Wie ausgereift sind Ihre Daten? Beurteilen Sie jetzt den Zustand der Daten Ihres Unternehmens

Was ist Datenreife?

Die Datenreife spiegelt die Fähigkeit eines Unternehmens wider, Daten in allen Facetten seiner Geschäftstätigkeit effektiv zu nutzen. Es umfasst die Vollständigkeit, Genauigkeit und Aktualität von Daten und ermöglicht eine datengestützte Entscheidungsfindung. Drei Kernbereiche tragen zur Datenreife bei:

• Erfassung von Daten: Das Sammeln genauer und zeitnaher Daten aus verschiedenen internen Systemen und externen Quellen ist die Grundlage. Dies gewährleistet einen umfassenden Überblick über das gesamte Unternehmen.
• Datenmanagement: Effektives Datenmanagement umfasst das Speichern, Organisieren, Bereinigen und Verwalten von Daten, um sie für die Analyse vorzubereiten. Dies fördert eine Datenkultur, in der jeder ihre Bedeutung versteht.
• Datenanalyse: Das Extrahieren umsetzbarer Erkenntnisse durch Datenanalysen ist von entscheidender Bedeutung. Dazu gehören deskriptive (was ist passiert) und prädiktive (was passieren wird) Analysen. Unternehmensbeteiligte müssen mit Datenwissenschaftlern zusammenarbeiten, um Erkenntnisse in konkrete Geschäftsziele umzusetzen.

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Warum Datenreife wichtig ist

Der Reifegrad der Daten ist wichtig für alle Unternehmen, insbesondere solche, die bereits datengesteuert sind. Datengesteuerte Unternehmen treffen Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalysen und Ergebnissen. Dies ermöglicht es ihnen, Daten effektiv zu nutzen und schneller bessere Entscheidungen zu treffen. Diese Unternehmen nutzen Daten, um ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, indem sie sich auf Daten verlassen, um Entscheidungen auf allen Ebenen des Unternehmens zu treffen, von der strategischen Planung bis hin zum täglichen Betrieb. Sie verlassen sich auch auf genaue und aktuelle Daten, um fundierte Entscheidungen über ihre Produkte und Dienstleistungen zu treffen, haben es aber auch mit mehreren Datensilos, Schatten-IT, Datenplattformen und Data Warehouses gleichzeitig zu tun. Diese Komplexität der Architektur macht es nahezu unmöglich, KI effektiv zu skalieren. Laut Forbes haben aufgrund dieser Datenarchitektur und der Komplexität von Silos nur 14% der Unternehmen KI erfolgreich in der Produktion eingesetzt.

Unternehmen mit einem hohen Grad an Datenreife sind in der Lage, Daten ordnungsgemäß zu verwalten und zu analysieren, sodass Chancen und Risiken leichter identifiziert werden können. Durch die Verbesserung der Datenerfassung, -verwaltung, -analyse und -maßnahmen können Unternehmen Entscheidungen treffen, die zu einer Leistungssteigerung führen. Es befähigt sie zu:

• Treffen Sie schneller fundierte Entscheidungen: Die Datenanalyse liefert ein klares Bild und ermöglicht schnellere und effektivere Entscheidungen.
• Bleiben Sie der Konkurrenz immer einen Schritt voraus: Datenorientierte Unternehmen nutzen Erkenntnisse, um strategische Entscheidungen auf allen Ebenen zu treffen, von der Planung bis zum täglichen Betrieb.
• Optimieren Sie Produkte und Dienstleistungen: Präzise Daten ermöglichen es Unternehmen, die Bedürfnisse und Präferenzen ihrer Kunden zu verstehen, was zu besseren Produkt- und Serviceangeboten führt.
• Identifizieren Sie Chancen und Bedrohungen: Eine hohe Datenreife ermöglicht es Unternehmen, Daten effektiv zu analysieren und Wachstumschancen und potenzielle Risiken zu identifizieren.

