Behindert eine schlechte Datenqualität Ihre KI-gesteuerten Initiativen zum technischen Lizenzmanagement?
Branchen, die auf technische Anwendungen angewiesen sind - wie die Fertigungsindustrie, die Energiewirtschaft, die Automobilindustrie, die Luft- und Raumfahrt und die Verteidigungsindustrie - setzen zunehmend auf künstliche Intelligenz (KI), um ihre Strategien für das Softwarelizenzmanagement zu verbessern.
Wenn Unternehmen jedoch nicht über qualitativ hochwertige Daten zur Lizenznutzung verfügen, stehen sie bei der Nutzung von KI zur Verwaltung und Optimierung ihrer Softwarebestände vor erheblichen Hindernissen. Da Softwareportfolios immer komplexer werden, wird die Datenqualität immer schwieriger. Eine schlechte Datenqualität behindert nicht nur das KI-gestützte Softwarelizenzmanagement, sondern verlangsamt auch den gesamten KI-Einführungsprozess.
Faktoren, die zu einer mangelhaften Datenqualität beitragen
Ein grundlegendes Problem bei der Erfassung hochwertiger Daten ist die Tatsache, dass viele Unternehmen Daten nicht als zentrales Gut betrachten. Alarmierende 72 % der Unternehmen erkennen Daten nicht als strategische Priorität an, was dazu führt, dass fast die Hälfte von ihnen sie nicht ausreichend für verwertbare Erkenntnisse nutzt. Trotz der rasanten Fortschritte in der Datenanalyse verlassen sich 62 % der Unternehmen immer noch auf veraltete, manuelle Datenerfassungsmethoden oder haben keine klare Strategie für die Modernisierung ihrer Datenmanagement-Infrastruktur.
Diese fehlende Priorisierung führt zu anhaltenden Integritätsproblemen, wobei 68 % der Chief Data Officers die Datenqualität als ihre dringendste Herausforderung bezeichnen. Darüber hinaus berichten 40 % der Unternehmen von Schwierigkeiten bei der Pflege konsistenter, originalgetreuer Datensätze, was KI-gestützte Initiativen, insbesondere im Softwarelizenzmanagement, direkt untergräbt. Ohne qualitativ hochwertige Daten zur Lizenznutzung haben Unternehmen Schwierigkeiten, das volle Potenzial von KI bei der Optimierung von Software-Assets auszuschöpfen.
Komplexe Softwarelizenzen verschärfen die Herausforderungen für die Datenqualität
Die komplizierte Natur der Softwarelizenzierung erschwert die Bemühungen um hochwertige Daten für ein KI-gestütztes Lizenzmanagement zusätzlich.
Fragmentierte Software-Ökosysteme - Hybride Lizenzierungsumgebungen, die On-Premises-, Cloud-basierte und SaaS-Modelle umfassen, generieren disparate Datenströme, was die Aggregation und Analyse erschwert.
Inkonsistente Datenformate - Unterschiedliche Datenstrukturen bei technischen Anwendungen und Lizenzmanagern machen eine umfangreiche Normalisierung und Merkmalszuordnung erforderlich, bevor KI-Modelle aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen können.
Fehlender detaillierter Einblick - Native Reporting-Tools liefern oft eher übersichtliche Zusammenfassungen als detaillierte Nutzungsmetriken, was die Möglichkeiten der KI zur Optimierung der Lizenzzuweisung einschränkt.
72 % der Unternehmen sehen Daten nicht als strategische Priorität an, was die erfolgreiche Umsetzung von KI-Initiativen behindert.
Datensilos - Lizenznutzungsdaten sind häufig auf isolierte Systeme beschränkt, was einen ganzheitlichen Einblick in den Softwareverbrauch im gesamten Unternehmen verhindert.
Ungenaue oder unvollständige Datensätze - Fehlerhafte oder fehlende Daten verzerren KI-gesteuerte Analysen, was zu suboptimalen Entscheidungen und Compliance-Risiken führt.
Um diese Komplexität zu bewältigen, ist eine Lösung erforderlich, die Lizenznutzungsdaten aus mehreren Quellen nahtlos und mit einem hohen Maß an Genauigkeit zusammenführen, standardisieren und analysieren kann.
Wie sichert Open iT die Datenqualität und ermöglicht ein KI-Lizenzmanagement?
Ein Pionier im Software-Lizenzmanagement, Open iT ist darauf spezialisiert, Unternehmen bei der Erfassung, Normalisierung und Analyse von Lizenznutzungsdaten zu unterstützen, um sicherzustellen, dass KI-Initiativen Zugang zu den hochwertigsten Datensätzen haben. Hier erfahren Sie, wie Open iT das KI-gesteuerte Lizenzmanagement verbessert:
Umfassende Datenerfassung über alle Plattformen hinweg
Open iT aggregiert Lizenznutzungsdaten aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich Cloud-basierter, lokaler und hybrider Umgebungen. Dies verhindert eine Datenfragmentierung und bietet einen vollständigen und maßgeschneiderten Überblick über den Softwareverbrauch.
Erweiterte Datennormalisierung und -standardisierung
KI-Modelle benötigen saubere und strukturierte Daten für genaue Vorhersagen. Open iT wendet robuste Normalisierungstechniken an, um Daten über mehrere Lizenzierungssysteme hinweg zu standardisieren und sie so KI-fähig zu machen.
Detaillierte Einblicke in die Lizenzverwendung
Im Gegensatz zu Standard-Lizenzreporting-Tools liefert Open iT detaillierte Daten zur Lizenznutzung, einschließlich der Frage, wer die Lizenzen wie lange nutzt und ob die Nutzung mit den Lizenzbedingungen übereinstimmt. Außerdem werden Spitzen- und Leerlaufzeiten sowie benutzer- und abteilungsspezifische Nutzungstrends erfasst. Diese Granularität ermöglicht es KI-gesteuerten Modellen, die Lizenzzuweisung zu optimieren, zukünftige Anforderungen vorherzusagen und Möglichkeiten zur Kostensenkung zu identifizieren.
Eliminierung von Datensilos mit zentraler Sichtbarkeit
Open iT schafft einen zentralen Datenspeicher, der Silos aufbricht und Unternehmen eine einzige Quelle der Wahrheit für die Lizenznutzung bietet. Dadurch können KI-Algorithmen auf vollständige Datensätze zugreifen, ohne dass eine manuelle Datenkonsolidierung erforderlich ist.
Datengenauigkeit und -zuverlässigkeit sicherstellen
Open iT setzt automatisierte Datenvalidierungstechniken ein, um Inkonsistenzen zu erkennen und sicherzustellen, dass die KI-Modelle mit zuverlässigen und originalgetreuen Daten gespeist werden. Dies minimiert das Risiko von Fehlentscheidungen aufgrund von ungenauen Aufzeichnungen.
Datenqualität: Der Schlüssel zu KI-gestütztem Software-Lizenzmanagement
KI-gestütztes Lizenzmanagement bietet ein immenses Potenzial, aber seine Effektivität ist nur so gut wie die Daten, die es verarbeitet. Unternehmen, die KI für die Optimierung von Software-Assets nutzen wollen, müssen der Datenqualität als Grundlage ihrer Strategie Priorität einräumen. Open iT bietet die erforderlichen Tools, um die Datenlücke zu schließen und sicherzustellen, dass KI-Initiativen einen greifbaren Geschäftswert liefern. Mit präzisen, standardisierten und umsetzbaren Erkenntnissen versetzt Open iT Unternehmen in die Lage, Software-Assets zu optimieren, Ineffizienzen zu beseitigen und die Einführung von KI zu beschleunigen.
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