Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Wo es Unternehmen gibt, gibt es auch Daten.
Jedes Unternehmen verfügt über einen wahren Datenschatz, doch nicht jedes Unternehmen generiert mit diesen Daten Gewinne. Daten sind das Herzstück jedes Unternehmens, sei es ein kleiner Betrieb, der seine Produktion und Lagerbestände verfolgt, oder ein multinationaler Konzern, der Markttrends und Kundenverhalten prognostiziert.
Viele Unternehmen erkennen zwar den strategischen Wert von Daten, können aber deren volles Potenzial nicht ausschöpfen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. In diesem Blogbeitrag erfahren Sie mehr über Datenstrategien, ihre Schlüsselelemente und wie eine effektive Datenstrategie fundierte Geschäftsentscheidungen ermöglicht.
Obwohl Unternehmen heute mehr Geld denn je in Initiativen für Datenanalyse-Beratungsplattformen investieren, verhindern ineffiziente Datenmanagementpraktiken, fehlende verwertbare Erkenntnisse und isolierte Daten weiterhin die Ausschöpfung des vollen Datenpotenzials. Ein solides Datenstrategie- Framework hilft Unternehmen, diese Hindernisse zu überwinden und den Weg zu einer datengetriebenen Arbeitsweise zu ebnen. Im Folgenden erfahren Sie mehr über Datenstrategien.
Eine Datenstrategie ist ein langfristiger Leitfaden, der die Prozesse, Technologien und beteiligten Personen definiert, die zur Bewältigung Ihrer Datenherausforderungen und zur Unterstützung Ihrer Geschäftsziele beitragen. Die Entwicklung einer erfolgreichen Datenstrategie erfordert von Führungskräften, die Geschäftsprozesse ihres Unternehmens systematisch aus datenanalytischer Perspektive zu betrachten und zu prognostizieren, was notwendig ist, um die gewünschten Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Für Unternehmensleiter ist es unerlässlich, bei der Entwicklung einer Datenstrategie die folgenden Punkte zu berücksichtigen:
- Welche Technologie wird Datenanalyse, -speicherung und -weitergabe ermöglichen?
- Wie man sicherstellt, dass Daten leicht zugänglich und von höchster Qualität sind.
- Was Mitarbeiter benötigen, um die Daten effektiv zu nutzen.
Daten zu haben allein genügt nicht. Wie der bekannte Autor Bernard Marr sagte: „ Es kommt nicht darauf an, wie viele Daten man hat, sondern ob man sie erfolgreich nutzt.“
Um Ihre Daten optimal zu nutzen, benötigen Sie eine Strategie, die auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt ist . Mit einer klar definierten Strategie können Sie Ihr Unternehmen innovativ gestalten, Ihre Anwender effizienter machen und Ihr Unternehmen auch in außergewöhnlichen Zeiten relevant und wettbewerbsfähig halten.
Ohne eine Datenanalysestrategie werden Sie unweigerlich auf häufig auftretende Datenprobleme stoßen, darunter:
- Unfähigkeit, datengestützte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen
- Berichterstattung über die Vergangenheit und keine Prognose zukünftiger Bedürfnisse
- Geringe Akzeptanz fortschrittlicher Technologien durch die Nutzer
- Uneinheitliche und schlecht definierte Definitionen für KPIs und Kennzahlen
- Daten stecken in Silos und Abteilungen fest
- Manuelle Datenintegration und ihre Komplexität
- Aufwändige Rohdatenaufbereitung
- Probleme mit Datenqualität und -zugänglichkeit
- Hohe Abhängigkeit von der IT
Eine Datenstrategie dient als Grundlage für Ihre Datenpraktiken und ermöglicht es Ihrem Unternehmen, agil zu bleiben und gleichzeitig einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
Ermitteln Sie Ihr Datenspektrum mit unserem Data-Discovery-Workshop, um die Analysebedürfnisse Ihres Unternehmens zu verstehen und personalisierte Datenanalyselösungen zu erhalten.
Polestar Analytics unterstützt Unternehmen dabei, ihre Daten besser zu nutzen, indem wir eine solide Datenstrategie entwickeln und Analysen einsetzen. Unsere langjährige Erfahrung und unser branchenerprobter Ansatz haben zu den folgenden Schlüsselelementen der Datenstrategie geführt:
#1. Ausrichtung an den Geschäftsbedürfnissen und -zielen
Datenpraktiken müssen auf Ihre Geschäftsbedürfnisse abgestimmt sein, damit Sie echten Mehrwert generieren können. Andernfalls laufen Sie Gefahr, den falschen Ressourcen hinterherzujagen, irrelevanten Projekten nachzujagen, nicht umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und sogar das Vertrauen in Dateninitiativen im gesamten Unternehmen zu verlieren.
