Eine neue Hoffnung: Daten als Schlüssel zur Macht

Eine neue Hoffnung: Daten als Schlüssel zur Macht

Patrick Müller
von Patrick Müller
29. April 2025
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In Star Wars gelingt es der Rebellenallianz, die Baupläne des Todessterns zu stehlen und akribisch zu analysieren. Ihr Lohn: Sie entdecken eine winzige Schwachstelle, eine unscheinbare Entlüftungsöffnung, deren gezielte Zerstörung die gesamte Kampfstation in die Luft jagen wird. Dieser ikonische Moment zeigt eindrucksvoll, was auch in der Geschäftswelt gilt: Daten und deren Analyse sind der Schlüssel zum Erfolg. So wie Luke Skywalker mit Hilfe präziser Informationen das Schicksal der Galaxis beeinflusst, können Unternehmen durch kluge Datennutzung den Kurs ihres Geschäfts steuern. In diesem Beitrag betrachten wir deshalb, warum verfügbare Daten und aussagekräftige Analysen heute die „Macht“ sind, die über Erfolg und Wettbewerbsvorteil entscheidet. Und natürlich, wie Sie diese Macht in Ihrem Unternehmen einsetzen können.


Inhaltsverzeichnis


Daten im digitalen Ökosystem: der Boden, auf dem Innovation wächst

Heutige Unternehmen sitzen auf einem Schatz: ihren Daten. Doch wie beim Todesstern nützt ein Schatz nichts ohne den richtigen Umgang damit. In diesem Kapitel betrachten wir vier zentrale Aspekte: Verfügbarkeit von Daten, kontrollierter Zugriff, geeignete Datenspeicherung sowie die Sicherung der Datenqualität.

 

Datenverfügbarkeit – Daten müssen nutzbar gemacht werden

Datenverfügbarkeit bedeutet, dass benötigte Daten jederzeit und zuverlässig abrufbar sind. Ohne schnelle Verfügbarkeit drohen erhebliche Nachteile im Tagesgeschäft: Wenn Daten unzugänglich sind, geraten Routineprozesse ins Stocken oder kommen ganz zum Erliegen. Stellen Sie sich ein E-Commerce-Unternehmen vor, dem in Stoßzeiten plötzlich Verkaufs- oder Lagerbestandsdaten fehlen. Entscheidungen werden dann zur Glückssache. 

Umgekehrt ermöglicht eine hohe Datenverfügbarkeit erst effiziente Abläufe. So können aktuelle Daten z. B. im Handel helfen, Bestände optimal zu verwalten, Lieferketten zu überwachen und Mitarbeiterperformance zu messen. Die richtige Information zur richtigen Zeit ist oft die Grundlage für Innovation: Laut einer aktuellen Analyse ist es entscheidend, die richtigen Daten, zur richtigen Zeit, im richtigen Kontext bereitzustellen, um im datengetriebenen Wettbewerb die Nase vorn zu haben. Der Erfolg liegt also nicht allein darin, möglichst viele Daten zu haben, sondern sie rechtzeitig und nutzbar verfügbar zu machen.


Datenzugriff steuern – Balance zwischen Offenheit und Sicherheit

Wer darf auf welche Daten zugreifen? Diese Frage desDatenzugriffsmanagements entscheidet mit darüber, ob Daten zum Schatz oder zum Risiko werden. Gute Daten-Governance sorgt dafür, dass Mitarbeitende im ganzen Unternehmen die Daten erhalten, die sie für fundierte Entscheidungen brauchen, ohne die Sicherheit zu gefährden. Ein zu restriktiver Ansatz („Datenzugriff nur für die IT-Abteilung!“) bremst die Datendemokratisierung und damit die Nutzung wertvoller Erkenntnisse aus den Fachbereichen. Ein zu laxer Ansatz („alle dürfen alles“) birgt hingegen erhebliche Sicherheits- und Datenschutzrisiken.

