Für Papierloses Arbeiten werden verschiedene Anwendungen in den jeweiligen Abteilungen und Fachbereichen mit zentraler Datenspeicherung gekoppelt. Für ein Reibungsloses Arbeiten ist neben den Anwendungen auch die konzeptionelle Absicht "wie wollen wir digital arbeiten" eine zentrale Fragestellung für sinnvolles betreiben der s.g. e-Akte. Prüfen Sie mit uns Ihre Möglichkeiten um bekannte Abläufe mit bestehenden System zu vereinfachen, oder mit Erweiterungen anzupassen

Datenmanagement bezieht sich auf die Organisation, Verwaltung und Kontrolle von Daten innerhalb einer Organisation oder eines Systems. Es umfasst verschiedene Prozesse und Maßnahmen, die darauf abzielen, Daten effizient, sicher und zuverlässig zu erfassen, zu speichern, zu aktualisieren und zu nutzen.

Das Datenmanagement umfasst folgende Aspekte:

1. Datenerfassung: Daten werden aus verschiedenen Quellen erfasst, sei es durch manuelle Eingabe, automatische Erfassungssysteme oder Import aus anderen Datenquellen. Dabei ist es wichtig, die Daten in einer strukturierten Form zu erfassen und mögliche Fehlerquellen zu minimieren.

2. Datenintegration: Bei der Datenintegration werden Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und in einem einheitlichen Format gespeichert. Dies ermöglicht eine konsistente und umfassende Sicht auf die Daten.

3. Datenqualität: Datenqualität bezieht sich auf die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten. Maßnahmen zur Datenqualität umfassen Überprüfungen, Bereinigungen und Validierungen, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt und zuverlässig sind.

4. Datenbankmanagement: Datenbankmanagement umfasst die Organisation und Verwaltung von Datenbanken, in denen die Daten gespeichert werden. Dies beinhaltet die Erstellung, Verwaltung und Optimierung von Datenbankstrukturen, Sicherung und Wiederherstellung von Daten sowie die Bereitstellung von Zugriffsrechten.

5. Datenschutz und Datensicherheit: Datenschutz und Datensicherheit sind entscheidende Aspekte des Datenmanagements. Maßnahmen wie Zugriffskontrollen, Verschlüsselung, Datensicherungen und Datenschutzerklärungen gewährleisten den Schutz sensibler Daten vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch.

6. Datenanalyse und -nutzung: Datenmanagement umfasst auch die Analyse und Nutzung der gesammelten Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu verbessern. Dies kann durch Datenanalysetools, Berichterstellung und Business Intelligence erfolgen.

Das Ziel des Datenmanagements besteht darin, qualitativ hochwertige Daten zu besitzen, auf die effizient zugegriffen werden kann und die verlässliche Informationen liefern. Dadurch können Organisationen fundierte Entscheidungen treffen, Effizienz steigern und Wettbewerbsvorteile erzielen.

Erstellen Sie mit uns Ihr individuelles Daten-Profil um somit auf den verschiedenen Ebenen direkt auf die wichtigsten Informationen zu greifen zu können.

Digitale Automation bezieht sich auf den Einsatz von Technologie und Software, um wiederkehrende Aufgaben oder Prozesse automatisch auszuführen. Dabei werden manuelle Schritte durch computerbasierte Systeme ersetzt, um die Effizienz zu steigern, menschliche Fehler zu reduzieren und Zeit zu sparen.

Digitale Automationen verwenden verschiedene Technologien, wie zum Beispiel:

1. Workflow-Automatisierung: Workflow-Automatisierung ermöglicht die Automatisierung von Arbeitsabläufen und Prozessen. Dabei werden Aufgaben und Informationen von einer Person zur anderen weitergeleitet, basierend auf vordefinierten Regeln und Bedingungen. Dadurch können Arbeitsabläufe beschleunigt und Engpässe minimiert werden.

2. Robotic Process Automation (RPA): RPA bezieht sich auf den Einsatz von Software-Robotern, die menschliche Interaktionen mit digitalen Systemen nachahmen können. RPA-Roboter können Aufgaben wie Datenverarbeitung, Datenübertragung zwischen Systemen und das Ausfüllen von Formularen automatisieren. Dadurch können repetitive Aufgaben automatisiert werden, was zu einer erhöhten Produktivität führt.

3. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen: KI und maschinelles Lernen ermöglichen es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und Muster zu erkennen, um intelligentere Entscheidungen zu treffen. Diese Technologien können in automatisierten Systemen eingesetzt werden, um komplexe Aufgaben zu bewältigen, wie beispielsweise die automatische Klassifizierung von Dokumenten oder das Vorhersagen von Trends und Mustern.