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Gründe, warum Unternehmen bei der Datenreife hinterherhinken

Mehrere Faktoren tragen dazu bei, dass Unternehmen bei der Datenreife ins Hintertreffen geraten:

• Eingeschränkte Ressourcen und Tools: Vielen Unternehmen fehlt es an der notwendigen Software, Hardware und dem Fachpersonal, um ihre Daten effektiv zu verwalten und zu analysieren. Haushaltszwänge können Investitionen in wichtige Ressourcen weiter behindern.
• Widerstand gegen Veränderungen: Die Einführung neuer Technologien und die Anpassung an datengesteuerte Prozesse können für einige Unternehmen langsam sein. Führungskräfte müssen das Wertversprechen klar kommunizieren und aktiv eine datengetriebene Kultur fördern.
• Mangelndes Verständnis: Einige Unternehmen erkennen möglicherweise nicht das wahre Potenzial der Datenreife und ihre Auswirkungen auf ihren Erfolg. Investitionen in Bildung und Sensibilisierung für den Wert von Daten sind von entscheidender Bedeutung.

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Die Lücke überbrücken: Wie man aufholt

Wenn Ihr Unternehmen bei der Datenreife hinterherhinkt, geraten Sie nicht in Panik! Es gibt Möglichkeiten, aufzuholen und die Vorteile einer datengestützten Entscheidungsfindung zu nutzen. Hier sind die wichtigsten Schritte, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern:

• Sammeln Sie die richtigen Daten: Konzentrieren Sie sich darauf, relevante Daten zu sammeln, anstatt alles zu sammeln. Priorisieren Sie Daten, die direkt zur Erreichung der Geschäftsziele beitragen.
• Nutzen Sie Datenplattformen: Analysieren Sie große Datensätze (strukturiert und unstrukturiert), um versteckte Trends und Muster aufzudecken, die sonst übersehen werden könnten. Erwägen Sie, Ihre Daten bei Bedarf durch Quellen von Drittanbietern zu ergänzen.

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Verwenden Sie Datenanalysen

Datenanalyse ist der Prozess, bei dem Erkenntnisse und Informationen aus Datensätzen extrahiert werden, um Unternehmen dabei zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse vergangener Leistungen und Trends können Unternehmen mithilfe von Datenanalysen Bereiche finden, in denen sie Abläufe und Effizienz verbessern können.

Der Hauptvorteil der Verwendung von Datenanalysen besteht darin, dass Unternehmen datengestützte Entscheidungen treffen können, anstatt sich ausschließlich auf Intuition oder Erfahrung zu verlassen. Mithilfe von Datenanalysen können Annahmen getestet und validiert werden, bevor wichtige Geschäftsentscheidungen getroffen werden.

Einige Beispiele dafür, wie Unternehmen Datenanalysen nutzen können, sind:

• Analyse von Kundendaten, um Kaufverhalten und Präferenzen zu verstehen. Auf diese Weise können Unternehmen Produkte, Dienstleistungen und Marketing auf der Grundlage der in den Daten gewonnenen Erkenntnisse maßschneidern.
• Überprüfung der Verkaufsdaten, um festzustellen, welche Produkte gut abschneiden. Dies hilft bei Entscheidungen in Bezug auf Preisgestaltung, Werbeaktionen und Bestandsverwaltung.
• Untersuchung der Website-Analysen, um herauszufinden, wie Besucher auf der Website navigieren. Dies dient als Grundlage für Entscheidungen über das Design der Website, die Konversionsoptimierung und andere Verbesserungen.
• Auswertung von Betriebsdaten zur Identifizierung von Ineffizienzen Analytik ermöglicht Prozessverbesserungen, die die Kosten senken können.
• Anwendung von prädiktiven Analysen zur Prognose zukünftiger Trends und Ergebnisse. Dies unterstützt die Planung und Vorbereitung auf erwartete Ereignisse.

Der Schlüssel ist, dass die Datenanalyse Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandelt. Durch den Einsatz von Datenanalysen können Unternehmen neue Chancen entdecken, Risiken vermeiden, intelligenter arbeiten und ihre Leistung erheblich verbessern. Investitionen in Datenanalysen zahlen sich in Form einer besser informierten, fundierteren Entscheidungsfindung deutlich aus.

