Lesen Sie spannende Artikel und Beiträge der QUNIS-Experten zu Entwicklungen und Trends rund um Business Intelligence, Big Data, Advanced Analytics und AI
Sind Sie fit für die nächste Evolutionsstufe in der Datenauswertung?
FINANZ- UND RECHNUNGSWESEN NEWSLETTER / 02 2020 / von Dr. Franziska Deutschmann
Machine Learning eröffnet neue Analysemöglichkeiten für Ihre Daten. Dank des schnell wachsenden Markts AI-basierter Softwaretools wird das dafür erforderliche technische Know-how auf ein Minimum reduziert. Mit geringerem Hintergrundwissen in Datenaufbereitung und Methodenwissen erschliessen sich dem Anwender, dem sogenannten Citizen Data Scientist, damit bisher unbekannte, in dieser Art nicht mögliche Erkenntnisse aus seinen Daten. Es gilt, die Chancen zu nutzen!.
AI wird konkret – Empfehlungen für die Praxis
„KI Lösungs-Guide 2019“ / September 2019 / von Steffen Vierkorn
Artificial Intelligence (AI) ist aus der Hype-Phase herausgewachsen. Jetzt geht es um den Reality-Check. Vor allem zwei Dinge werden dabei erfolgsentscheidend sein: Zum einen ist AI als Werkzeug zu verstehen, und nicht als eigenständiger Business Case. Zum anderen darf AI nicht separat als isoliertes Thema behandelt werden. Wir müssen die Möglichkeiten der AI vielmehr von den Daten her denken und die Linienorganisation mit einbeziehen.
Der Schatz im Datensee
„Netzwerk“ / August 2019 / Interview mit Annette Suckert und Steffen Vierkorn
Es herrscht Goldgräberstimmung in der Wirtschaft: Jedes Unternehmen weiß inzwischen, dass Daten die Grundlage für seine Wettbewerbsfähigkeit sind. Doch die große Frage bleibt, wie dieser Schatz am besten zu heben ist. Sprich: wie man aus der Menge an Daten die relevanten Informationen herausfiltert, um aus ihnen gewinnbringende Geschäftsmodelle abzuleiten. Thüga hat mit Unterstützung von QUNIS den Sprung in den Data Lake gewagt. Annette Suckert, Leiterin des Kompetenzcenters Digitalisierung & Kaufmännische Beratung bei der Thüga und Steffen Vierkorn, Geschäftsführer QUNIS berichten.
BI Hot Topics 2019:
Worauf Controller ein Auge haben sollten
„Controller Magazin“ / Juli-August 2019 / von Steffen Vierkorn
Hatte man sich in der klassischen BI noch schwerpunktmäßig mit strukturierten Daten aus internen Vorsystemen beschäftigt, ergänzen nun auch zunehmend unstrukturierte bzw. polystrukturierte Daten den Daten-Pool. Vor allem die Entwicklungen rund um Cloud, Machine Learning und Data Science spielen dabei aktuell eine maßgebliche Rolle. Warum ist das so? Und was bedeutet das für Controller und Unternehmen?
Dieses Potenzial haben Citizen Data Scientists
„Big Data Insider“ / Juni 2019 / Kommentar von Hermann Hebben
Unternehmen sind bereit für Big Data und Advanced Analytics, der Mangel an erfahrenen Data-Science-Experten erweist sich jedoch als ernstzunehmender Hemmschuh. Die neu entstehende Funktion des Citizen Data Scientist kann hier Abhilfe schaffen und Digitalisierungsprojekten zu einem Boost verhelfen.
Ungeahnte Potenziale im Controlling freilegen – mit Artificial Intelligence (AI)
www.icv-controlling.com / Mai 2019 / Interview mit Steffen Vierkorn
Wie schwer tun sich Menschen aktuell, wenn Artificial Intelligence in ihr Arbeitsleben tritt? Was sind die Hauptgründe für Vorbehalte oder gar Ablehnung? Und was sollten insbesondere Controllern in diesem Zusammenhang tun? Steffen Vierkorn nimmt Stellung zu diesen Fragen und gibt Empfehlungen für die Praxis.
