Till Fechteler’s Post

Unternehmen im Datenwirrwarr – warum viele auf "Level 1" hängen bleiben ...   Ich spreche täglich mit Führungskräften unterschiedlichster Branchen, und das Bild ist oft das gleiche: Der digitale Wandel hat die Anforderungen an Unternehmen stark verändert – sowohl in Bezug auf die Produkte als auch auf die Art, wie sie mit Daten umgehen. Trotz klarer Vision und Unternehmensstrategie bleibt der Umgang mit Daten im eigenen Haus oft ein Stolperstein.   Ein Umdenken ist also gefragt! Heute reicht es nicht mehr, dass jede Abteilung ihre eigenen Daten verwaltet – Daten sind längst ein übergreifender Erfolgsfaktor. Für viele C-Levels bedeutet das, a) die Geschäftsmodelle von Grund auf neu zu durchdenken und b) Daten als Business-Asset zu begreifen.   Das heißt: Daten sind nicht nur nice-to-have für den IT-Bereich - sie sind Treiber für neue Geschäftsmodelle und Effizienzsteigerung!   ❌ Woran scheitert es aber? Es fehlt oft die übergreifende Datenstrategie. Die Datenqualität stimmt nicht, die Prozesse sind veraltet, und ohne klares Data Governance Framework wird ein strategischer Mehrwert kaum möglich. Statt gezielter Datenintegration und Qualitätssicherung entstehen so isolierte Datensilos und Insellösungen – ein „Schnellschuss“, der mittelfristig zum Problem wird.   ✅ Der Lösungsansatz ist eine Datenstrategie, die Datenwert, Management und Governance abdeckt. Es braucht klare Antworten auf Fragen wie …   Welchen Wert haben Daten im zukünftigen Geschäftsmodell? Welche Geschäftsmodelle fußen auf Daten? Wie gestalten wir das Datenmanagement und Data Governance sinnvoll?   Und erst dann kann mit einer durchdachten Datenstrategie echter Mehrwert geschaffen werden. Nicht zuletzt funktioniert dann auch eine abgestimmte Ausrichtung der Business Prozesse.   Mich würde natürlich ebenfalls interessieren: Was sind eure größten Herausforderungen, wenn es um Daten- und Prozessmanagement geht?

Wie können wir mit Daten & KI die aktuellen Herausforderungen in unseren Unternehmen lösen? Daten sind die Grundlage für unternehmerischen Erfolg – das wissen wir alle. Automatisierung und bessere, schnellere, datengestützte Entscheidungen steigern Effizienz und Produktivität. Doch die Realität sieht oft anders aus. Viele Unternehmen nutzen das Potential nicht. Viele sammeln Unmengen an Daten, ohne sie sinnvoll zu nutzen. Viele glauben, ohne perfekte Datenbasis und Strategie nicht anfangen zu können. Komplexe IT-Strukturen kosten mehr, als sie bringen. Der Mensch bleibt Bottleneck für Datenqualität. 👉 Doch es geht auch anders. In den nächsten Wochen bis Weihnachten teile ich mit Ihnen praxisnahe fünf Einblicke und Lösungen, die wir bei unserem letzten Roundtable in Bielefeld in der Diskussion mit Unternehmen wie gesammelt habe. Wir sprechen über: 1️⃣ Daten vom Cost Center zum Profit Center machen: Kundenzentrierte Use Cases statt wahllose Datensammlung. 2️⃣ Mit wenig Daten große Erfolge erzielen: Wie pragmatische Ansätze auch ohne perfekte Datenbasis funktionieren. 3️⃣ Komplexität bekämpfen: Warum fragmentierte IT-Landschaften versteckte Kosten verursachen – und wie Sie diese reduzieren. 4️⃣ Schnellboote im Einklang mit großer Transformation: So bleiben Unternehmen handlungsfähig, während große IT-Projekte wie ERP-Migrationen laufen. 5️⃣ Das Bottleneck Mensch: Warum Datenprojekte oft an der menschlichen Komponente scheitern und wie wir das ändern können. 💡 Diese Serie richtet sich vor allem an Führungskräfte im Mittelstand, die wissen wollen, wie sie Datenstrategien effizient, pragmatisch und gewinnbringend umsetzen können. 📅 Jeden Dienstag und Donnerstag ein neuer Post mit einem Deep Dive zu den Themen. Ich freue mich auf Ihre Gedanken, Kommentare und Perspektiven: Was ist für Sie die größte Herausforderung im Umgang mit Daten?