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Verwenden Sie maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Art künstlicher Intelligenz, die es Computern ermöglicht, selbstständig zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden historische Daten als Eingabe, um neue Ergebnisse vorherzusagen. Mit maschinellem Lernen können Unternehmen Aufgaben automatisieren, für die zuvor menschliche Analysen erforderlich waren. Es ermöglicht Unternehmen auch, bessere datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Zu den wichtigsten Vorteilen des maschinellen Lernens für die Verbesserung der Datenreife gehören:

• Automatisieren von prädiktiven Aufgaben - Algorithmen für maschinelles Lernen können trainiert werden, um große Datenmengen zu analysieren und prädiktive Aufgaben zu automatisieren. Dadurch müssen Mitarbeiter Daten nicht mehr manuell analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen. Maschinelles Lernen kann beispielsweise Prognosen, Lieferkettenoptimierung, vorausschauende Wartung und mehr automatisieren.
• Erlebnisse personalisieren - Maschinelles Lernen kann dazu beitragen, maßgeschneiderte Kundenerlebnisse zu schaffen, indem es ihre historischen Interaktionen und Präferenzen analysiert. Dies kann zu einer höheren Kundenzufriedenheit führen.
• Verbesserung der Entscheidungsfindung - Mit maschinellem Lernen können Unternehmen Muster und Erkenntnisse aufdecken, die Menschen möglicherweise übersehen. Dies ermöglicht es Unternehmen, bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Daten als auf Intuition zu treffen. Modelle für maschinelles Lernen können mehr Daten verarbeiten als Menschen, was zu fundierteren Geschäftsentscheidungen führt.

Um maschinelles Lernen zu implementieren, benötigen Unternehmen die richtigen Tools, qualifizierte Datenwissenschaftler und saubere, beschriftete Trainingsdaten. Die Funktionen des maschinellen Lernens werden jedoch zunehmend in benutzerfreundlichen Cloud-Plattformen gebündelt. Dies ermöglicht es Unternehmen, die Vorteile des maschinellen Lernens auch ohne umfangreiche technische Ressourcen zu nutzen. Mit der richtigen Strategie kann maschinelles Lernen die Datenreife erheblich verbessern.

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Sammeln Sie die richtigen Daten

Laut einem Laut einem Bericht von Forrestor benötigen über 60% der Unternehmen mehr Daten, als ihre Kapazitäten bereitstellen können, aber 70% bringen Daten bereits schneller ein, als sie sie verarbeiten, analysieren und darauf reagieren können. Das Fazit ist einfach, aber gleichzeitig auch komplex → Sie müssen die richtigen Daten sammeln, anstatt alles und jedes zu sammeln. Mit den richtigen Daten können Sie den ROI eines Datenverwaltungsprogramms schneller ermitteln.

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Verwenden Sie Big Data Lakes

Big Data bezieht sich auf extrem große Datensätze, die mit herkömmlichen Datenverarbeitungsanwendungen nicht verarbeitet oder analysiert werden können. Die Menge der Daten, die erstellt und gesammelt werden, explodiert explosionsartig. Jeden Tag werden 2,5 Trillionen Byte an Daten erzeugt. Zum Vergleich: Eine Quintillion enthält 18 Nullen.

Big Data stammt aus vielen Quellen und fällt im Allgemeinen in eine von zwei Kategorien: strukturierte oder unstrukturierte Daten.

• Strukturierte Daten weisen einen hohen Organisationsgrad auf, wie z. B. Daten in relationalen Datenbanken oder Tabellenkalkulationsdateien. Dazu gehören Daten wie Verkaufstransaktionen, Kundeninformationen, Web-Clickstream-Daten usw.
• Unstrukturierte Daten haben keine vordefinierte Struktur oder Organisation. Dazu gehören Daten aus Social-Media-Posts, Textnachrichten, digitalen Fotos und Videos usw.