Vom traditionellen Finanzwesen zur Data Driven Finance: Ideen, Mittel und Wege
„Rethinking Finance“ / 1.2019, März 2019 / von Ilona Tag
Eine gut funktionierende Business Intelligence plus des Managers talentiertes Bauchgefühl sind im Finanzbereich schon lange entscheidende Faktoren für ein erfolgreiches Unternehmen. Erweitert um innovative Funktionen der Künstlichen Intelligenz (KI) werden sowohl operativer Betrieb als auch Reporting und Analyse mit gleichermaßen innovativer, zukunftsträchtiger und erfolgspotenzierender Schlagkraft ausgestattet.
eine Leseprobe von Rethinking Finance und des Artikels finden Sie hier
KI erweitert BI – verpassen Sie es nicht!
„is report“, IT-trend report / Januar 2019 / von Steffen Vierkorn
Business Intelligence (BI) ist im Rahmen der Unternehmenssteuerung schon längst zum Standard geworden und entwickelt sich beständig weiter. Speziell für die Datenauswertung kommen – getrieben durch die rasant voranschreitende Digitalisierung – immer neue Methoden und Technologien wie Advanced Analytics, Künstliche Intellgenz (KI) und Machine Learning hinzu. Setzt man diese intelligent ein, können sie bei der Entwicklung zur Data Driven Company großen Nutzen stiften.
Datenqualität – Die Güte von Big Data steuert der Business Case
„is report“ / 4/2018 / von Ilona Tag und Hermann Hebben
In Transaktionssystemen gibt es klare Standards für die Datenqualität. Bei Predictive Analytics und Big Data entscheidet der Business Case darüber, wie genau, vollständig und aktuell die Datenbasis sein muss.
Bereit für Künstliche Intelligenz?
„is report“, Business Intelligence Guide / Juni 2018 / von Maximilian Gantner
Wo stehen die Unternehmen hinsichtlich der Umsetzung von KI? Welche Rolle spielen die Controller dabei? Wo liegen die Hürden und wie ist diesen zu begegnen! Die Antworten auf diese und weitere Fragen gibt Max Gantner basierend auf den Ergebnissen einer Anwenderbefragung, die gemeinsam von QUNIS und der Controller Akademie durchgeführt wurde.
Business Intelligence und Content Management dürften demnächst als ein Team arbeiten
„is report“ / 2/2018 / von Maximilian Gantner und Steffen Vierkorn
Content Management macht Daten schnell verfügbar. Die nächste Ausbaustufe zeigt auf, in welchen Prozessen welche Daten wann nötig sind. Im Endausbau laufen Geschäftsprozesse vollautomatisch ab.
Business Intelligence und Advanced Analytics gehören zusammen
„Computerwoche.de“ / September 2017/ von Sascha Alexander und Steffen Vierkorn
Was soll aus den bisherigen BI-Anwendungen werden, wo die IT-Welt doch nur noch über Advanced Analytics und Big Data spricht? Die Praxis zeigt, dass beide Welten nicht nur nebeneinander existieren, sondern auch voneinander profitieren können, um neue Use Cases zu ermöglichen. Hierfür muss die bisherige Datenmanagementinfrastruktur jedoch „agiler“ werden und mehr Prozesse und Datenquellen integrieren können.
Unternehmen treiben ihre BI-und Big-Data-Strategie voran
„is report“, Business Intelligence Guide / August 2017 / von Sascha Alexander und Steffen Vierkorn
Die Digitalisierung und der damit verbundene wachsende Datenaustausch zwischen Menschen, IT-Systemen und Geräten („Internet of Things“, „Industrie 4.0“) zwingen IT und Fachbereiche, ihr bisheriges Vorgehen im Datenmanagement und bei der Datenanalyse zu überdenken. Es geht dabei sowohl um die Einführung von Advanced Analytics, also fortgeschrittene Möglichkeiten der Datenanalyse, als auch um eine Weiterentwicklung der bisherigen Dateninfrastruktur, in deren Mittelpunkt neben dem Data Warehouse und Business-Intelligence-Systemen auch Big Data und Advanced Analytics Lösungen stehen. Ziel muss es sein, mehr „Agilität“ sowohl bei der Datenarchitektur als auch bei der Nutzung der Daten durch Fachanwender zu erreichen.