Praxisbeispiel: In vielen Organisationen werden Zugriffsrechte ad-hoc vergeben, ohne die Sensitivität der Daten zu berücksichtigen und so passiert es leicht, dass vertrauliche Daten in falsche Hände geraten oder umgekehrt wichtige Informationen vor den falschen Personen versteckt bleiben und Entscheidungsprozesse behindern. Die Kunst des Datenzugriffs liegt also in der Balance: so offen wie möglich, so abgesichert wie nötig. Moderne Konzepte wie rollenbasierte Zugriffssteuerung (RBAC) oder das Least-Privilege-Prinzip helfen dabei. Ebenso unerlässlich ist die Einhaltung von Datenschutzvorgaben (Stichwort DSGVO). Neben den Regelungen des Datenzugriffes, sollten auch technische Schutzmaßnahmen implementiert werden, sodass die freigegebenen Daten nicht ungewollt oder vorsätzlich abwandern.

Kurz: Datenzugriff will strategisch gemanagt sein, damit Ihre Daten sicher und zugänglich zugleich sind. Dies ist eine Grundvoraussetzung für Vertrauen und effiziente Datennutzung.

Datenspeicherung: Data Warehouse, Data Lake und Lakehouse

Daten sinnvoll zu nutzen, heißt auch, sie sinnvoll zu speichern. Hier haben sich verschiedene Konzepte etabliert, die je nach Bedarf eingesetzt werden:

  • Data Warehouse: Das klassische Data Warehouse ist eine zentrale Datenbank für strukturierte, aufbereitete Daten. Unternehmen speichern dort z. B. bereinigte Transaktions- und Geschäftsdaten, um effiziente Berichte und Analysen zu ermöglichen. Ein Data Warehouse bietet eingebaute Abfrage- und BI-Funktionen und glänzt mit schneller SQL-Performance auf konsistenten Daten. Allerdings müssen die Daten vorab transformiert und modelliert werden, was Aufwand bedeutet. Data Warehouses eignen sich hervorragend für Business Intelligence und Standard-Reports aus konsolidierten Daten (finanzielle Kennzahlen, Vertriebsreports etc.).
  • Data Lake: Ein Data Lake verfolgt einen anderen Ansatz. Hier werden Rohdaten in ihrem nativen Format gespeichert; seien es strukturierte Tabellen, aber auch unstrukturierte Logs, Texte, Bilder oder Sensorendaten. Dadurch ist ein Data Lake sehr flexibel, kostengünstig und skalierbar in der Speicherung. Er nimmt alles auf, ohne striktes Schema. Der Vorteil: Auch unbekannte oder zukünftige Fragen können mit historischen Rohdaten noch beantwortet werden. Datenwissenschaftler lieben Data Lakes für Big-Data- und KI-Workloads, wo große, vielfältige Datenmengen nötig werden. Der Nachteil: Ohne passende Tools droht der berüchtigte „Datensumpf”: Daten sind vorhanden, aber chaotisch und ohne Überblick. Herausforderungen bei Data Governance und Datenqualität sind typisch, wenn es keinen Mechanismus zur Ordnung und Qualitätssicherung gibt. Dennoch sind Data Lakes unschätzbar wertvoll, um alle Daten erstmal vorzuhalten. Backups, Archivdaten und wild wachsende neue Datenquellen finden hier ihren Platz.
  • Data Lakehouse: Der neuere Lakehouse-Ansatz versucht, das Beste aus beiden Welten zu vereinen. Ein Data Lakehouse kann Daten aller Formate günstig speichern wie ein Lake und zugleich schnelle Abfragen und Analysen ähnlich einem Warehouse bieten. Technologisch werden dazu auf einem Data Lake zusätzliche Schichten für Metadaten, Indexierung und Governance eingezogen. So können z. B. Schemas durchgesetzt, ACID-Transaktionen unterstützt und Qualitätskontrollen gewährleistet werden. Dies sind Dinge, die in einem reinen Lake schwierig wären. Viele moderne Cloud-Datenplattformen (etwa Databricks mit Delta Lake) setzen auf dieses Konzept. Für die Praxis bedeutet das: Ein Unternehmen muss nicht mehr zwei getrennte Systeme für Reporting und Big Data unterhalten, sondern kann ein einheitliches Datenökosystem schaffen. Beispiel: Ein Finanzdienstleister könnte ein Lakehouse nutzen, um sowohl strukturierte Kundendaten für Dashboards bereitzustellen als auch unstrukturierte Social-Media-Feeds oder Logdaten für Data-Mining im gleichen System zu analysieren. Das Lakehouse reduziert so Redundanzen und Datensilos und vereinfacht die IT-Architektur und IT-Landschaft.