Wenn Sie Ihre Datenstrategie mit Ihren Geschäftszielen verknüpfen , legen Sie den Grundstein für den Erfolg Ihres Unternehmens. Sie können Datenaktivitäten priorisieren, die neue Wachstumschancen eröffnen und einen unübertroffenen Mehrwert schaffen.
Wir haben einige Möglichkeiten aufgelistet, wie Sie Ihre Datenstrategie an Ihren Geschäftszielen ausrichten können:
- Ermitteln Sie die wichtigsten Geschäftstreiber, die durch Daten und Analysen beeinflusst werden könnten.
- Die Aktivitäten der einzelnen Abteilungen verstehen und wie diese mit den Unternehmenszielen übereinstimmen.
- Kennen Sie Ihre bestehenden IT-Kapazitäten und Technologielücken.
- Vergleichen Sie Ihre Ergebnisse mit den Branchenstandards und ermitteln Sie, wie die Daten Ihres Unternehmens den einzelnen Geschäftsbereichen dienen und in welchen Bereichen wichtige datengestützte Erkenntnisse fehlen.
#2. Techniken zur Bewertung des Datenreifegrads und zur Datenanalyse
Die weisen Worte von Henry A. Kissinger : „ Wenn du nicht weißt, wohin du gehst, führt dich jeder Weg nirgendwohin“, treffen hier voll und ganz zu.
Es ist entscheidend, seinen Ausgangspunkt, seinen aktuellen Reifegrad im Bereich Analytics und seine zukünftigen analytischen Bedürfnisse zu kennen, um erreichbare Ziele zu setzen und einen realistischen Ansatz für eine datengetriebene Arbeitsweise zu verfolgen.
Laut einer Studie von Gartner lassen sich moderne Analysemethoden in vier verschiedene Kategorien einteilen: prädiktive, präskriptive, deskriptive und diagnostische Analysen.
Um sich ein vollständiges Bild von Datenreife und -analyse zu machen, benötigen Sie Folgendes:
- Eine Liste der Geräte, Innovationen und Systeme, die Sie derzeit einsetzen.
- Eine detaillierte Beschreibung Ihrer Dateninfrastruktur und Ihrer aktuellen Datenarchitektur.
- Eine Überprüfung der organisatorischen Abläufe und der Fähigkeiten der Mitarbeiter im Hinblick auf Daten und Analysen.
Um die Geschäftsziele im gesamten Unternehmen zu erreichen, können Sie feststellen, wo es Lücken gibt, wo Herausforderungen bestehen und was optimiert werden muss – sei es Technologie, Prozesse oder Personal.
Während Sie Ihre Fähigkeiten weiterentwickeln und Aufgaben aus Ihrer Datenstrategie ausführen, kann Ihr Reifegrad im Bereich Daten und Analytik als Instrument zur Priorisierung Ihrer Projekte und als Maßstab zur Verfolgung Ihres Fortschritts genutzt werden.
Sind Sie bereit, Ihre Datenstrategie auf die nächste Stufe zu heben?
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#3. Daten-Governance
Die Festlegung Ihres Governance-Modells ist entscheidend für die Entwicklung Ihrer Datenstrategie. Sie erhalten einen effektiveren Plan, wenn Sie wissen, welche Daten Sie verwalten möchten, wer daran beteiligt ist und wie die Verwaltung erfolgen soll.
Die Verantwortung für Data Governance wird häufig an Mitarbeiter außerhalb des Fachbereichs delegiert, beispielsweise an IT- oder Datenteams. Dies ist ein Fehler, den Unternehmen oft begehen, wenn sie versuchen, ihre Datenstrategie ohne Kenntnisse im Bereich Data Agility zu entwickeln. Das Problem dabei ist, dass diese Mitarbeiter eigentlich die Geschäftsbereiche in Sachen Data Governance unterstützen sollen.
Stattdessen müssen die Inhaber der Unternehmensdaten die Datenverwaltung überwachen. Unter anderem müssen sie die Verantwortung für ihre Daten übernehmen.
