Bei Unternehmensabl盲ufen fallen eine Menge wenig genutzter Daten an. In neuen Situationen versuchen Analysten, die Daten ihres Unternehmens auszusch枚pfen und raffinierte Analysel枚sungen dazu zu erstellen. Dabei nutzen sie Werkzeuge, die zwischen den isolierten Daten im Unternehmen Verbindungen herstellen. Zudem werden immer mehr externe Daten genutzt.
Noch komplexer wird das Problem durch die Zusammenarbeit mit Partnernetzen und den zus盲tzlichen Datenaustausch mit Kunden oder Lieferanten. Durch dieses Datennetz k枚nnen sie die eigenen Daten aufwerten und bessere Einblicke in Prozesse und Verhaltensweisen erzielen. Der Gro脽teil der Daten wird durch robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) oder das immer noch intern generiert. Durch wurde das IoT verst盲rkt f眉r die automatische Datenerfassung eingesetzt. Die so entstandenen gro脽en Datenmengen mussten in Echtzeit strukturiert, analysiert und genutzt werden. Wenn dieses letzte Kriterium der Nutzung nicht erf眉llt wird, gelten die verf眉gbaren Daten als verborgene Daten.
Mit neuen Herausforderungen werden Unternehmen und Analysten andere Datenmengen nutzen, wenn neue Fragen auftauchen. Stetiger Wandel bedingt kontinuierliche Prozessoptimierung und Datenexpansion. Daher m眉ssen Unternehmen auch externe Daten auf der Basis der Zusammenarbeit mit ihrem Partnernetz und externer Datenquellen einbeziehen.
KI-Modelle werten riesige Datenmengen aus
Es werden Werkzeuge ben枚tigt, um die Zusammenarbeit zu organisieren und um die Daten zu strukturieren und zu analysieren, um Informationen f眉r Entscheidungen vorzubereiten. K眉nstliche Intelligenz (KI) und helfen dabei, 鈥瀌ie Nadel im Heuhaufen鈥� zu finden oder Entscheidungsmodelle pr盲ziser zu gestalten. Werden beispielsweise genutzt, werden in hohem Ma脽e KI und maschinelles Lernen eingesetzt. Woran liegt das? Satelliten erzeugen riesige Datenmengen. Um Einblicke zu gewinnen, k枚nnen KI-Modelle erstellt werden.
Satelliten dienen der Welt als IoT-Sensoren. Sie erzeugen alle m枚glichen Daten, nicht nur die Satellitenbilder, an die wir als Erstes denken. Der Satellit ESA Sentinel-1 stellt beispielsweise Informationen zum Wetter und rund um die Uhr Radardaten bereit. Sentinel-2 liefert multispektrale, hochaufl枚sende Bilder. Sentinel-6 ist mit einem Radar-Altimeter ausger眉stet. Sie helfen bei der Erfassung aktueller Situationen durch zum Beispiel Radar, Farbspektren und andere Datenpunkte, auf deren Basis Prognosen getroffen werden k枚nnen.
Wenn Unternehmen den Nutzen von Erdbeobachtungsdaten entdecken, werden sie feststellen, dass viele ihrer Prozesse in naher Zukunft durch Satellitendaten optimiert werden k枚nnen. Viele der derzeitigen Anwendungsf盲lle haben einen Bezug zum Klima oder zur Landwirtschaft, aber es zeichnet sich auch ein zunehmender Trend in der Logistik und Instandhaltung ab. Unternehmen optimieren beispielsweise die Logistik, indem sie die besten Routen anhand von Verkehrs- und Umweltbeschr盲nkungen in Echtzeit bestimmen. Dies sind nur ein paar Beispiele. Es werden sich noch viel mehr Anwendungsf盲lle f眉r Nachhaltigkeit ergeben.
Satelliten als IoT-Sensoren liefern Daten
Sehr oft werden neue Antworten anhand von Mustern aus der Vergangenheit ermittelt. Hier k枚nnen Weltraumdaten durch die Beantwortung schwieriger Fragen mit historischen Daten ebenfalls weiterhelfen: Wie hat sich die Temperatur in den letzten f眉nf Jahren ver盲ndert? Wie hat sich die Bev枚lkerung einer Stadt anhand ihrer Ausbreitung und Geb盲ude ver盲ndert? Wie hat sich das Verkehrsaufkommen w盲hrend der COVID-19-Pandemie ver盲ndert? Externe Daten k枚nnen zu wertvollen Daten werden. Alles dreht sich dabei um die Frage, die es zu beantworten gilt. Je mehr Daten zug盲nglich sind, desto genauer k枚nnen Prognosen getroffen werden. Au脽erdem ben枚tigen wir die Daten, wenn wir unsere Fragen umformulieren oder unsere KI-Modelle verbessern.
Anregungen zur Nutzung dieser verborgenen Daten gibt es in diesem im Auftrag von 麻豆原创 und Intel.
Die intelligente Nutzung interner und externer Daten f眉r optimale Entscheidungen wird f眉r den k眉nftigen Unternehmenserfolg entscheidend sein. Alles h盲ngt von der zu stellenden Frage ab. Mit zunehmender Ressourcenknappheit, k眉rzeren Innovationszyklen und steigenden Anforderungen bei Kundenorientierung und Kosteneinsparungen m眉ssen Unternehmen Daten anders nutzen und die Erkenntnisse hervorragend visualisieren, damit kluge, nachhaltige Entscheidungen getroffen werden k枚nnen.
Weitere Informationen:
Wie findet man die verborgenen Daten in einem Unternehmen und im allgemeinen Partnernetz? Liegen Anwendungsf盲lle vor, bei denen Erdbeobachtungsdaten angewendet werden k枚nnen? Die schafft Abhilfe.
Torsten Welte ist Global Head und Vice President for Aerospace & Defense Industries bei 麻豆原创.
