Fünf Erfolgsfaktoren für die Data-driven Company

Datenmanagement ist für Unternehmen heute eines der wichtigsten strategischen Instrumente, um bestmögliche zeitnahe Entscheidungen zu treffen und sich erfolgreich in der digitalisierten Welt zu behaupten. Wir zeigen fünf wichtige Faktoren und geben noch mehr hilfreiche Tipps für die Transformation zum datengetriebenen Unternehmen.

Die Digitalisierung von Unternehmen und Gesellschaft beeinflusst maßgeblich die heutige Wirtschaftswelt und, mehr noch, zukünftige Geschäftsmodelle. Angebote und Wertschöpfungsketten verändern sich drastisch. Individualisierte Angebote und Services, personalisierte Ansprachen und automatisierte Prozesse sind entscheidend, um wettbewerbsfähig zu sein und zu bleiben.

Der Schlüssel dazu ist der Umgang mit Daten. Für moderne Unternehmen ist es mittlerweile ein Muss, eine eigene datengetriebene Kultur zu entwickeln und zu leben, die Prozesse und Infrastruktur entsprechend aufzustellen und die Mitarbeiter mit den Möglichkeiten und Fähigkeiten auszustatten.

Jedes Unternehmen, das zukünftig bestehen will, muss zur Data-driven Company werden. Dies funktioniert natürlich nicht ad-hoc, sondern in einem Transformationsprozess, der die folgenden fünf Faktoren integriert:

1. Mindset und klare Zielstellung haben

Um die digitale Entwicklung erfolgreich zu vollziehen und eine individuelle Strategie für die eigenen spezifischen Herausforderungen zu entwickeln, brauchen Unternehmen zunächst einmal eine zeitgemäße Denkweise. Es gilt, aus Datensicht an die Dinge heranzugehen und prinzipiell darüber nachzudenken, inwiefern interne und externe Daten das eigene Business befördern können. Wir nennen es Data Thinking.

2. Mitarbeiter befähigen

Das Know-how auf wenige Mitarbeiter zu reduzieren – in der Regel auf „die IT“ und im besten Fall auf Data Scientists –, ist weder zeitgemäß noch sinnvoll. Um Prozesse zukunftsfähig zu gestalten und durchzuführen, ist es entscheidend, alle Beteiligten in den Fachabteilungen zu schulen und ihnen das notwendige Know-how zugänglich zu machen und entsprechende Grundkenntnisse unter Expertenanleitung zu vermitteln.

3. Daten aktuell und sauber halten

Das Wissen, um algorithmische, maschinell lerngestützte Werkzeuge – die Künstliche Intelligenz – auch als kleineres Unternehmen anzuwenden, ist inzwischen allgegenwärtig verfügbar. Es wird aber oft nicht genutzt, weil das Datenmanagement im Unternehmen mangelhaft ist. Daten sind unvollständig, inkonstistent oder fehlerhaft. Mit Data Cleansing ändern wir das.

4. Einfachen und sicheren Zugang zu Daten geben

Um Daten gezielt für fallbezogene Analysen und Reports zu nutzen, ist es wichtig, auf alle relavanten Datenquellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens zugreifen zu können. Technische Voraussetzung dafür ist, zunächst auch unterschiedlich strukturierte Daten mit einzubeziehen und alle in einem Data Lake zusammenzuführen und zu konsolidieren, um sie weiterzuverarbeiten. Wie das funktioniert, zeigen wir gern im nachfolgenden Whitepaper.

5. Datenbasiert schnelle und gute Entscheidungen treffen

Damit Unternehmen zeitnah auf Marktgegebenheiten reagieren und sich entscheidende Wettbewerbsvorteile sichern können, müssen Infrastruktur und Mitarbeiter in der Lage sein, die Entscheidungsprozesse effizient zu unterstützen und zu beschleunigen. Die Mitarbeiter in den Fachabteilungen müssen die vorhandenen erforderlichen Daten auf kurzen Wegen zusammentragen, auswerten und selbst fundierte Analytics und Reports erstellen können.

Genau dafür stellt unsere Self-Service-Big-Data-Lösung alle vorhandenen Daten zugriffsbereit zur Verfügung und bietet die Schnittstelle zu den richtigen Analyse- und Reporting-Tools. Sie eröffnet den einfachen und sicheren Zugang zu allen relevanten und nutzfertig strukturierten Daten. Und sie befähigt die Mitarbeiter, das Beste für das Unternehmen rauszuholen.

Weitere Details und alle Möglichkeiten für dein Unternehmen findest du in unserem Whitepaper „Den Datenschatz einfach und effizient nutzen“.

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