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Datengetriebene Entscheidungen: Der Schlüssel zum Unternehmenswachstum

Daten sind das Gold des digitalen Zeitalters. Entdecken Sie, wie Organisationen Daten zugänglicher, verständlicher und vertrauenswürdiger machen, um datengesteuerte Entscheidungsfindung zu fördern. Wir beleuchten die Rolle von Analytics-Kulturen, Cloud-Technologien, erweiterter Analytik und Datenqualitätsmanagement.

Erfahren Sie, wie diese Faktoren zusammenwirken, um Unternehmen zu agileren, effizienteren und zukunftsorientierten Organisationen zu machen. Willkommen auf dem Weg zur datengesteuerten Zukunft.

Daten sind oder werden bald das wertvollste Kapital eines Unternehmens sein und beeinflussen alles, angefangen bei der Produktgestaltung bis hin zur Mitarbeitergewinnung. Bereits heute werden täglich 2,5 Exabytes an Daten generiert, und bis 2025 wird erwartet, dass diese Zahl um das 200-fache auf 463 Exabytes pro Tag ansteigt. Unternehmen, die diese Ressource nutzen können, werden eine schnellere Innovation, neue Einnahmequellen und verbesserte Betriebsabläufe erleben, um nur einige Vorteile zu nennen.

Doch Daten entfalten nur dann ihren Nutzen, wenn die Analysen zugänglich, verständlich, vertrauenswürdig und auf zentralisierten, verwertbaren Daten basieren. Derzeit nutzen die meisten Unternehmen mindestens zwei verschiedene Analyse-Lösungen, und diese Systeme kommunizieren in der Regel nicht miteinander. Dieses Problem wird durch den Mangel an Zugang verschärft. 80 % der Manager und Führungskräfte haben Zugriff auf Unternehmensanalysen, aber nur die Hälfte der Mitarbeiter an vorderster Front kann dasselbe von sich behaupten.

Wenn Mitarbeiter Einblicke benötigen, aber keinen Zugang haben, kann das Sammeln von Informationen für eine einzige datengesteuerte Entscheidung Stunden, wenn nicht sogar Tage dauern, was schnelle und routinemäßige Entscheidungen zu teuren und komplizierten Prozessen macht.

Um den Übergang zur datengesteuerten Entscheidungsfindung (DDDM) zu fördern, setzen Organisationen die Analyse in den Mittelpunkt ihrer Unternehmenskultur. Sie machen die Daten, auf die sie angewiesen sind, zugänglicher, nutzen die Flexibilität von Cloud- und Multi-Cloud-Implementierungen und investieren in leistungsstärkere und transparentere Tools.

Den Aufbau einer Analyse-Kultur fördern

Eine Organisation mit einer Analyse-Kultur zu werden, erfordert Analyse-Tools, die die Entscheidungsfindung durch erklärte KI (XAI) oder erweiterte Analysen ermöglichen und verbessern, sowie zentralisierte, zugängliche Daten, um die Analyse-Tools der Organisation mit Informationen zu versorgen.

Am wichtigsten ist jedoch ein kontinuierlicher, sich entwickelnder Schulungsprozess zur Steigerung der Datenkompetenz. Während sich die spezifischen Datenkompetenzen je nach Rolle unterscheiden können, geht es bei der Datenkompetenz grundsätzlich darum, die Fähigkeit zu haben, Berichte aus Daten zu generieren, ihre Erkenntnisse zu verstehen und sie angemessen anzuwenden. Analyse-Lösungen, die in der Lage sind, die Mitarbeiter bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen und zu befähigen, sind unverzichtbare Werkzeuge für eine auf Analyse ausgerichtete Organisation.

Zugänglichkeit: Demokratisierung der Business Intelligence

Zugänglichkeit betrifft mehr als nur die Berechtigungsebenen. Es erfordert, dass Informationen bereitgestellt werden, um die Mitarbeiter bei der DDDM zu unterstützen, sodass sie nicht von Datenexperten abhängig sind, um Berichte zu generieren. Es erfordert, dass Daten auf Abruf für Mitarbeiter verfügbar sind, was bedeutet, dass einheitliche Daten in der Cloud oder in mehreren Clouds gespeichert sind. Und es erfordert, dass Mitarbeiter als Datenwissenschaftler agieren können, ohne einen Doktortitel zu benötigen. Dies bedeutet die Implementierung von Self-Service-BI, sodass das Erstellen von benutzerdefinierten Dashboards und Berichten eine Frage von Drag-and-Drop-Operationen ist und keine Terminvereinbarung mit einem Spezialisten.