🌟 Erfolgreiche Unternehmen setzen auf Data Performance! 🌟 In der heutigen digitalen Ära ist die Leistungsfähigkeit von Daten entscheidend für den Geschäftserfolg. Unternehmen, die ihre Daten effizient nutzen, können fundierte Entscheidungen treffen, Prozesse optimieren und Wettbewerbsvorteile sichern. Einblicke in die neuesten Trends und Best Practices zu diesem Thema bietet der aktuelle Artikel von INFOMOTION GmbH auf BigData-Insider. 👉 Lesen Sie mehr über die Bedeutung von Data Performance: https://lnkd.in/dKGP6vtz Danke fürs Heads-up an den TDWI e.V. #DataPerformanceCompany #WeloveData #DataPerformance #BusinessSuccess #BigData #DataAnalytics #Innovation #TDWI #TDWIExperts

🔑 𝗪𝗮𝗿𝘂𝗺 𝗲𝗶𝗻𝗲 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗶𝗲𝗿𝘁𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗲𝗻- 𝘂𝗻𝗱 𝗞𝗜-𝗦𝘁𝗿𝗮𝘁𝗲𝗴𝗶𝗲 𝗱𝗲𝗿 𝗦𝗰𝗵𝗹𝘂̈𝘀𝘀𝗲𝗹 𝘇𝘂𝗺 𝗘𝗿𝗳𝗼𝗹𝗴 𝗶𝘀𝘁 In Gesprächen mit Führungskräften taucht immer wieder die gleiche Frage auf: Sollten Daten- und KI-Strategien getrennt oder integriert verfolgt werden? Die Antwort ist klar: Ohne eine solide Datenbasis bleibt jede KI-Strategie wirkungslos. Ein KI-Ansatz, der nicht auf einem robusten Datenmanagement aufbaut, führt häufig zu isolierten Use Cases, die kurzfristig glänzen, aber langfristig keinen nachhaltigen Mehrwert liefern. 𝗪𝗲𝗿𝘁𝘀𝗰𝗵𝗼̈𝗽𝗳𝘂𝗻𝗴 𝗲𝗻𝘁𝘀𝘁𝗲𝗵𝘁 𝗻𝘂𝗿, 𝘄𝗲𝗻𝗻 𝗗𝗮𝘁𝗲𝗻 𝘂𝗻𝗱 𝗞𝗜 𝘀𝘁𝗿𝗮𝘁𝗲𝗴𝗶𝘀𝗰𝗵 𝗺𝗶𝘁𝗲𝗶𝗻𝗮𝗻𝗱𝗲𝗿 𝘃𝗲𝗿𝗯𝘂𝗻𝗱𝗲𝗻 𝘀𝗶𝗻𝗱. 𝗗𝗶𝗲 𝗩𝗼𝗿𝘁𝗲𝗶𝗹𝗲 𝗲𝗶𝗻𝗲𝗿 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗶𝗲𝗿𝘁𝗲𝗻 𝗗𝗮𝘁𝗲𝗻- 𝘂𝗻𝗱 𝗞𝗜-𝗦𝘁𝗿𝗮𝘁𝗲𝗴𝗶𝗲: 1️⃣ 𝗦𝘁𝗿𝗮𝘁𝗲𝗴𝗶𝘀𝗰𝗵𝗲 𝗔𝘂𝘀𝗿𝗶𝗰𝗵𝘁𝘂𝗻𝗴: Wenn Daten und KI sich an denselben Zielen orientieren, entstehen keine Einzellösungen, sondern langfristige Erfolge. Investitionen zahlen auf das große Ganze ein und tragen zur nachhaltigen Wertschöpfung bei. 2️⃣ 𝗘𝗳𝗳𝗶𝘇𝗶𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗲𝗻𝗻𝘂𝘁𝘇𝘂𝗻𝗴: Daten bilden die Grundlage jeder erfolgreichen KI-Implementierung. Nur wenn Datenmanagement und KI-Strategie integriert sind, können die Daten gezielt genutzt werden, um in Echtzeit Entscheidungen zu verbessern und Innovationen voranzutreiben. 3️⃣ 𝗘𝗰𝗵𝘁𝗲 𝗘𝗿𝗴𝗲𝗯𝗻𝗶𝘀𝘀𝗲 𝘀𝘁𝗮𝘁𝘁 𝗦𝗵𝗼𝘄-𝗘𝗳𝗳𝗲𝗸𝘁𝗲: Eine KI-Strategie, die nicht auf einem klaren Datenmanagement fußt, bleibt isoliert und wirkungslos. Wir sehen in der Praxis oft, dass Unternehmen ihre Ressourcen auf "shiny" Projekte verwenden, die keinen nachhaltigen Mehrwert schaffen. 𝗙𝗮𝘇𝗶𝘁: Eine KI-Strategie ohne solide Datenbasis ist eine verpasste Chance. Um messbare Ergebnisse zu erzielen und echte Innovationen zu fördern, müssen Daten- und KI-Strategien eng verzahnt sein.

