Manche w¨¹rden sagen, dass die Zeiten des vorbei sind. Dank der rasanten Digitalisierung k?nnen moderne Unternehmen die Quantit?t und Qualit?t von Informationen selbst in die Hand nehmen, anstatt sie roboterhaft aus Datenbanken zu verarbeiten. Sie k?nnen auch Str?me unstrukturierter Informationen in Echtzeit analysieren, um strategische Erkenntnisse zu gewinnen. In manchen F?llen kann dies bedeuten, dass verarbeitet werden, um die Produktstimmung zu ermitteln, oder , um Stromverbrauchsmuster vorherzusagen. In anderen F?llen kann dies bis zu Terabytes oder sogar Petabytes an Informationen umfassen.

Im ?l- und Gassektor ist eine typische Offshore-?lplattform gro?e Datenmengen erzeugen. Doch nur ein Prozent dieser Daten wird f¨¹r die Entscheidungsfindung genutzt, der Rest verbleibt auf und unt?tig. Dies ist zwar auch in anderen Prozessindustrien ¨¹blich, wird sich aber aufgrund der zunehmenden Verf¨¹gbarkeit einheitlicher Informationsmanagementsysteme bald ?ndern. Durch die Verkn¨¹pfung von Kernprozessen sind diese L?sungen in der Lage, die Kommunikation, die Zusammenarbeit und die Innovation zu ver?ndern und ¨¹ber die gesamte Wertsch?pfungskette hinweg bessere Erfahrungen zu liefern.

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Die Anforderungen an das Informationsmanagement variieren in der Regel je nach Branche. Im Pharmasektor kombinieren und analysieren Management-Informationssysteme Daten aus der Medikamentenentwicklung und -produktion, weisen Ressourcen fabrik¨¹bergreifend zu, ermitteln Ursachen, sch?tzen Angebot und Nachfrage ein, pflegen Sicherheits- und Regulierungsprotokolle und ¨¹berwachen und bewerten die Unternehmensf¨¹hrung.

In Schwerindustrien wie der verarbeitenden Industrie und der Erd?l- und Erdgasindustrie hatten die Gesch?ftseinheiten, die sich mit der Erzeugung, ?bertragung und Verteilung, dem Energiehandel und dem Risikomanagement sowie der Cybersicherheit befassen, traditionell unterschiedliche Datenverwaltungssysteme. Jetzt haben diese Branchen jedoch damit begonnen, maschinelles Lernen, k¨¹nstliche Intelligenz (KI) und andere Technologien zu nutzen, um die Daten von verschiedenen Ber¨¹hrungspunkten wie Fertigung, Produktion, Lieferkette und Beschaffung nutzbar zu machen und sinnvoll zu verarbeiten.

F¨¹r viele ist das die n?chste Grenze in der globalen Energiemanagementlandschaft. Stromerzeuger nutzen das Modell, um ihre Infrastruktur mit Sensoren zu automatisieren und aufzur¨¹sten, die mit einem zentralen Datenmanagementsystem verbunden sind. Die gesammelten Daten werden dann gr¨¹ndlich analysiert, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung der Produktion und zur Verringerung der Verschwendung beitragen.

?hnliche Anwendungen gibt es in der Baubranche, wo einen ¨¹bergreifenden Informationsmanagementplan erm?glicht. Dies hilft Unternehmen, die anf?nglichen Baukosten und die Lebenszykluskosten von Geb?uden um 33 Prozent zu senken und die Gesamtfertigstellungszeit um bis zu 50 Prozent zu verk¨¹rzen.

Die Implementierung solcher ist entscheidend f¨¹r die Nachhaltigkeit eines Unternehmens. Unabh?ngig davon, ob die Datenstr?me aus der Analyse der Verkaufsnachfrage, aus Berichten ¨¹ber interne Kontrollabweichungen oder aus Investitionsprognosen stammen, k?nnen sie nur mit diesen Instrumenten in verwertbare und umsetzbare Informationen umgewandelt werden. F¨¹r Landwirtschafts-, Bergbau- und Schifffahrtsunternehmen k?nnte dies bedeuten, dass CAPEX-Optimierung durch die sorgf?ltige Analyse langfristiger zuk¨¹nftiger Klimatrends in die Lieferkettenpl?ne einflie?t.

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Obwohl , tun sie dies vielleicht nicht unbedingt, wie in dem bereits erw?hnten Beispiel der ?lbohrinsel. Viele Unternehmen haben mit der mangelnden Datenkonsolidierung in den einzelnen Prozessen zu k?mpfen und leiden oft unter einer Informationsflut.

Die Datenkonsolidierung f¨¹r eine einzige Quelle der Wahrheit ist ein idealer Weg, um dieses bekannte Problem zu umgehen, wenn die vollst?ndige Kontrolle ¨¹ber die Unternehmensdaten das Ziel ist. Analytik hilft bei der Verarbeitung unstrukturierter Datenbest?nde, um Ausfallzeiten zu reduzieren und die Anlagenauslastung zu optimieren. Tats?chlich Analyse von .

F¨¹r Gesch?ftsfunktionen wie Marketing und Vertrieb k?nnte die Datenkonsolidierung jedoch die Flexibilit?t f¨¹r bestimmte Prozesse einschr?nken, z. B. die Extraktion von Daten zur Pflege von Kundenbeziehungen. So muss beispielsweise ein Unternehmen, das Stahl f¨¹r verschiedene Branchen wie Unterhaltungselektronik und Automobilbau herstellt, jedem Kunden spezifische Informationen zur Verf¨¹gung stellen. Multiple Versionen der Wahrheit (MVOT), eine Alternative zum Single-Source-of-Truth-Ansatz, k?nnen hier der Schl¨¹ssel sein. MVOTs unterst¨¹tzen nicht nur die erforderliche Datenflexibilit?t, sondern erm?glichen es Unternehmen auch, die relevantesten Erkenntnisse f¨¹r die Entscheidungsfindung auszuw?hlen.

Da die Notwendigkeit, Daten in verwertbare Informationen zu segmentieren, zunimmt, liegt der Schwerpunkt jetzt auf Unternehmen, die einen praktikablen Plan f¨¹r den Schutz von Informationen und die Wiederherstellung im Katastrophenfall erstellen k?nnen, um die Gesch?ftskontinuit?t zu gew?hrleisten. Insgesamt bedeutet dies eine drastische Verbesserung der Rahmenbedingungen f¨¹r die Informationsspeicherung, die , sicher und nachhaltig genug sind, um die zuk¨¹nftige Datenvermehrung zu unterst¨¹tzen.

Mit der Zeit werden die Informationskan?le klar definiert sein und . So ¨¹berw?ltigend dies auch erscheinen mag, die bevorstehende Datenflut wird sich zu einer strategischen Ressource entwickeln, die leistungsstarke Unternehmen von der Masse abhebt.