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7 Trends und Prognosen im Bereich Datenmanagement und Digitalisierung

Trends und Prognosen

– und deren Auswirkungen auf Product Information Management- und Master Data Management-Systeme

Die Entwicklungen in der Digitalisierung schreiten stetig voran. SDZeCOM, einer der führenden Systemarchitekten und Systemintegratoren in Deutschland, Österreich und der Schweiz stellt einmal pro Jahr die aus seiner Sicht wichtigsten Trends und Prognosen für die Zukunft zusammen.

Grundlage für die Einschätzung sind umfangreiche Marktbefragungen, die im Rahmen des MarktBlicks durch SDZeCOM durchgeführt werden. Zusätzlich fließen Rückmeldungen von den Consultants ein, die viele namhafte und international-tätige Unternehmen begleiten. Michael Irmen, Senior Business Consultant und Stephan Bösel, der bei SDZeCOM das Marketing verantwortet, haben die 7 Trends und Prognosen für 2024 zusammengestellt:

  1. Kundengruppenspezifische Datenpflege: Die Zukunft des Datenmanagements liegt in einer starken Kundenfokussierung. PIM– und MDM-Systeme werden vermehrt darauf ausgerichtet sein, hochpersonalisierte Daten für die Konsumentenbereitstellung zu verwalten. Kundengruppenspezifische Datenpflege wird zur Norm.
  2. Künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung: Fortschritte in KI und maschinellem Lernen werden eine wesentliche Rolle in der Automatisierung von Datenmanagementprozessen spielen. PIM- und MDM-Systeme werden KI zunehmend einsetzen, um Content zu erzeugen, zu vervollständigen, zu bereinigen und zu analysieren.
  3. Datenqualität: Unternehmen werden verstärkt Wert auf eine noch höhere Datenqualität legen, da dies direkte Auswirkungen auf Entscheidungsfindung und Kundenvertrauen hat. Zusätzlich unterstützt eine hohe Datenqualität auch interne Abläufe und erhöht die Effektivität und somit Wettbewerbsfähigkeit.
  4. Multidomain-Ansatz: Multidomains in MDM-Systemen wird sich weiter entwickeln, um verschiedene Arten von Daten (Produkt, Kunden, Lieferanten usw.) zu integrieren und zu verwalten. Diese Systeme werden agiler, um den vielfältigen Anforderungen gerecht zu werden.
  5. Data Governance und Compliance: Data Governance wird für Unternehmen essentiell, da so gewährleistet werden kann, dass einheitliche Standards für die Datenverwaltung gesetzt werden und so die Datenqualität und -sicherheit erhöht wird. Unternehmen werden verstärkt in robuste Data-Governance-Modelle investieren, die klare Richtlinien und Prozesse für die Datennutzung, -speicherung und -verarbeitung festlegen. Die Prozesse werden weiter an Bedeutung gewinnen, um effektiver auf regulatorische Anforderungen reagieren zu können und potenzielle Risiken zu minimieren.
  6. Verknüpfung von Digital Twins und Datenmanagement: Der Einsatz von Digital Twins wird zunehmend mit Datenmanagementlösungen verknüpft, um reale und digitale Daten miteinander zu verbinden. Dies ermöglicht eine umfassende Produktverfolgung und verbesserte Prognosefähigkeiten.
  7. Agile Prozessoptimierung: Unternehmen werden verstärkt auf agile Prozessoptimierung setzen, um schnell auf sich ändernde Marktbedingungen zu reagieren. PIM- und MDM-Systeme werden die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der Unternehmen unterstützen, indem sie transparente und effiziente Prozesse ermöglichen.

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