Unternehmenserfolg & #DataPerformance – Ein bedeutender Zusammenhang Auswertungen, Controlling, Analysen, Prognosen, besonders in Unternehmen mit einem hohen operativen Workload, geringen Ressourcen oder drängenden Projekten kann das Thema Data Performance schnell in den Hintergrund geraten. Ein Fehler, der sich entscheidend auf die Marktposition eines Unternehmens auswirken kann. Wollen Unternehmen also dauerhaft ihre Marktposition sichern und ausbauen, sollten sie ihren Fokus schnell auf das Thema Data Performance richten, um zukunftsfähig zu bleiben. Im Gegensatz zur reinen #Datenanalyse geht Data Performance noch einen Schritt weiter: - Daten werden abteilungsübergreifend erhoben - Die Analyse erfolgt jeweils nicht isoliert per Bereich, sondern im Gesamtkontext - Die Erkenntnisse werden zielgerichtet eingesetzt. Durch diese Vorgehensweise lassen sich Customer Experience, die Kosteneffizienz und auch die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens erheblich verbessern. Der Schlüssel liegt hier in der klugen Kombination menschlicher und #künstlicherIntelligenz. Die Herausforderung: Obwohl bereits viele Unternehmen diesen Trend erkannt haben, scheitert es wegen fehlender Ressourcen, niedriger Priorisierung oder ungenügendem Know-how an der Umsetzung. Bereichsdenken, Legacy-Systeme und fehlende Verantwortlichkeiten sind weitere Faktoren, die die Transformation zu einer #DataDriven-Company ausbremsen können. Für die erfolgreiche Umsetzung einer übergeordneten Datenstrategie sind aber weder die Unternehmensgröße noch die Branche entscheidend, sondern die Verfolgung einer übergeordneten Datenstrategie und der Fokus auf wesentliche Kernelemente. Um diese wichtige Entwicklung nicht zu verpassen, sollten Unternehmen sich auf folgende Punkte konzentrieren: - Design einer digitalen Roadmap & Entwicklung einer ganzheitlichen Datenstrategie - Modernisierung der Dateninfrastruktur - Identifizierung vorhandener #Datenpotenziale und Umsetzung vielversprechender Datenprojekte - Aufbau einer Date Culture und Datenkompetenz innerhalb des Unternehmens Von großer Bedeutung ist hier besonders der Wissensaufbau, aber auch der entsprechende Buy-in seitens der Mitarbeitenden. Nur wenn alle Beteiligten den Wert der Unternehmensdaten als strategisches Asset erkennen, ist eine Steigerung der Data Performance und die Etablierung einer datenzentrierten Unternehmenskultur möglich. Quelle: https://lnkd.in/eQGMDCpt

