Artefact Value By Data

ESG in der Praxis: Nachhaltigkeit in geschäftliche Erkenntnisse umsetzen

In den letzten zehn Jahren hat sich Nachhaltigkeit vom Randbereich der Unternehmensreputation zum Kern der Geschäftsleistung entwickelt. Das neue E-Book von Artefact mit dem Titel „ESG in Action: Wie man Umwelt-, Sozial- und Governance-Kriterien (ESG) data in Business Intelligence umwandeln), dokumentiert diesen Wandel anhand von halbstrukturierten Interviews mit Führungskräften aus der obersten Etage globaler Unternehmen wie Accor, Legrand, Tarkett, Ardian, Heineken, Siplec und Schenker sowie anhand von Erkenntnissen der OECD und der Nachhaltigkeits- und data-Experten von Artefact.

Wird die Zukunft von Agentic AI von Wissensgraphen abhängen?

Während Unternehmen sich beeilen, AI in die Praxis umzusetzen, stellen die meisten fest, dass ihre data-Infrastruktur nie für autonomes Schlussfolgern ausgelegt war. Heute entfallen bis zu 80 % der AI-Implementierungszeit auf die Aufbereitung von data-Daten und die Schemaanpassung – ein Symptom für Infrastrukturen, die auf Speicherung ausgelegt sind, nicht auf Verständnis. Ohne eine Grundlage, die Beziehungen und Bedeutungen erfasst, bleiben Agenten zwar leistungsstark, aber blind. Da AI-Agenten zu aktiven Teilnehmern in Unternehmensworkflows werden, verändern sich Art und Umfang der data-Abfragen.

Gestaltung der AI-Strategie im Bereich Energie und Industrie

In den letzten 18 Monaten war 'Generative AI' das beherrschende Thema bei jeder Strategiesitzung der Führungsetage. Doch was, wenn diese Diskussion bereits überholt ist? In der Energie- und Industriebranche verlagert sich die Diskussion rasch von „Generative AI“ hin zu „Agentic AI“. Dabei handelt es sich nicht nur um ein schrittweises Update, sondern um ein neues Paradigma, das über die bloße Unterstützung von Aufgaben hinausgeht und industrielle Kernprozesse von Grund auf neu erfindet.

AI-gesteuerte Anzeigen: Die Zukunft der Werbung

Als OpenAI mit „Atlas“ seinen neuen, auf ChatGPT basierenden Browser vorstellte, brachte das Unternehmen nicht einfach nur ein weiteres Produkt auf den Markt. Es öffnete eine Tür, die in die nächste Ära der Mensch-Computer-Interaktion und damit zwangsläufig auch in eine neue Dimension der Werbung führt.

Data – Plattformen für das Zeitalter der Agenten

Die meisten Unternehmen sind noch nicht bereit, ihren data-Stack aus der Dashboard-Ära durch einen AI-Stack zu ersetzen. Der aktuelle „State of Data & Analytics“-Bericht von Salesforce zeigt, dass 84% der data- und Analytics-Verantwortlichen angeben, ihre Strategien müssten grundlegend überarbeitet werden, bevor ihre AI-Ziele erfolgreich umgesetzt werden können. Die Führungskräfte schätzen, dass 261 % ihrer data-Daten unzuverlässig sind, nur 431 % geben an, über formelle data governance-Frameworks zu verfügen, und rund 501 % sind nicht zuversichtlich, zeitnahe Erkenntnisse generieren und bereitstellen zu können. Gleichzeitig glauben 70 % der Befragten, dass die wertvollsten Erkenntnisse in unstrukturierten Daten verborgen sind. Die Schlussfolgerung ist klar: Das Hindernis ist nicht der Enthusiasmus, sondern die Grundlage, und diese Grundlage muss sich ändern, bevor agentenbasierte Systeme skaliert werden können.

Das Heimwerkererlebnis bereichern: Wie ADEO mit AI Inhalte und Wissen miteinander verknüpft

Assortment optimization is a critical process in retail that involves curating the ideal mix of products to meet consumer demand while taking into account the many logistics constraints involved. The retailers need to make sure that they offer the right products, in the right quantities, at the right time. By leveraging data and consumer insights, retailers can make informed decisions on which items to stock, how to manage inventory, and what products to prioritize based on customer preferences, seasonal trends, and sales patterns.