Für die Datenstrategie Ihres Unternehmens heißt das: Überlegen Sie, welche Speicherform zu Ihren Anforderungen passt. Für standardisierte Berichte und Kennzahlen ist ein Data Warehouse oft ideal. Wollen Sie hingegen vielseitige Rohdaten sammeln und explorativ nutzen (Stichwort: Data Science), führt an einem Data Lake kaum ein Weg vorbei. Und wenn Sie beides verbinden möchten, lohnt der Blick auf moderne Lakehouse-Plattformen. Wichtig ist, die Datenplattform skalierbar und zukunftssicher aufzusetzen, denn dann schaffen Sie die Grundlage, um aus Daten tatsächlich Werte zu schöpfen.


Datenqualität – Garbage in, Garbage out

Alle verfügbaren Daten nützen wenig, wenn ihre Qualität mangelhaft ist. Der Ausspruch „Garbage in, Garbage out“ gilt unverändert: Werden falsche, veraltete oder doppelte Daten verarbeitet, sind auch die Ergebnisse unzuverlässig. Schlechte Datenqualität wirkt sich dabei direkt auf den Geschäftserfolg aus. Außerdem werden Analysen, Prognosen und Entscheidungen verfälscht, je größer der Anteil fehlerhafter Daten ist.

Die Realität im Unternehmensalltag: Datenfehler bleiben oft lange unentdeckt. Datenqualität sicherstellen ist kein „nice-to-have“, sondern essenziell. Maßnahmen können hier umfassen: regelmäßige Datenbereinigung (Duplikate entfernen, Fehler korrigieren), Validierungsregeln in Systemen einbauen, Verantwortliche für Datenpflege benennen und ein systematisches Data Quality Management (DQM) etablieren. Kurzum, Qualität vor Quantität, denn verlässliche, konsistente Daten sind die Voraussetzung für belastbare Analysen und Geschäftsentscheidungen.


Tipp: Etablieren Sie in Ihrem Unternehmen das Bewusstsein, dass Datenqualität jederzeit ein Thema ist. Lieber kontinuierlich kleine Datenfehler beheben als irgendwann von einem Daten-Todesstern überrascht zu werden, der Ihre Entscheidungsgrundlagen sprengt.


Datenanalysen: Die Kunst, Rohdaten in Gold zu verwandeln

Daten allein entfalten ihren Wert erst durch die richtige operative Nutzung und strategische Analyse. In diesem Abschnitt möchten wir uns zwei Kernfragen widmen: Welche analytischen Methoden sollten Sie kennen, und welche Fähigkeiten braucht es in Ihrem Team, um Datenanalysen erfolgreich durchzuführen?


Data Mining und Predictive Analytics – Muster erkennen, Zukunft vorhersagen

Im Zeitalter von Big Data wollen Unternehmen nicht mehr nur vergangene Entwicklungen beschreiben, sondern zukünftige Trends antizipieren. Hier kommen Data Mining und Predictive Analytics ins Spiel. Data Mining bezeichnet die systematische Analyse großer Datenbestände, um verborgene Muster, Zusammenhänge und Auffälligkeiten aufzudecken. Diese Erkenntnisse bilden oft die Grundlage für Predictive Analytics, sprich vorausschauende Analysen, die statistische Modelle und Machine Learning einsetzen, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Vereinfacht gesagt: Data Mining gräbt die Nuggets aus, Predictive Analytics verarbeitet sie zu Goldbarren.

Warum ist das wichtig? Wer proaktiv agiert, statt nur auf Vergangenes zu reagieren, verschafft sich einen enormen Wettbewerbsvorteil. Predictive Analytics nutzt Verfahren wie statistische Modellierung, Forecasting und Machine Learning, um aus den Ergebnissen der deskriptiven Analyse Prognosen abzuleiten. Die Einsatzfelder sind vielfältig: Unternehmen setzen prädiktive Analysen ein, um Services effizienter zu gestalten, neue Produkte zu entwickeln, potenzielle Risiken früh zu erkennen, die Wartung von Maschinen zu optimieren und sogar Leben zu retten.