Mehr Performance im Data Warehousing durch kluge Partitionierung des SQL Server
silicon.de / Juni 2017
Was sind die Vor- und Nachteile der Partitionierung mit MS SQL Server? QUNIS Senior Berater Carsten Cohrs erläutert im Gastbeitrag für silicon.de die wichtigsten Aspekte und skizziert die nötigen Schritte für die Umsetzung in der eigenen Business-Intelligence-Umgebung.
Die Zukunft der Rohstoffindustrie: smart, effizient, umweltfreundlich
Zeitschrift „Bergbau“ /Ausgabe April 2017 / von Sascha Alexander et al.
Der weltweite Bergbau entwickelt sich in Richtung „Smart Mining“. Ziel ist es, durch automatisierte Geräte und Verfahren die eigene Produktivität zu steigern, die Betriebseffizienz zu verbessern und mehr Sicherheit zu gewährleisten. Der Analyse der in großen Mengen anfallenden Prozess-, Maschinen- und Sicherheitsdaten (Big Data) kommt hierbei eine zentrale Rolle zu.
Finance und Controlling profitieren von Big Data und Analytics
„controllingportal.de“/Januar 2017/von Sascha Alexander
Der Wunsch nach aktuelleren und ergänzenden Informationen für die Planung, Forecasts und Simulationen ist im Controlling und im Risikomanagement besonders groß. Die Erfassung und Analyse zusätzlicher Datenquellen und neuer Datentypen kann hier neue Einsichten ermöglichen – und auch Karrierechancen für den Controller eröffnen. Allerdings müssen die Voraussetzungen dafür geschaffen werden.
Vertrieb und Marketing fehlen Ideen für Analytics
„Computerwoche.de“ / Dezember 2016 / von Sascha Alexander
Das Potenzial von Big Data und Advanced Analytics wird heute von den meisten Unternehmen nicht mehr in Frage gestellt. Doch hapert es oft noch an der operativen Umsetzung entsprechender Anwendungen, auch weil Use Cases vorab nicht systematisch erarbeitet und priorisiert wurden.
Business Intelligence und Big Data gehören zusammen
„IDL Dialog II“ / November 2016 / von Sascha Alexander
Was soll aus den bisherigen BI-Anwendungen werden, wo die IT-Welt doch derzeit nur noch über Big Data spricht? Die Praxis zeigt, dass beide Welten relevant sind und miteinander existieren können. Business-Intelligence-Umgebungen können durch die Analyse von Big Data profitieren. Dennoch werden BI-Organisationen vieles lernen und überdenken müssen.
Aktuelle Business Intelligence Trends und Marktüberblick
„Business Reporting“ / Dezember 2015
Ein Fachbeitrag zu den aktuellen Trends auf dem Business Intelligence Markt von Hermann Hebben und Steffen Vierkorn.
Steffen Vierkorn im Interview zu Big Data
„Controller Magazin“ / September 2015
Big Data zählt zu den Themen, die gegenwärtig die Diskussionen in der breiten Fachöffentlichkeit sowie in der Controllercommunity bestimmen. Das Interview im „Controller Magazin“ „Big Data – Bedeutung und Auswirkung“ vermittelt dem Leser einen anwenderorientierten Überblick über das komplexe Themengebiet Big Data.
Warum braucht Business Intelligence eine Organisation?
von Steffen Vierkorn
Business Intelligence unterstützt Unternehmen bei Entscheidungs- und Steuerungsprozessen und liefert wertvolle Führungsinformationen. Um Business Intelligence erfolgreich zu implementieren, müssen Unternehmen unterschiedlichste technische Aspekte und fachliche Anforderungen berücksichtigen.
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