MotherDuck im Überblick: Wie sich die AI- und Analytics-Lösung der nächsten Generation in Ihren Data-Stack einfügt

MotherDuck extends DuckDB's analytical performance to the cloud with collaborative features, delivering 4x faster performance than BigQuery and cost savings over traditional data warehouses through serverless, pay-per-use pricing. Following the announcement of MotherDuck’s new European cloud region, we were impressed by its performance and attractive pricing. MotherDuck can already be integrated into your gold layers in order to accelerate the serving of data use cases while saving costs at the same time. See performance benchmark.

Wie AI die Suche verändert und was das für Kunden, Vermarkter und Marken bedeutet

AI is transforming search, shifting it from ranking and retrieval towards reasoning and synthesis. This whitepaper charts this evolution, explains the mechanics of large language models (LLMs), and sets out the implications for marketers and brands. At the center of the new measurement landscape is the golden triangle of MROI: Marketing mix modeling (MMM) provides the strategic view, quantifying the impact of marketing on sales and offering optimizers and simulators to guide budget allocation.Incrementality testing validates whether campaigns truly drive additional outcomes, using test-versus-control experiments to establish causality. It also calibrates both MMM and attribution models.Attribution informs in-flight optimization by assigning credit across customer journeys. In 2025, advanced models use deep learning and attention mechanisms to capture channel interactions more effectively.These methodologies are most powerful when used together: MMM for long-term planning, incrementality for ground truth, and attribution for real-time agility. Companies also face the decision of in-housing vs. SaaS solutions. In-housing brings customization and control but requires talent and investment, while SaaS offers speed and expertise. The right choice depends on resources and data maturity. Real-world examples highlight best practices: Google’s Meridian introduces an open-source MMM toolkit to improve calibration, upper-funnel measurement, and bias correction.Accor uses incrementality testing to question assumptions and optimize budget allocation.Nike demonstrates the power of persistence and cultural change, embedding measurement into processes and democratizing insights.Artefact stresses the 95-5 rule, showing how brand equity measurement links long-term growth with short-term performance efficiency.Looking forward, five trends will shape measurement: improved data quality, new frameworks for retail media and connected TV, in-housed MMM with testing, privacy-first approaches, and attention-based metrics. The conclusion is clear: marketing measurement is now a strategic enabler. By integrating methodologies, embedding them in culture, and focusing on both performance and brand, CMOs can defend their budgets and unlock sustainable growth.

Ein C-Suite-Leitfaden zur Marketingmessung im Jahr 2025

In 2025, marketing measurement has become a top priority for the C-suite. While generative AI is transforming campaign execution, measurement is what proves value and secures budgets. Yet maturity remains low: most CMOs still struggle to dynamically adjust spend based on performance. The challenge lies in balancing brand and performance marketing, coping with fragmented data, and aligning decisions across strategic and operational levels. At the center of the new measurement landscape is the golden triangle of MROI: Marketing mix modeling (MMM) provides the strategic view, quantifying the impact of marketing on sales and offering optimizers and simulators to guide budget allocation.Incrementality testing validates whether campaigns truly drive additional outcomes, using test-versus-control experiments to establish causality. It also calibrates both MMM and attribution models.Attribution informs in-flight optimization by assigning credit across customer journeys. In 2025, advanced models use deep learning and attention mechanisms to capture channel interactions more effectively.These methodologies are most powerful when used together: MMM for long-term planning, incrementality for ground truth, and attribution for real-time agility. Companies also face the decision of in-housing vs. SaaS solutions. In-housing brings customization and control but requires talent and investment, while SaaS offers speed and expertise. The right choice depends on resources and data maturity. Real-world examples highlight best practices: Google’s Meridian introduces an open-source MMM toolkit to improve calibration, upper-funnel measurement, and bias correction.Accor uses incrementality testing to question assumptions and optimize budget allocation.Nike demonstrates the power of persistence and cultural change, embedding measurement into processes and democratizing insights.Artefact stresses the 95-5 rule, showing how brand equity measurement links long-term growth with short-term performance efficiency.Looking forward, five trends will shape measurement: improved data quality, new frameworks for retail media and connected TV, in-housed MMM with testing, privacy-first approaches, and attention-based metrics. The conclusion is clear: marketing measurement is now a strategic enabler. By integrating methodologies, embedding them in culture, and focusing on both performance and brand, CMOs can defend their budgets and unlock sustainable growth.

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