Ganzheitliche Daten- und KI-Lösungen sind der Schlüssel zur nachhaltigen Unternehmensführung! In der heutigen Geschäftswelt dreht sich alles um Daten. Ob es sich um KPI-Reporting in der Business Intelligence, Prozessanalyse mit Process Mining oder um Data Science und KI-Training handelt – der Umgang mit Daten aus verschiedenen unternehmensinternen und -externen Quellen ist von entscheidender Bedeutung. Eine hohe Datenqualität und die Integration dieser Datenquellen ermöglichen erst die Entwicklung von leistungsfähigen analytischen Anwendungen. Die Kombination verschiedener analytischer Methoden wie Business Intelligence, Process Mining und Data Science / KI bietet ein umfassendes Bild der Unternehmenssituation. Dies ist entscheidend für die Entwicklung ganzheitlicher Problemlösungen. Beispiele: ➡ Einsparungen im Einkauf sollten nicht zu neuen Ineffizienzen in der Produktion bzw. Auftragsausführung führen. ➡ Ebenso sollte eine gesteigerte Conversion Rate im Marketing nicht die Retourenquote oder die Kundenzufriedenheit negativ beeinflussen. ➡ Steigerung der Produktivität sollte nicht für höhere Aufwände im Qualitätsmanagement sorgen. Nischendenken und Datensilos sind nachhaltig denkenden CEOs immer ein Dorn im Auge. Eine echte Daten- und KI-Expertise zeichnet sich durch ein umfassendes Verständnis und die Kompetenz in einem breiten Spektrum von Datenquellen und analytischen Methoden aus. Diese Expertise sollte mit einer Enterprise Data Analytics Plattform gebündelt werden, um ein nahtloses Zusammenspiel der unterschiedlichen Daten und Analysen zu gewährleisten.

📃 Unser neuestes Whitepaper: Data Strategy In meiner Arbeit bei taod erlebe ich immer wieder, dass Unternehmen bei dem Ziel der Nutzung ihrer #Datenpotenziale vor der Frage stehen “Wo fangen wir an?” und “Wohin wollen wir eigentlich?”. Für Unternehmen ist es sowohl wichtig, schnelle Ergebnisse zu erzielen als auch einen umfassenden strategischen Plan zu entwickeln, um nicht ziellos drauf loszurennen und krachend zu scheitern. Um Unternehmen bei diesem Prozess zu unterstützen, haben unsere beiden Consultants Benedikt und Mounir in unserem neuesten #Whitepaper zusammengefasst, wie es ihnen gelingt, die Brücke zwischen ungenutzten Daten und dem Kerngeschäft zu schlagen. Das Whitepaper bietet wertvolle Einblicke in die Balance zwischen #Execution und #Strategy und zeigt auf, wie Unternehmen ihre Datenpotenziale voll ausschöpfen können. 🔍 Highlights: ◾ Erkenne den optimalen Zeitpunkt für die strategische Zielbildung ◾ Lerne, wie du mit bewährten Methoden und Tools von ungenutzten Daten zu wertvollen Erkenntnissen gelangst ◾ Erhalte praxisnahe Tipps zur Implementierung deiner Datenstrategie Lass dich von Best Practices inspirieren und lerne, wie du mit einer durchdachten Datenstrategie den Unterschied zwischen Marktführerschaft und Nachzügler machen kannst. https://hubs.li/Q02CzTwc0

