Datenpooling: Anwendungsfälle und Alternativen

Datenpooling im IoT Effizientere Prozesse durch Optimierung der Datennutzung

27.06.2025 Von Dipl. Betriebswirt Otto Geißler 5 min Lesedauer

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Beim Datenpooling werden Daten aus verschiedenen Quellen wie dem eigenen Unternehmen, externen Organisationen oder auch anderen Branchen zusammengeführt. Welche Anwendungsfälle ergeben sich daraus? Bestehen auch mögliche Alternativen für diese Technologie?

Es existieren auch alternative Ansätze für Datenpooling, da sich die Technologie für das IoT nicht in jedem Fall eignet.(Bild: frei lizenziert / Pixabay) — Es existieren auch alternative Ansätze für Datenpooling, da sich die Technologie für das IoT nicht in jedem Fall eignet.
(Bild: frei lizenziert / Pixabay)

Aufgrund der technologischen Fortschritte der letzten Jahre sind Unternehmen nun in der Lage, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten effizienter zu analysieren und sowohl Muster als auch mögliche Trends frühzeitig zu erkennen. Mithilfe von Technologien wie beispielsweise Datenpooling, kollaborativer Analysen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen ihre Prozesse und Produkte deutlich optimieren und Bedarfe in den Märkten treffsicherer identifizieren.

Es sind in der Regel nur sehr große beziehungsweise weltweit aufgestellte Konzerne in der Lage, die enormen Datenmengen zu sammeln, die den Datenanalyse-Pionieren wie beispielsweise Amazon, Facebook oder Google zu ihren Erfolgsgeschichten verholfen haben.

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Stand: 08.12.2025

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