4. Zusammenarbeit
Die Datennutzung in modernen Unternehmen ist oft kollaborativer als früher. Dank verbesserter Datenkompetenz und benutzerfreundlicherer Tools beteiligen sich mehr Mitarbeiter an Analysen sowie an technischen Bereichen wie Datenaufbereitung und Datenqualität.
Crowdsourcing lässt sich selbst für stark regulierte Prozesse wie Data Governance und die Erstellung von Stammdatendefinitionen einsetzen. In einem Produktionsunternehmen kann es beispielsweise sicherstellen, dass Produktnamen, Fehlercodes und Managementprozesse der Realität in der Fertigung entsprechen.
Dafür gibt es keinen Code; die wohl ärgerlichste Reaktion des Kundendienstes lässt sich durch die Zusammenarbeit an Stammdaten vermeiden.
Überlegen Sie, wie Daten und Analysen die Geschäftsentscheidungen Ihres Unternehmens beeinflussen, und suchen Sie nach Mechanismen, die die Zusammenarbeit innerhalb und außerhalb von Teams fördern. Nutzen Sie dieses Wissen, um das Teilen und Kommentieren von Berichten, Dashboards und Datenvisualisierungen zu erleichtern.
Eine solche Funktion ermöglicht es mehreren Benutzern, Visualisierungen in verschiedenen BI- und Analysesystemen zu kommentieren. Sie interagieren zunehmend mit Messaging- und Chat-Apps. Dank der Skalierbarkeit und Sicherheit von Enterprise-Lösungen kann selbst die einfache Dateifreigabe produktiv sein.
5. Personen der Organisation
Daten und Menschen sind die beiden Schlüsselelemente Ihrer Datenstrategie. Bei der Einstellung neuer Mitarbeiter legen Unternehmen großen Wert auf Datenkompetenz und grundlegende Analysefähigkeiten.
Data Scientists sind in datengetriebenen Unternehmen stark gefragt. Da alle Data-Science-Kurse ausgebucht sind, wird der Markt in den kommenden Jahren mit Sicherheit mit qualifizierten Kandidaten überschwemmt werden. Doch schon jetzt spielt dieser Bereich eine entscheidende Rolle.
Bei der Personalauswahl sollten Sie der IT und dem Datenmanagement besondere Aufmerksamkeit schenken. Es ist verlockend anzunehmen, die IT müsse lediglich den laufenden Betrieb gewährleisten, da heutzutage so viel Technologie in der Cloud läuft und Systeme zuverlässiger denn je sind. Das stimmt so nicht. Die IT ist verantwortlich für Hochverfügbarkeit, Notfallwiederherstellung, Service-Level-Agreements, die Unterstützung neuer Geschäftsanforderungen und die Einhaltung regulatorischer Standards.
Um den Geschäftsanforderungen gerecht zu werden, spielen Datenarchitekten, Datenintegrationsentwickler, Dateningenieure, Datenbankadministratoren und andere Datenmanagementspezialisten eine wichtige Rolle.
Ein starker strategischer Vorteil besteht darin, über IT-Fachkräfte mit Branchenexpertise zu verfügen. Wie jede andere Position erfordert auch diese Anerkennung und Unterstützung seitens der Führungsebene.
Die zuvor genannten fünf Schlüsselkomponenten einer Datenstrategie bilden einen idealen Fahrplan, um sowohl den aktuellen als auch den zukünftigen Datenbedarf zu decken. Es ist jedoch unerlässlich, auch weiter gefasste Aspekte wie Marketingpläne, Wettbewerb in der Branche, Geschäftsbudgets, Personalrichtlinien, rechtliche Standards usw. zu berücksichtigen.
Bevor Sie eine Datenstrategie implementieren können, müssen Sie die strategischen Ziele Ihres gesamten Unternehmens verstehen. Definieren Sie die Funktion der Daten und deren zukünftige Nutzung und Verwaltung und setzen Sie diese anschließend konsequent in Produktion, Finanzen, Marketing, Personalwesen und anderen Abteilungen um.
Das Ergebnis wird eine Datenstrategie sein, die sich an die wechselnden Anforderungen und den Druck der Geschäftswelt anpassen kann.
Bei Polestar Analytics optimieren wir Datenanalysedienste , um Unternehmen dabei zu helfen, ihren Umsatz zu maximieren, neue Wachstumschancen zu erschließen und das Kundenerlebnis zu verbessern.
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