🔗 Graph-Datenbanken: Effiziente Verwaltung von Relationen und KI-gestützte Analyse Die Verwaltung von Beziehungen zwischen Daten wird in vielen Unternehmen immer wichtiger. Klassische relationale Datenbanken stoßen bei der Analyse komplexer Netzwerke jedoch oft an ihre Grenzen. Hier bieten Graph-Datenbanken entscheidende Vorteile. Statt Daten in Tabellen zu speichern, nutzen sie Knoten (Entities) und Kanten (Beziehungen). Diese Struktur eignet sich besonders gut für die Analyse von Netzwerken, wie sie in sozialen Medien, im E-Commerce oder in Unternehmensnetzwerken vorkommen. 🚀 Vorteile von Graph-Datenbanken Natürliche Modellierung: Beziehungen wie „Kunde bestellt Produkt“ oder „Lieferant liefert Rohstoff“ lassen sich direkt und ohne komplexe Joins abbilden. 🔍 Schnelle Abfragen: Graph-Datenbanken können komplexe Beziehungen zwischen Daten effizient abfragen, z. B. „Welcher Lieferant ist über mehrere Ecken mit einem kritischen Produkt verbunden?“. ⚙️ Flexibilität: Neue Beziehungen oder Knoten können problemlos hinzugefügt werden, ohne das gesamte Schema umzustrukturieren. 🤖 Business-Beispiel: Lieferketten-Optimierung Ein Unternehmen nutzt eine Graph-Datenbank, um die Beziehungen zwischen Lieferanten, Rohstoffen und Produktionsstätten zu analysieren. Mit KI können potenzielle Engpässe in der Lieferkette frühzeitig erkannt werden. Beispielsweise könnte der Algorithmus ermitteln, dass ein bestimmter Rohstoff von mehreren Lieferanten bezogen wird, die alle von einem einzigen Transportdienst abhängig sind. Durch diese Erkenntnis kann das Unternehmen alternative Routen und Lieferanten identifizieren und proaktiv handeln. 🧠 KI und Graph-Datenbanken KI kann in Graph-Datenbanken Muster erkennen und Prognosen ableiten. In der Lieferkettenanalyse könnte KI etwa Verbindungen zwischen Lieferanten analysieren, um die Auswirkungen eines Ausfalls besser vorherzusagen. Dadurch lassen sich Entscheidungen schneller und präziser treffen, was die betriebliche Effizienz erheblich steigert. Fazit: Graph-Datenbanken, kombiniert mit KI, bieten Unternehmen die Möglichkeit, Datenbeziehungen effizient zu verwalten, schnellere Entscheidungen zu treffen und Risiken frühzeitig zu erkennen. Sie sind ein Schlüsselwerkzeug für datengetriebene Organisationen, die ihre Geschäftsprozesse optimieren möchten. #KünstlicheIntelligenz #Datenanalyse #Datenmanagement #BusinessOptimierung #Datenbeziehungen #Lieferkettenmanagement #MaschinellesLernen #TechnologieImBusiness #Digitalisierung #Effizienzsteigerung #Innovation #KIImUnternehmen

