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Diese Trends erwarten uns 2025 in der Daten- und Dokumentenarchivierung

Der Wechsel auf SAP S/4HANA wird im kommenden Jahr nochmals an Dringlichkeit gewinnen und damit auf die Archivierungsprozesse ausstrahlen. Der Umstieg zwingt die Unternehmen dazu, ihre Daten- und Dokumentenverwaltung, inklusive deren Archivierung, neu zu denken und bestehende Lösungen so anzupassen, dass sie mit den Anforderungen an Flexibilität, Performance und Compliance Schritt halten können.

Diese Trends erwarten uns 2025 in der Daten- und Dokumentenarchivierung
Das bringt für das Jahr 2025 folgende Archivierungstrends mit sich:
1. Cloud-native Architekturen und Containerisierung 
Immer mehr Unternehmen setzen auf cloud-native Ansätze und integrieren ihre Archivanwendungen direkt in die Cloud – oder sie setzen zuerst auf hybride Umgebungen. Die Integration von Archiven, die nativ in Cloud-Dienste wie Microsoft Azure, Google Cloud oder AWS eingebettet sind, wird 2025 weiter zunehmen – ebenso der Einsatz von Containern für SAP-Anwendungen und Archive, denn Container-Technologien wie...

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Datenanalyse

Datenanalyse bezieht sich auf die systematische Auswertung von Unternehmensdaten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Mithilfe spezialisierter Software werden große Datenmengen gesammelt, verarbeitet und visualisiert. Diese Analysen helfen Unternehmen, Muster zu erkennen, Geschäftsprozesse zu optimieren und künftige Trends vorherzusagen. Häufig kommen Techniken wie Data Mining, statistische Analysen und maschinelles Lernen zum Einsatz. Integriert in ERP-, CRM- oder BI-Systeme, ermöglicht die Datenanalyse eine verbesserte Effizienz, Kosteneinsparungen und Wettbewerbsvorteile, indem sie datengetriebene Einblicke liefert und die operative und strategische Entscheidungsfindung unterstützt.

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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