Ein bekanntes Beispiel liefert die Industrie: Rolls-Royce nutzt Predictive Analytics, um bei Flugzeugtriebwerken den CO₂-Ausstoß zu senken und Wartungen vorausschauend zu planen. Die Intelligent Engine-Plattform von Rolls-Royce überwacht in Echtzeit, wie die Triebwerke genutzt werden und in welchem Zustand sie sind, und wendet Machine-Learning-Modelle darauf an, um individuelle Wartungspläne für jedes Triebwerk zu erstellen. Das Resultat: Die Triebwerke laufen länger störungsfrei, Kunden haben weniger ungeplante Ausfälle – ein klarer Mehrwert.

Ein anderes Beispiel kommt aus der Versorger-Branche: Die Wasserwerke von Washington D.C. (DC Water) nutzen KI-gestützte Analytik, um Videoaufnahmen von Abwasserrohren automatisch auf Defekte zu prüfen und Wartungen gezielt durchzuführen. Das Ziel dabei ist, Wasserverluste um 2 - 5 % zu reduzieren, denn jedes Prozent „gefundenes” Wasser spart rund 4 Millionen Dollar.

Weiterlesen: Predictive Analytics: Vier Erfolgsgeschichten von Rolls-Royce, DC Water, Ellie Mae und Kaiser Permanente

Diese Beispiele zeigen: Analytik verschiebt den Fokus vom Reaktiven zum Proaktiven. Data Mining liefert die Erkenntnisse, mit denen Predictive Analytics Maßnahmen ermöglicht. Durch vorausschauende Analysen können Unternehmen Prozesse verbessern (Predictive Maintenance wie bei Rolls-Royce), Kundenabwanderungen vorhersagen (und mit gezielten Aktionen entgegenwirken), Betrugsmuster erkennen (bevor Schaden entsteht) oder Markttrends frühzeitig antizipieren, um die Strategie anzupassen.

Wichtig ist, diese Analysen immer mit Fachexpertise zu kombinieren, denn Algorithmen liefern Wahrscheinlichkeiten und die Menschen entscheiden über das Vorgehen. Aber eines ist sicher: Wer seine Daten lediglich hütet, aber nicht analysiert, verschenkt enormes Potenzial.


SQL und Python – Schlüsselkompetenzen für Datenanalysten

Welche Fähigkeiten brauchen Ihre Mitarbeiter, um all das umzusetzen? Neben Domänen-Know-how sind im Bereich Analytics vor allem technische Skills gefragt. Zwei davon stechen heraus: SQL und Python.

SQL (Structured Query Language) ist die Sprache der Datenbanken. Kaum ein größeres Unternehmen kommt ohne relationale Datenbanken aus und damit ohne SQL. Mit SQL können strukturierte Daten effizient abgefragt, gefiltert und verändert werden. Ob Sie Verkaufszahlen aus einem Data Warehouse abrufen, Kundensegmente definieren oder ad-hoc eine Aggregation benötigen, ein:e Datenanalystin mit SQL-Kenntnissen kann diese Informationen selbstständig aus der Datenbank holen, anstatt auf IT-Spezialisten warten zu müssen. Die meisten Data-Analytics-Tools (von Python-Pandas, über Tableau bis zu Power BI) unterstützen SQL oder ähnliche Abfragesprachen, was die Vielseitigkeit noch erhöht. Entsprechend erstaunt es nicht, dass SQL seit Jahren zu den Top-Fähigkeiten in Stellenausschreibungen für Analyst:innen und Data Scientists zählt.

Python wiederum hat sich als das Schweizer Taschenmesser der Datenanalyse etabliert. Diese Programmiersprache ist unverzichtbar, um Daten zu manipulieren, statistische Analysen durchzuführen und sogar Machine-Learning-Modelle zu entwickeln. Python verdankt seine Stärke vor allem einem riesigen Ökosystem von Bibliotheken: Für nahezu jeden Datenanwendungsfall gibt es ein Paket – etwa Pandas für Datenaufbereitung, NumPy für numerische Berechnungen, Matplotlib Seaborn für Visualisierungen oder scikit-learn für maschinelles Lernen. Ein:e Analyst:in, der/die Python beherrscht, kann Daten aus verschiedensten Quellen zusammenführen, Bereinigungen und komplexe Transformationen automatisieren und über Statistik oder Machine Learning neue Insights generieren. Kein Wunder, dass Python zu den gefragtesten Sprachen in der Datenwelt gehört.