𝐃𝐚𝐭𝐞𝐧𝐩𝐨𝐰𝐞𝐫 𝐮𝐧𝐥𝐞𝐚𝐬𝐡𝐞𝐝: Wie gut sind deine Produktionsdaten wirklich? 💡 In der Produktion fallen riesige Datenmengen an: von 𝐌𝐚𝐬𝐜𝐡𝐢𝐧𝐞𝐧, 𝐒𝐞𝐧𝐬𝐨𝐫𝐞𝐧 bis hin zu 𝐄𝐑𝐏-𝐒𝐲𝐬𝐭𝐞𝐦𝐞𝐧. Doch bevor diese in 𝐌𝐚𝐜𝐡𝐢𝐧𝐞 𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠 (𝐌𝐋)-𝐌𝐨𝐝𝐞𝐥𝐥𝐞𝐧 oder 𝐀𝐏𝐒-𝐒𝐲𝐬𝐭𝐞𝐦𝐞𝐧 eingesetzt werden, müssen sie gründlich vorbereitet werden. Ohne saubere Daten bleibt jede Analyse wertlos. Aber wie geht man das richtig an? 🛠️ 𝐃𝐚𝐭𝐞𝐧𝐪𝐮𝐚𝐥𝐢𝐭ä𝐭 𝐩𝐫ü𝐟𝐞𝐧 Fehlerhafte oder unvollständige 𝐃𝐚𝐭𝐞𝐧 sind häufig ein Problem. Daten wie 𝐏𝐫𝐨𝐝𝐮𝐤𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬𝐳𝐞𝐢𝐭𝐞𝐧 können in einem System in Stunden und in einem anderen in Minuten erfasst werden. Um Fehler zu vermeiden, müssen alle Daten bereinigt und 𝐬𝐭𝐚𝐧𝐝𝐚𝐫𝐝𝐢𝐬𝐢𝐞𝐫𝐭 werden. ⚠️ 𝐃𝐚𝐭𝐞𝐧𝐥ü𝐜𝐤𝐞𝐧 𝐬𝐜𝐡𝐥𝐢𝐞ß𝐞𝐧 Unvollständige Datensätze führen zu 𝐟𝐚𝐥𝐬𝐜𝐡𝐞𝐧 𝐕𝐨𝐫𝐡𝐞𝐫𝐬𝐚𝐠𝐞𝐧. Fehlen 𝐌𝐚𝐬𝐜𝐡𝐢𝐧𝐞𝐧𝐚𝐮𝐬𝐥𝐚𝐬𝐭𝐮𝐧𝐠𝐞𝐧 oder 𝐑ü𝐬𝐭𝐳𝐞𝐢𝐭𝐞𝐧, wird es schwer, genaue 𝐏𝐫𝐨𝐝𝐮𝐤𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬𝐩𝐫𝐨𝐠𝐧𝐨𝐬𝐞𝐧 zu erstellen. Diese Lücken müssen erkannt und behoben werden, bevor sie für 𝐌𝐋 genutzt werden. 🔄 𝐅𝐨𝐫𝐦𝐚𝐭𝐞 𝐡𝐚𝐫𝐦𝐨𝐧𝐢𝐬𝐢𝐞𝐫𝐞𝐧 Daten stammen oft aus unterschiedlichen Quellen: 𝐄𝐑𝐏-𝐒𝐲𝐬𝐭𝐞𝐦𝐞, 𝐒𝐞𝐧𝐬𝐨𝐫𝐝𝐚𝐭𝐞𝐧, 𝐂𝐒𝐕-𝐃𝐚𝐭𝐞𝐢𝐞𝐧. Diese Formate müssen vereinheitlicht werden, um sie in einem System wie 𝐌𝐋 oder 𝐀𝐏𝐒 zu verwenden. Nur so entsteht eine 𝐤𝐨𝐧𝐬𝐢𝐬𝐭𝐞𝐧𝐭𝐞 𝐆𝐫𝐮𝐧𝐝𝐥𝐚𝐠𝐞 für genaue Analysen. 💾 𝐇𝐢𝐬𝐭𝐨𝐫𝐢𝐬𝐜𝐡𝐞 𝐯𝐬. 𝐄𝐜𝐡𝐭𝐳𝐞𝐢𝐭𝐝𝐚𝐭𝐞𝐧 Historische Daten sind entscheidend für die 𝐌𝐨𝐝𝐞𝐥𝐥𝐛𝐢𝐥𝐝𝐮𝐧𝐠, doch 𝐄𝐜𝐡𝐭𝐳𝐞𝐢𝐭𝐝𝐚𝐭𝐞𝐧 bieten die Grundlage für aktuelle Anpassungen. Beide müssen kombiniert werden, um optimale 𝐕𝐨𝐫𝐡𝐞𝐫𝐬𝐚𝐠𝐞𝐧 zu erhalten und die Produktion laufend zu verbessern. 🔍 𝐌𝐞𝐫𝐤𝐦𝐚𝐥𝐬𝐞𝐱𝐭𝐫𝐚𝐤𝐭𝐢𝐨𝐧 Welcher Datentyp ist entscheidend? Nicht alle Daten sind gleich wichtig. Oft gilt es, die richtigen 𝐌𝐞𝐫𝐤𝐦𝐚𝐥𝐞 herauszufiltern, die für die jeweilige Analyse entscheidend sind. Zum Beispiel könnte die 𝐓𝐞𝐦𝐩𝐞𝐫𝐚𝐭𝐮𝐫 bei der Kunststoffverarbeitung der entscheidende Parameter sein, der die Fehlerquote beeinflusst. 🚧 𝐇ä𝐮𝐟𝐢𝐠𝐞 𝐏𝐫𝐨𝐛𝐥𝐞𝐦𝐞 Fehler in Sensordaten, fehlende 𝐃𝐚𝐭𝐞𝐧𝐬𝐲𝐧𝐜𝐡𝐫𝐨𝐧𝐢𝐬𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 oder zu viele unstrukturierte Informationen können die Analyse verlangsamen oder ungenau machen. Eine saubere Datenvorbereitung ist also der Schlüssel zu jeder erfolgreichen Produktionsoptimierung. 💡𝐃𝐞𝐧𝐤 𝐝𝐚𝐫𝐚𝐧: Die Qualität deiner Daten bestimmt die Qualität deiner Entscheidungen – und damit den Erfolg deiner gesamten Produktion. Nur wer von Anfang an auf saubere, konsistente Daten setzt, kann langfristig von Effizienzsteigerungen und Wettbewerbsvorteilen profitieren. #Datenvorbereitung #DataQuality #MachineLearning #Effizienzsteigerung #BigData