Die neue Wertschöpfungslogik im Datenzeitalter: Wie Data Governance den Weg von Aufwand zu Wirkung radikal verändert

Eine provokante Ausgangsthese: Wert entsteht nicht durch Technologie, sondern durch strukturierte Datenarbeit

Die zentrale These lautet: Unternehmen schöpfen den Wert ihrer Daten nicht aus technischen Gründen unzureichend aus, sondern aufgrund eines strukturellen Fehlers in ihrer Wertschöpfungslogik. Erst eine konsequente Neuausrichtung durch Data Governance und die Industrialisierung der Datenarbeit kehrt das geltende 80-zu-20-Verhältnis von Aufwand zu Wertbeitrag in ein Modell, in dem Daten als strategischer Produktionsfaktor wirken und KI ihr Potenzial zuverlässig entfalten kann. Diese These fordert die verbreitete Annahme heraus, dass neue Plattformen oder zusätzliche Analysten den Engpass lösen könnten. Tatsächlich entsteht Fortschritt dort, wo Unternehmen bereit sind, den unsichtbaren Aufwand vor der Analyse systematisch zu eliminieren.

The future of data preparation with AI: a revolution in data analysis

How artificial intelligence drastically reduces the effort required for data preparation and creates new scope for strategic decisions

Artificial intelligence (AI) has made tremendous strides in recent years and is increasingly influencing all areas of technology and business. One of the most important areas of application in which AI will bring about major changes is data preparation – an often underestimated but critical process in the work of data engineers and data analysts.