Big-Data-Technologien und Analysen ermöglichen es Unternehmen, aus all diesen Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die sonst nicht möglich wären. Insbesondere hilft Big Data Unternehmen dabei:

• Identifizieren Sie Trends und Muster im Kundenverhalten, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen können. Beispielsweise kann die Analyse von Point-of-Sale-Daten, Internet-Traffic oder Aktivitäten in sozialen Medien Unternehmen dabei helfen, steigende Produkt- oder Servicetrends zu erkennen.
• Optimieren Sie Marketingkampagnen und Öffentlichkeitsarbeit. Durch die Analyse der demografischen Daten der Zielgruppen können Unternehmen sehr gezielte Marketingkampagnen erstellen.
• Verbessern Sie die betriebliche Effizienz. Durch die Analyse von Echtzeitdaten von Sensoren und Geräten können Bereiche identifiziert werden, in denen Prozesse verbessert und Kosten gesenkt werden können.
• Entwickeln Sie neue Produkte und Dienstleistungen. Big Data hilft Unternehmen, Kundenbedürfnisse und Problembereiche besser zu verstehen. Diese Erkenntnisse tragen dazu bei, Innovationen voranzutreiben.
• Reduzieren Sie das finanzielle Risiko durch datengestützte Prognosen und Simulationen. Die Analyse von Daten hilft dabei, Umsätze zu prognostizieren, Betrug zu erkennen und andere Prognosen zu treffen.

Unter dem Strich ermöglichen Big Data-Analysen Unternehmen, riesige Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zu verarbeiten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können. Durch die Nutzung großer Datenmengen können Unternehmen in Echtzeit intelligentere Entscheidungen sowohl auf strategischer als auch auf operativer Ebene treffen.

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Die richtigen Tools und Ressourcen

Um die Datenreife zu verbessern, müssen Unternehmen über die richtigen Tools und Ressourcen verfügen. Dazu gehört auch, dass richtige Software und Personal um Daten effektiv zu verwalten und zu analysieren.

Die Software, die ein Unternehmen für Datenanalysen verwendet, kann einen großen Einfluss auf die Datenreife haben. Suchen Sie nach Tools, die eine einfache Datenaufnahme, -bereinigung, -transformation, -speicherung, -visualisierung und -analyse ermöglichen. Einige Beispiele hierfür sind:

• SQL-basierte Datenbanken wie PostgreSQL, MySQL und Microsoft SQL Server zur Datenspeicherung und -verwaltung
• ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden) wie Talend und Informatica für die Datenintegration
• BI- (Business Intelligence) und Datenvisualisierungssoftware wie Tableau, Qlik und Microsoft Power BI
• Fortschrittliche Analyseplattformen wie SAS, R, Python und Spark für komplexere Analysen und Modellierungen

Über 50% der F1000-Unternehmen in den USA und über 70% weltweit verfügen nicht über die erforderlichen datenwissenschaftlichen und technischen Fähigkeiten erforderlich, um KI-Lösungen bereitzustellen. Die Belegschaft von Datenwissenschaftlern, Analysten, Ingenieuren und Architekten ist für die Durchführung fortschrittlicher Analysen und die Überwachung der Dateninfrastruktur von entscheidender Bedeutung. Wenn es an internem Fachwissen mangelt, können externe Berater oder Managed Services Unterstützung bieten.

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Tipps zur Verbesserung der Datenreife Ihres Unternehmens

Die Verbesserung Ihrer Datenreife kann entmutigend erscheinen, aber mit den richtigen Tools und Ressourcen ist dies machbar. Hier sind ein paar Tipps, die Ihnen den Einstieg erleichtern sollen:

• Beurteilen Sie zunächst Ihren aktuellen Reifegrad Ihrer Daten. Auf diese Weise können Sie Bereiche identifizieren, in denen Verbesserungen erforderlich sind.
• Sobald Sie wissen, worauf Sie Ihre Bemühungen konzentrieren müssen, können Sie beginnen, auf einen ausgereifteren, datengesteuerten Prozess hinzuarbeiten.
• Verwenden Sie die richtigen Tools und Ressourcen — stellen Sie sicher, dass Sie über die richtige Software, Hardware und das richtige Personal verfügen, um Ihre Daten effektiv zu erfassen, zu verwalten und zu analysieren.
• Stellen Sie schließlich sicher, dass Sie Ihre datengestützten Entscheidungen regelmäßig testen und bewerten, um sicherzustellen, dass sie die gewünschte Wirkung auf Ihr Unternehmen haben. Tests ermöglichen es Ihnen, Ihre Prozesse im Laufe der Zeit zu verfeinern.

