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Eine Forrester Total Economic Impact Studie - Total Economic Impact der Databricks Unified Data Analytics Plattform

Kosteneinsparungen und Geschäftsvorteile durch die Databricks Plattform

Bereich: Studien

Forrester stellt fest: „In der heutigen äußerst wettbewerbsbezogenen Geschäftsumgebung werden der Einsatz und die Anwendung von Daten, die Geschäftsanalytik und das maschinelle Lernen bei jeder Gelegenheit, um sich mit den eigenen Produkten und dem Kundenerlebnis von der Konkurrenz abzuheben, schnell zur Voraussetzung von Erfolg.“ So wie das Internet früher stellen heute KI und maschinelles Lernen (ML) die größte Gefahr und die größte Chance für Unternehmen dar. Unternehmen sind gezwungen, für ihren Erfolg KI und ML zur Optimierung von Produkten, Dienstleistungen und betrieblichen Abläufen einzusetzen.

Unternehmen müssen in der Lage sein, Investitionen in Analytics und ML effektiv auf wichtige Geschäftsprioritäten auszurichten, um ihren Zielen näher zu kommen. Gleichermaßen müssen sie ihre Datenmanagementstrategien auf die Geschäftsprioritäten ausrichten und mögliche Einschränkungen oder Barrieren entfernen, um den Erfolg der Daten-Teams bei der Umsetzung dieser Prioritäten sicherzustellen.

Unternehmen müssen (strukturierte und unstrukturierte) Daten demokratisieren, Prozesse weiterentwickeln, Teams neu strukturieren, Unternehmenskulturen hinterfragen und die Architektur von Technologie-Stacks neu aufbauen, um den Erfolg der Daten-Teams zu unterstützen. Um Entscheidungen in Echtzeit treffen zu können, müssen Unternehmen auf die aktuellsten Daten zugreifen können. Die Daten sollten zudem offen und über verschiedene Tools und Systeme innerhalb eines Unternehmens zugänglich sein − und nicht durch geschlossene Formate oder urheberrechtlich geschützte Systeme so gesperrt sein, dass kein Zugriff durch andere Technologien oder Teams möglich ist. Die Schulung und die Befähigung von Data Engineers und Datenanalysten zur Durchführung der Data Science-Aufgaben erhöhen die Produktivität, da durch das alleinige Vertrauen auf Data Scientists entstehende Engpässe beseitigt werden.

Die meisten Unternehmen können dies nicht in der entsprechenden Größenordnung erreichen, weil die Erfüllung der genannten Anforderungen komplex und teuer ist.

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