Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Daten gelten zunehmend als Grundlage der neuen Industrie und Wirtschaft. Doch Daten allein reichen nicht aus, um Geschäftsergebnisse zu erzielen. Sie müssen mithilfe leistungsstarker Analyseframeworks verknüpft werden. Nur ein solches robustes Framework kann die Lücke zwischen Daten, Erkenntnissen und Geschäftsergebnissen schließen.
Der Schlüssel zum Erfolg einer Datenanalysestrategie liegt in der Investition in eine leistungsstarke Datenanalyse-Pipeline.
Erstellen Sie phänomenale Datenpipelines
Der Erfolg mit Ihren Daten beginnt mit einer soliden Strategie, und unsere Experten für Datenanalyseberatung stehen Ihnen dabei gerne zur Seite.
KONTAKT AUFNEHMEN Durch Investitionen in leistungsstarke Datenanalyse- Pipelines können Unternehmen Daten in aktive Erkenntnisse umwandeln, die zu besseren Entscheidungen und einer Optimierung des Geschäftsergebnisses beitragen und gleichzeitig Datenqualität und Datenintegrität gewährleisten – sowie Datenkatalogisierung, Metadatenmanagement und Herkunftsnachweis für die Daten-Governance sicherstellen.
Laut einer im ersten Quartal 2020 durchgeführten IDC CXO-Umfrage gaben 87 % der Führungskräfte an, dass die Entwicklung zu einem intelligenteren Unternehmen ihre Priorität für die nächsten fünf Jahre sei. (Quelle: IDC CXO-Umfrage, 1. Quartal 2020)
Auch wenn die Wirtschaftsindikatoren aufgrund der pandemiebedingten Rezession einen Dämpfer erlitten haben, gehen 25 % der Befragten einer Umfrage von IDC und Qlik davon aus, dass die kurzfristigen Ausgaben für Lösungen zur Verwaltung und Analyse von Daten weiter steigen werden.
Weitere 26 % gaben an, dass die kurzfristigen Ausgaben im Vergleich zu ihrem Budget gleich bleiben würden, während der Rest mit einem Rückgang rechnet.
F: Hat Ihre Organisation in den letzten 12 bis 18 Monaten eine der folgenden Maßnahmen ergriffen?
Über 60 % der Organisationen gaben an, dass sie mit erheblichen Herausforderungen konfrontiert sind in folgenden Bereichen:
In die richtige Technologie investieren, um Daten zu erzeugen- Bewertung des Wertes von Daten
- Wertvolle Datenquellen identifizieren – oft aufgrund des Fehlens eines Datenkatalogs
Eine Kombination aus menschlicher Expertise und maschinellem Lernen sollte genutzt werden, um jeden Schritt zu überwachen und daraus zu lernen sowie die Pipeline zu optimieren. Dadurch wird die Fähigkeit geschaffen, Ergebnisse zu erklären und die Pipeline schneller an Veränderungen des äußeren Umfelds anzupassen.
Ein 6-stufiger Prozess zur Optimierung ihrer Datenpipeline und zur Maximierung des ROI ihrer Analysen
- Investieren Sie in Technologielösungen, um jeden Schritt der Daten-zu-Erkenntnisse-Pipeline abzudecken.
- Stellen Sie ein Team aus Daten-, Analyse-, IT- und Geschäftsexperten ein.
- Stellen Sie sicher, dass Datenarchitekten, Dateningenieure, Business-Analysten, Data Scientists, Designer und Entwickler zusammenarbeiten, um agile Pipelines zu schaffen, die die neue Generation der Unternehmensintelligenz unterstützen.
- Optimieren Sie jede Phase der Datenpipeline, um deren Gesamtnutzen zu steigern.
- Entwerfen Sie eine Pipeline, die sich schnell verändernde Datenarchitekturen und Cloud-Technologien zunutze macht und gleichzeitig die notwendige Agilität bietet, um diese neuen Innovationen zur Wettbewerbsdifferenzierung zu nutzen.