Wenn Sie diese Tipps zur Bewertung Ihres aktuellen Zustands, zur Fokussierung Ihrer Bemühungen, zur Verwendung der richtigen Tools und Ressourcen sowie zum regelmäßigen Testen und Evaluieren befolgen, können Sie Ihre Datenreife verbessern und Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Denken Sie daran, dass die Datenreife für Unternehmen unerlässlich ist, um auf dem heutigen Markt effektiv konkurrieren zu können.

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Scalytics ermöglicht föderiertes Lernen auf Industrieniveau

Scalytics ermöglicht Unternehmen ihre Datenreife durch Technologieoptimierung, Prozessverbesserungen und den Aufbau interner KI-, Daten- und ETL-Funktionen zu verbessern. Unsere Expertise erstreckt sich über Branchen und Anwendungsfälle um mehr Wert aus Daten herauszuholen.

• Scalytics optimiert Datenpipelines: Scalytics Connect ermöglicht es Unternehmen, Datensilos aufzubrechen und das Potenzial von Verbundlernen auszuschöpfen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, sensible Daten zu verschieben oder zu teilen, was den Datenschutz gewährleistet und gleichzeitig Zusammenarbeit und Einblicke ermöglicht.
• Föderiertes Lernen — Einblicke ohne Datenaustausch: Scalytics ermöglicht eine sichere Datenanalyse an der Quelle und macht den langwierigen Prozess des Aufbaus eines zentralen Data Lake überflüssig. Auf diese Weise können Unternehmen die Möglichkeiten des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI) nutzen, ohne den Datenschutz zu gefährden.

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Zusammenfassung: Datenreife — eine Notwendigkeit für den Wettbewerb

Die Datenreife wird für Unternehmen, die in der heutigen datengesteuerten Welt wettbewerbsfähig bleiben wollen, immer wichtiger. In diesem Artikel wurden einige wichtige Punkte zur Datenreife beschrieben, die es wert sind, zusammengefasst zu werden:

• Datenreife bezieht sich auf die Fähigkeit eines Unternehmens, Daten in allen Aspekten seiner Geschäftstätigkeit zu nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Reife Unternehmen zeichnen sich durch das Sammeln, Verwalten, Analysieren und Verarbeiten von Daten aus.
• Um die Datenreife zu erreichen, müssen Menschen, Prozesse und Technologie im Mittelpunkt stehen. Unternehmen müssen eine datengetriebene Kultur sowie die Infrastruktur entwickeln, die eine datengestützte Entscheidungsfindung unterstützt.
• Viele Unternehmen hinken bei der Datenreife hinterher, weil ihnen die richtigen Tools, das richtige Personal und die richtige Kultur fehlen, um aus ihren Daten Kapital zu schlagen. Es ist jedoch noch nicht zu spät, dies nachzuholen.
• Big Data, fortschrittliche Analysen, maschinelles Lernen und die richtigen Datenverwaltungsplattformen können Unternehmen dabei helfen, ihre Datennutzung zu verbessern. Technologie allein ist jedoch nicht die Antwort — Unternehmen benötigen auch analytisches Talent.
• Durch die regelmäßige Bewertung der Datenreife und gezielte Maßnahmen zur Verbesserung kann jedes Unternehmen datenorientierter werden. Dies ist der Schlüssel, um in der modernen Geschäftslandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Datenreife für Unternehmen aller Branchen zu einer entscheidenden Fähigkeit geworden ist. Die Unternehmen, die in der Lage sind, ihre Daten im Griff zu haben, werden einen deutlichen Wettbewerbsvorteil haben. Für jeden Unternehmensleiter sollte es oberste Priorität haben, sich auf die Verbesserung der Datenerfassung, -verwaltung und -nutzung zu konzentrieren. Ein wirklich datengesteuertes Unternehmen zu werden, ist nicht mehr optional — es ist unerlässlich, um auf dem heutigen Markt erfolgreich zu sein. Die Zeit, um anzufangen, ist jetzt.

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