Unternehmen brauchen valide interne Einblicke und Einsichten, damit sie effizient agieren und die richtigen Entscheidungen treffen können. Deshalb planen 93 Prozent aller Organisationen höhere Investitionen in Datenanalyse und künstliche Intelligenz. Die gute Nachricht: Die nötigen Technologien, um diese Potenziale zu heben, stehen bereit. Im Grunde müssen Organisationen nur die Daten nutzen, die sowieso schon in Reichweite sind, und die Analyse mit künstlicher Intelligenz sowie maschinellem Lernen unterstützen. Die folgenden sieben Beispiele zeigen, wie AI und die richtigen Daten in den unterschiedlichsten Branchen und Organisationseinheiten mithilfe moderner Google-Cloud-Lösungen gewinnbringend genutzt werden können.
Tag Archives: Datenanalyse
Properties 2023: Ein Jahr kontinuierliche Verbesserung
Kennst du bereits Properties für Confluence Cloud? Dann weißt du, dass Properties ein nützliches Tool ist, mit dem du nicht nur mehr aus deinen Daten herausholen kannst, sondern dass dir und deinen Teamkolleg*innen auch dabei hilft, Confluence noch effizienter und produktiver zu nutzen. Erst vor kurzem wurde mit den zwei neuen Makros Org-Chart und Board View der Funktionsumfang erweitert. Zum 15. August passt Properties jetzt die Preis ab 11 User aufwärts an.
Atlassian Analytics: Eine neue Grundlage für datengetriebene Entscheidungen
Für zahllose Software-, IT- und Business-Teams in zehntausenden Unternehmen sind die Atlassian-Produkte quasi überlebensnotwendig. Aber sie sind natürlich nicht die einzigen Werkzeuge, die in diesen Teams zum Einsatz kommen. Und all diese Systeme produzieren Unmengen von Daten – und Organisationen brauchen Wege, um aus diesen Daten die richtigen Einsichten zu generieren, die als Basis für gute Entscheidungen dienen. Um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen, hat Atlassian im letzten Jahr ein Feature-Set namens Atlassian Analytics vorgestellt, das nun dem Betastadium entwachsen ist und in den Cloud-Enterprise-Tarifen für Jira Software, Jira Service Management und Confluence zur Verfügung steht.
Daten und Reports in Jira Align: Entscheidungen auf ein datengetriebenes Fundament stellen
Für Unternehmen sind spezifische, individuelle Daten, um Trends und Muster zu identifizieren und um zu erkennen, ob sich das Unternehmen auf dem Erfolgsweg befindet und wo es hakt. Die meisten großen Organisationen sammeln und speichern ihre Daten aus unterschiedlichen Quellen jedoch in einer ganzen Reihe von unterschiedlichen Formaten – von abgekoppelten Tabellen bis zu abteilungsspezifischen Systemen. Wie kann das Unternehmen aus seinen Unmengen an Daten sinnvolle Analysen und Erkenntnisse ziehen? Wie lassen sich zielgerichtete Analysen durch einen passgenauen Reporting-Ansatz verwirklichen?
Enterprise Insights in Jira Align: Wie aus Daten sinnvolle Informationen entstehen
Das Problem vieler Organisationen ist ein Mangel an Informationen. Obwohl das Unternehmen die Kapazitäten hat, die es braucht, weiß es nicht, wofür sie eingesetzt werden und ob dieser Einsatz die Organisation voranbringt. In der Realität existiert Verschwendung in Form von Flaschenhälsen und doppelter Arbeit. Es gibt komplizierte Prozesse, die der Auslieferung von Kundenwert im Wege stehen. Und da die Organisation nicht die richtigen Daten und Auswertungen hat, bleiben die tatsächlichen Probleme im Verborgenen. Das Feature-Set “Enterprise Insights” in Jira Align hilft, diese Herausforderungen zu lösen.
Atlassian Data Lake und Atlassian Analytics: Daten für einen Blick auf das große Ganze
Auf der zurückliegenden Team-22-Konferenz, dem Nachfolgeevent des Atlassian Summit, hat der Hersteller zwei neue Features für die Atlassian-Plattform vorgestellt, die allen Usern – von Managern bis zu Endnutzern – einen flexiblen Zugang zu ihren Daten in den Produkten eröffnet: den Atlassian Data Lake und das neue Atlassian Analytics.
Die Pandemie, die digitale Transformation und ich – mehr Drive dank Google Workspace
Die digitale Transformation von Unternehmen – ein zwar viel besprochenes Thema, das aber oft nur langsam in die Tat umgesetzt wurde. Mit dem Ausbruch der Pandemie wünschte sich vermutlich das ein oder andere Unternehmen, dass es die digitale Transformation in den vergangenen Jahren beherzter angegangen wäre. Dieser Artikel zeigt, welche Auswirkungen das Coronavirus auf den Wandlungsprozess hat.
Jira Data Center: Mit der Data Pipeline aus Daten Einsichten generieren
Der Erfolg eines Unternehmens gründet auf erfolgreichen Teams, und gute Teams sind bestrebt, ständig nach Verbesserungsmöglichkeiten ihrer Methoden und Prozesse zu suchen, um noch bessere Ergebnisse liefern zu können. Die Daten-Pipeline in Jira gibt uns hilfreiche Werkzeuge an die Hand, um die Nutzung des Systems besser zu verstehen und zu optimieren. Sie generiert nicht einfach Daten, sondern sie bietet die Möglichkeit, aus Jira aktionable Einsichten und Trends abzuleiten, die konkrete Handlungsoptionen eröffnen können. In einem früheren Blog-Beitrag haben wir die Vorteile der Daten-Pipeline bereits zusammengefasst. Heute wollen wir uns mal einigen konkreten Funktionen widmen.
Die Daten-Pipeline in Atlassian Data Center
Software-Systeme generieren Unmengen von Daten, die die Organisationen auch gerne sinnvoll nutzen wollen, um sich zielgerichtet weiterzuentwickeln und die richtigen Entscheidungen zu treffen. Für viele Unternehmen sind die Atlassian-Lösungen erfolgskritische Systeme und wahre Daten-Schatztruhen, die zeigen, wie Arbeit erledigt wird, wie es um die Organisationsgesundheit steht und wie die Zusammenarbeit im Unternehmen aussieht. Die Daten-Pipeline in den Data-Center-Produkten versetzt Kunden in die Lage, die Nutzung dieser Daten über die Systeme hinweg auszuweiten und sie in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.
Make it smart – mit Google-Cloud-Technologien Daten nicht nur sammeln, sondern nutzen!
Der Großteil der tagtäglich erzeugten 2,5 Trillionen Bytes (!) an Daten wird nach wie vor lediglich gesammelt – und das war’s. Strukturiertes Data Mining, also die Auswertung riesiger Datenmengen, um Zusammenhänge und Regelmäßigkeiten zu erkennen, oder auch nur ein einfacher Zugang sind oft nicht existent. So werden Chancen vertan, schlimmer noch: Die eigene Position am Markt kann gefährdet sein. Eine Lösung? Der Weg in die Google Cloud – genauer gesagt: die Data Cloud.