AI- und Datentechnologien entwickeln sich stรคndig weiter. Wรคhrend die Kern-Datenverarbeitungssysteme in den letzten Jahren relativ stabil geblieben sind, hat die Anzahl der unterstรผtzenden Tools und Anwendungen schnell zugenommen.

Da alle Unternehmen auf die gleichen Arten von Blueprints fรผr ihre Datenanalyse und Datenarchitektur angewiesen sind, wird eine technische Differenzierung und Abhebung von Marktbegleitern durch Datenprodukte, die von analytischen bis zu operationellen Systemen reichen, immer schwieriger. Neue Modellarchitekturen werden hauptsรคchlich in offenen und akademischen Umgebungen entwickelt, wรคhrend vortrainierte Modelle aus Open-Source-Bibliotheken fรผr alle verfรผgbar sind und Modellparameter automatisch optimiert werden kรถnnen.

Ihre Wettbewerber beginnen, Produkte auf รคhnlichen Infrastrukturen und Setups zu bauen. Um Ihren Wettbewerbsvorteil zu verteidigen, mรผssen Sie neue Wege finden, sich zu differenzieren, zum Beispiel durch den exklusiven Zugang zu Daten, die zuvor unzugรคnglich waren. Entweder war es zuvor zu riskant aus rechtlicher Sicht, zu komplex aus technischer Sicht oder allgemein zu teuer, um ein รถkonomisches Geschรคftsmodell zu sein.

Wie kann man exklusiven Zugang zu Daten erhalten?
Es gibt verschiedene Wege, exklusiven Zugang zu Daten zu erhalten:

Datenerfassung:
Unternehmen kรถnnen eigene Daten durch Interaktionen mit Kunden, Nutzern oder durch Sensoren und IoT-Gerรคte sammeln. Diese Daten sind in der Regel exklusiv fรผr das Unternehmen, das sie gesammelt hat. First-Party-Daten sind der Kรถnigsweg. Hier stehen die gesammelten Informationen Ihrem Unternehmen exklusiv zur Verfรผgung.
Partnerschaften und Zusammenarbeit:
Unternehmen kรถnnen Partnerschaften mit anderen Unternehmen eingehen, um Zugang zu deren Daten zu erhalten. Diese Daten kรถnnen dann zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen oder zur Entwicklung neuer Innovationen genutzt werden. Sie teilen dann zwar auch eigene Daten, durch die Zusammenarbeit kรถnnen รผbergreifende Erkentnisse gewonnen werden, was zu einem Gewinn fรผr alle fรผhrt.
Kauf von Daten:
Es gibt Unternehmen, die sich auf den Verkauf von Daten spezialisiert haben. Diese Daten kรถnnen von Unternehmen gekauft und fรผr ihre eigenen Zwecke genutzt werden.
ร–ffentliche Datenquellen:
Es gibt viele รถffentliche Datenquellen, die von Unternehmen genutzt werden kรถnnen. Obwohl diese Daten nicht exklusiv sind, kรถnnen Unternehmen durch die Kombination von รถffentlichen Daten mit ihren eigenen Daten einzigartige Einblicke gewinnen.
Datenanonymisierung:
In einigen Fรคllen kรถnnen Daten, die zuvor aus rechtlichen oder ethischen Grรผnden nicht zugรคnglich waren, durch Anonymisierung zugรคnglich gemacht werden. Dabei werden alle identifizierenden Informationen entfernt, um die Privatsphรคre der Einzelpersonen zu schรผtzen.
Es ist wichtig zu beachten, dass der Zugang zu und die Nutzung von Daten immer im Einklang mit den geltenden Datenschutzgesetzen und -bestimmungen stehen muss. Ebenfalls wichtig: ethische รœberlegungen zu berรผcksichtigen, insbesondere wenn es um persรถnliche Daten geht.

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Wir konzentrieren uns darauf, das Beste aus ihren Daten herauszuholen, indem wir eine Reihe von Dienstleistungen anbieten, die das gesamte Data-Science-Spektrum abdecken, von der Datenaufbereitung und -analyse bis hin zu maschinellem Lernen und der Verarbeitung natรผrlicher Sprache.

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