Zugänglichkeit bedeutet auch Verständlichkeit. Wenn Daten nicht verständlich sind, sind sie nicht besonders nützlich. Moderne Analyseplattformen mit einfach zu verwendenden Bausteinen und No-Code-Tools, kombiniert mit einem verstärkten Fokus auf Datenkompetenz in jeder Abteilung, demokratisieren die Business Intelligence.

Cloud: On-Premises ist veraltet

Die Vorteile der Cloud – wie Geschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Kosteneinsparungen – sind bekannt. Als Konsequenz findet fast jede Innovation im Bereich Daten und Analyse in der Cloud statt.

Unternehmen, die bereits die Cloud für die Datenspeicherung nutzen, verwenden zu mehr als 80 % mehrere Clouds. Ein Multi-Cloud-Ansatz, zusammen mit adaptiver Datenverwaltung, hilft sicherzustellen, dass Systeme widerstandsfähig und zuverlässig bleiben und gleichzeitig die regionalen Vorschriften zur Datenverarbeitung oder -speicherung beachtet werden.

Während mehrere Clouds (und im Durchschnitt 4-7 Tools, die Mitarbeiter zur Datenverwaltung verwenden) das Risiko birgt, dass mehr zersplitterte Informationen entstehen, bieten UDAPs eine Lösung. Indem sie Daten in einer einzigen Wahrheitsquelle konsolidieren, ermöglichen sie die Bereitstellung neuer Tools, ohne die Arbeitsabläufe der Mitarbeiter und der Organisation umzukehren. Wenn Daten über geografische, Abteilungs- und Systemgrenzen hinweg funktionieren müssen, ist es entscheidend, dass jedes System mit den anderen kommuniziert und von ihnen informiert werden kann.

Erweiterte Analysen und XAI

Erweiterte Analysen sind wahrscheinlich das beste Werkzeug zur Förderung von DDDM. Die Kombination von Daten mit leicht verständlichen Erklärungen und Berichten trägt dazu bei, das Vertrauen in neue Systeme aufzubauen und deren Akzeptanz zu steigern. Noch wichtiger ist, dass erweiterte Analysen und XAI dazu beitragen, Vorurteile und Risiken zu reduzieren und gleichzeitig die Ergebnisse in den Bereichen Umsatz, Betrieb und Produktivität zu verbessern.

Da Algorithmen nicht den Vorurteilen ihrer Programmierer entkommen können, können unbewusste Vorurteile für die von den Entscheidungen betroffenen Personen sowie für den Ruf und den Gewinn des Unternehmens schwerwiegende Folgen haben. Durch die Offenlegung der Quellen, des Gewichts und der Logik, die zur Erreichung von Empfehlungen verwendet werden, wird es Entwicklern und ML-Spezialisten leicht gemacht, algorithmische Änderungen vorzunehmen, um bessere, gerechtere oder effektivere Ergebnisse sicherzustellen, während das Risiko von Schäden für die Marke minimiert wird.

Die kontinuierliche Modellierung, Bewertung und Optimierung, die durch erweiterte Analysen und XAI ermöglicht wird, hilft auch bei der Identifizierung neuer Einnahmequellen und Geschäftsmodelle. Die Verwendung dieser Werkzeuge wird im Unternehmensbereich zur Selbstverständlichkeit; bereits jetzt verwenden 65 % der Unternehmen mit einem jährlichen wiederkehrenden Umsatz zwischen 100 und 500 Millionen US-Dollar fortgeschrittene Analysen, und fast 80 % der Unternehmen mit mehr als 10.000 Mitarbeitern planen, in mehr Analysefähigkeiten zu investieren.