Zusammen mit SQL bildet es ein unschlagbares Duo: SQL holt die Daten aus den Systemen heraus, Python macht daraus Information.

Fazit: Investieren Sie in die Ausbildung Ihrer Mitarbeiter in SQL und Python. Diese beiden Skills sind so etwas wie Lesen und Schreiben in der Datenwelt. Sie ermöglichen es, die Sprache der Daten zu sprechen und Mehrwert daraus zu schaffen. Viele Weiterbildungsmöglichkeiten (auch kostenlose, siehe unten folgend) machen den Einstieg leicht. Teammitglieder mit diesen Fähigkeiten können nahtlos zwischen verschiedenen Rollen agieren und sorgen dafür, dass Ihr Unternehmen Daten wirklich leben kann. Kurz: SQL und Python sind das Lichtschwert und die Macht für den Daten-Analyst:innen. Sie sind mächtige Werkzeuge, die in keinem Arsenal fehlen sollten.


Tableau und Power BI – Das Sonnenlicht, das aus Daten Ideen wachsen lässt

Genau wie ein Jedi nicht ohne sein Lichtschwert auskommt, benötigt ein:e Analyst:in geeignete Werkzeuge, um aus Rohdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und diese anschaulich zu präsentieren. Im Bereich Business Intelligence (BI) und Visual Analytics sind Tableau und Microsoft Power BI aktuell die führenden Lösungen, die Daten in wertvolle Ideen verwandeln und somit für Unternehmen wie das Sonnenlicht wirken, das Innovation und Wachstum ermöglicht.

Tableau gibt es bereits seit 2003 und hat sich insbesondere durch hochwertige, interaktive Visualisierungen und starkes Data Storytelling einen Namen gemacht. Anwender können intuitiv per Drag-and-Drop komplexe Dashboards, detaillierte Karten und aussagekräftige Diagramme erstellen. Die Flexibilität und ästhetische Qualität der Darstellungen macht Tableau besonders attraktiv für Analysten, die ihre Ergebnisse wirkungsvoll kommunizieren möchten.

Power BI ist ein jüngerer Konkurrent (Markteinführung 2015) und Teil der Microsoft-Produktfamilie. Es überzeugt vor allem durch seine nahtlose Integration mit bestehenden Microsoft-Lösungen wie Excel, Azure und Teams. Zudem bietet Power BI eine günstige Einstiegsmöglichkeit durch seine kostenlose Desktop-Version und ist Teil von Enterprise-Paketen. Diese niedrigschwellige Zugänglichkeit macht es gerade für kleinere und mittelständische Unternehmen attraktiv. Power BI punktet außerdem mit einer besonders intuitiven Bedienung, leichter Zusammenarbeit.

Beide Tools haben ihre individuellen Stärken und sind in den meisten datengetriebenen Unternehmen vertreten. Letztendlich ist bei der Auswahl entscheidend, welche Lösung besser zur bestehenden Infrastruktur, den Anforderungen und der Unternehmenskultur passt.

Takeaway: Moderne Tools wie Tableau und Power BI sind unerlässlich, um Rohdaten verständlich aufzubereiten und aus ihnen klare Erkenntnisse für konkrete Entscheidungen abzuleiten. Die Wahl des passenden Werkzeugs bestimmt maßgeblich, wie effektiv Unternehmen ihre Daten in reale Maßnahmen verwandeln können.


