, trägt die Plattform doch erheblich zur operativen Effizienz und einem besseren Kundenservice bei. Dies hat zu einem Umsatzwachstum geführt, wie das beträchtliche Wachstum in seinem Filialnetz nach der Implementierung der KI-gestützten Analysen zeigt.