Die hohen Kosten schlechter Daten

Mehr Daten bedeuten nicht immer bessere Daten. Daher wird eine gute Datenqualitätsverwaltung (DQM) zu einer Notwendigkeit anstelle einer Option, wenn Unternehmen exponentiell mehr Daten erwerben. Dies gilt umso mehr, wenn über mehrere Clouds und mit mehreren Tools gearbeitet wird.

Eine mangelhafte DQM kann teure Auswirkungen haben und sich direkt auf das Ergebnis eines Unternehmens auswirken. Für fast 90 % der US-Unternehmen führt dies zu einem durchschnittlichen Umsatzverlust von 12 %.

Ohne gute Daten ist es schwer, sinnvolle Entscheidungen zu treffen; schlechte Daten sind ein großer Grund, warum Technologiebereitstellungen scheitern, und sie führen zu schlechten Prozessen in einer Organisation, angefangen bei der Priorisierung von Marketingkanälen, die keinen hohen Customer Lifetime Value generieren, bis hin zur Aufforderung von Kunden, ihre Anliegen den Supportmitarbeitern zu wiederholen.

Von einer Produktivitätsperspektive aus gesehen, veranlasst schlechte Daten Vertriebsmitarbeiter, Zeit damit zu verschwenden, falsche Kontaktdaten zu überprüfen und zu korrigieren. Und weil Analysten ihren Daten nicht vertrauen können, müssen sie zusätzliche Zeit für die Überprüfung und Validierung aufwenden.

Schlechte Daten versperren Chancen; gute Daten schaffen sie. Qualität von Daten führt zu qualitativ hochwertigen Erkenntnissen für jede Abteilung. Und obwohl Datenwissenschaft traditionell Aufgabe hochbezahlter Berater war, ändern aufstrebende Analyseplattformen das. Diese Demokratisierung von Daten, die durch die Kombination von Zugänglichkeit mit Verständlichkeit ermöglicht wird, befähigt alle Mitarbeiter, zu Datenanwendern zu werden, die datengesteuerte Entscheidungen treffen.

Cloud- und Multi-Cloud-Implementierungen stellen sicher, dass Mitarbeiter schnell benötigte (und zuverlässige) Informationen finden können, während XAI und erweiterte Analysen den Menschen helfen, diese Daten in ihre Entscheidungsfindung einzubeziehen. Natürlich ist nichts davon ohne Vertrauen in die Daten möglich; hier kommt DQM ins Spiel. Eine Organisation, die alle diese Elemente vollständig implementieren kann, fördert eine Kultur der Analyse, die ihr helfen wird, die Geschäftsherausforderungen von morgen zu bewältigen.

Fazit: Die Reise zur datengesteuerten Entscheidungsfindung

In einer Ära, in der Daten zum wertvollsten Gut von Unternehmen avancieren, ist datengesteuerte Entscheidungsfindung kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit. Organisationen, die diese Transformation erfolgreich bewältigen, werden die Vorreiter einer neuen Ära des Erfolgs sein.

Der Schlüssel zur datengesteuerten Entscheidungsfindung liegt in der Schaffung einer Unternehmenskultur, die den freien Zugang zu Daten, ihre Verständlichkeit und Vertrauenswürdigkeit fördert. Dies erfordert moderne Analysetools, kontinuierliche Schulungen zur Steigerung der Datenkompetenz und die Demokratisierung von Business Intelligence.

Die Cloud spielt eine zentrale Rolle, da sie Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz bietet. Multi-Cloud-Ansätze und adaptives Datenmanagement sind entscheidend, um den wachsenden Datenmengen gerecht zu werden und gleichzeitig Datenschutzvorschriften einzuhalten.

Augmented Analytics und erklärte künstliche Intelligenz ermöglichen nicht nur bessere Entscheidungen, sondern fördern auch die Transparenz und Fairness bei der Nutzung von Daten.

Schlechte Datenqualität kann teure Folgen haben, während qualitativ hochwertige Daten eine Grundlage für fundierte Erkenntnisse und Innovationen bilden.

Insgesamt wird die datengesteuerte Entscheidungsfindung zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Unternehmen, die diese Reise antreten und die Vorteile von Daten nutzen, werden in der Lage sein, schneller zu innovieren, neue Umsatzströme zu erschließen und ihre Betriebsabläufe zu optimieren. Die Zukunft gehört den datengesteuerten Organisationen.

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