Weiterbildung: Der Schlüssel, um die Macht der Daten zu meistern

Die Datenwelt entwickelt sich rasant. Was heute aktuell ist, könnte morgen bereits überholt sein. Regelmäßige Weiterbildung ist deshalb unerlässlich. Glücklicherweise gibt es viele hochwertige und kostenlose Angebote:


Wichtig: Planen Sie aktiv Zeit für Weiterbildung ein. Sei es für sich selbst oder für Ihr Team. Datenkompetenz ist keine einmalige Anschaffung, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Die oben genannten Plattformen helfen Ihnen, am Puls der Zeit zu bleiben, neue Trends (wie z. B. Analytics mit KI-Unterstützung) mitzunehmen und ganz praktisch Tools und Techniken zu üben. Oft reichen schon ein paar Stunden pro Woche, um sich deutlich voranzubringen. Nutzen Sie die frei verfügbaren Angebote, denn das Investment ist nur Ihre Zeit, doch der Return on Invest kann immens sein in Form neuer Insights und Fähigkeiten.


Redaktioneller Hinweis: Bei all den Chancen durch Data & Analytics dürfen Datenethik und Data Governance nicht vergessen werden. Verantwortungsvolle Datennutzung, der Schutz von Privatsphäre und die Einhaltung von Richtlinien sind zentral, um das Vertrauen von Kunden und Partnern zu erhalten. Themen wie faire Algorithmen, Transparenz, Bias-Vermeidung und Compliance (z. B. DSGVO) bilden das Fundament jeder Datenstrategie. Diese Aspekte sprengen den Rahmen dieses Beitrags und werden wir in zukünftigen Blog-Artikeln gezielt aufgreifen. Seien Sie also gespannt auf eine der kommenden Folgen, in der wir uns mit den letzten Verteidigern und der Ethik in der IT befassen.


So finden Sie Ihren persönlichen Lernpfad

  1. Aufgaben und Ziele klären: Möchten Sie Entscheidungen treffen, Dashboards bauen, Betrugsfälle erkennen oder Maschinendaten in Echtzeit überwachen?
  2. Vorkenntnisse einschätzen: Ein kurzer Skill-Check zeigt, ob Grundlagen (z. B. Tabellenstrukturen) oder fortgeschrittene Themen (z. B. Modellüberwachung) naheliegen.
  3. Lernform wählen: Selbstlernmodule, Team-Workshops oder projektbegleitendes Coaching – je nach Zeitbudget und Lernstil.
  4. Kleine Meilensteine setzen: Jede Woche ein Mini-Erfolg: eine SQL-Abfrage, ein Datenmodell erstellen, eine Datenvalidierung durchführen, eine Analyse durchführen, ein Modell trainieren, etc. 


Ihr nächster Schritt mit Mr. 01 Analytics

Die wahre Macht von Daten und Analysen entscheidet darüber, ob Sie Informationen nur sammeln oder aktiv nutzen und gestalten. Wer heute lernt, Daten sicher zu speichern, zu verbinden und effektiv auszuwerten, kann morgen innovative Geschäftsmodelle entwickeln, präzise Prognosen erstellen und datenbasierte Entscheidungen treffen.

Anders gesagt: Wie Luke Skywalker in Star Wars erst die Grundlagen der Macht versteht, bevor er das Universum rettet, sollten auch Sie zunächst die essenziellen Bausteine von Data & Analytics beherrschen, um die Chancen der digitalen Transformation voll auszuschöpfen. Kontinuierliche Weiterbildung und praxisnahe Erfahrung bilden die Grundlage, um komplexe Herausforderungen souverän zu meistern.

Bei Mr. 01 Analytics begleiten wir Sie langfristig und gezielt durch individuelles „Coaching on the Job“, maßgeschneiderte Lernprogramme und praxisorientierte Tool-Kits. So unterstützen wir Sie dabei, nachhaltig Datenkompetenz aufzubauen und Schritt für Schritt zu Data-Experten zu werden – ganz gleich, wo Sie aktuell stehen.

Interesse?

  • Füllen Sie unser Kontaktformular aus und skizzieren Sie Ihre Ziele. Wir melden uns mit einem Vorschlag.
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Gemeinsam finden wir den optimalen Lernpfad für Sie. Individuell abgestimmt auf Ihre Aufgaben, Ihr Tempo und Ihr Unternehmen.


Möge die Macht der Daten und Analysen mit Ihnen sein!



Möge die Macht des Lernens mit dir sein
Patrick Müller
Patrick Müller
Lecturer & Author | Data Analytics, IT Forensics, and Fraud Detection | Building & Training In-House Analytics Teams & Architectures in Corporations

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