Die wichtige Rolle, die Daten im Betrieb eines erfolgreichen Unternehmens spielen, darf nicht unterschätzt werden. Um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu bleiben, Vorgänge zu optimieren und Wachstum zu ermöglichen, sollten Organisationen in eine Datenstrategie investieren, die auf ihre Geschäftsziele abgestimmt ist. Das wirft allerdings folgende Frage auf: Wie entwickelt man eine Datenanalysestrategie, die wirklich den Fortschritt des Unternehmens ankurbeln kann? Dies ist ein fünfstufiger Plan, der auf der Grundlage praktischer Erfahrungen und der Zusammenarbeit mit großen Unternehmen erarbeitet wurde:
Schritt 1: Interessenvertreter durch eine gemeinsame Vision zusammenbringen
In großen Unternehmen können sich aufgrund der schieren Anzahl an Geschäftsvorgängen auf natürliche Art und Weise Datensilos bilden. Es kann sein, das unterschiedliche Interessenvertreter für diese Silos verantwortlich sind. Der erste Schritt in der Entwicklung einer Datenmanagement-Strategie liegt darin, alle Interessenvertreter an Bord zu holen und für eine gemeinsame Vision für die unternehmensweite Datenverwaltung Zustimmung einzuholen. Hierfür wird eine Menge Aufwand und Top-down-Support benötigt, aber dieser Schritt ist unerlässlich, um zwei wichtige Fragen zu beantworten:
- Wem gehören welche Daten?
- Wer ist dafür verantwortlich?
Wenn diese Fragen beantwortet sind, kann Ihre Organisation die Datenmanagement-Strategie zielstrebig und mit Klarheit voranbringen.
Schritt 2: Alle Datenbestände identifizieren und einsetzen
Die Tage der statischen und gut definierten Datenbestände sind vorbei. Aufgrund technischer Fortschritte werden neue Datenpunkte immer wichtiger, und Organisationen müssen immer weiter suchen, um Daten aufzudecken, die sich auf ihr Geschäft auswirken können. Interne Datenpunkte sind zwar immer noch kritisch, aber externe Datenpunkte werden immer relevanter. Externe Daten können sich unter anderem auf gesellschaftliche Trends, Wirtschaftsindikatoren, Daten zu Konkurrenten und Regulierungsdaten beziehen.
Die Aufdeckung der Datenbestände ist ein laufender Prozess, der stetigen Fokus erfordert, damit das Unternehmen mit den sich ändernden Dynamiken der Welt mithalten kann.
Schritt 3: Eine robuste Datenlieferkette erstellen
Da Sie nun die Datenbestände und Interessenvertreter ermittelt haben, ist es an der Zeit, eine robuste Datenlieferkette aufzubauen. Hierbei handelt es sich um den wichtigsten Schritt Ihrer Datenstrategie, da er den zukünftigen Zustand Ihrer Organisation bestimmen wird. Das von Ihnen entwickelte Datenökosystem sollte agil genug sein, um neue Datenquellen schnell einführen zu können, Daten reibungslos zu liefern und alle geschäftlichen SLAs zu erfüllen. Es sollte auch in der Lage sein, strukturierte und unstrukturierte Datenbestände sowie alle Technologiefortschritte zu unterstützen.
Um eine starke Datenlieferkette zu entwickeln, sollten Sie Cloud-Lösungen in Erwägung ziehen, die weniger Investitionen und mehr Agilität als vor Ort installierte Lösungen. Stellen Sie sicher, dass Sie über ein gutes Verständnis des Datenflusses verfügen, von der Quelle bis zum endgültigen Output. Ihre Datenlieferkette sollte einen Data Lake, Data Warehousing, ETL-Prozesse und Datenqualitätsprüfungen beinhalten.
Schritt 4: Ihre Daten
Governance ist ein kritischer Aspekt jeder Datenstrategie. Nachdem Sie Ihre Datenlieferkette erfolgreich aufgebaut haben, müssen Sie eine Kultur der Data Governance etablieren. Governance dreht sich nicht nur um Technologie-Anliegen; hierfür muss auch in Menschen und Prozesse investiert werden. Ihr Governance-Programm sollte ein Datenverwaltungsprogramm, die Anreicherung von Metadaten, Prozesse zur Messung der Datenqualität, die Erfüllung gesetzlicher Auflagen, Datensicherheit und -schutz und Datendemokratisierung enthalten.
Stellen Sie sicher, dass Ihr Governance-Programm dauerhaft ist, mit Iterationen und stetigen Verbesserungen basierend auf der Ergänzung und Entdeckung neuer Datenbestände. Vergewissern Sie sich, dass alle Interessenvertreter die Wichtigkeit von Governance verstehen und in der Einhaltung geschult sind.
Schritt 5: Bieten Sie Ihren Verbrauchern Data-as-a-Service (DaaS) an
In unserer agilen Welt fehlt Verbrauchern die Zeit, auf IT-Teams zu warten, die ihnen Daten gemäß ihrer Bedürfnisse zu liefern. Durch das Angebot von Data-as-a-Service (DaaS) können Sie helfen, dieses Problem zu lösen. DaaS gibt Verbrauchern die Möglichkeit, sich für einen Service anzumelden, um Zugriff auf benötigte Daten im Format und der Häufigkeit ihrer Wahl zu erhalten.
Alle Aktivitäten zur Datensammlung, -pflege und -anreicherung sollten im Rahmen der Datenlieferkette ausgeführt werden. Jede analytische Anwendung, Machine-Learning-Modell, Datenanalyst, Datenwissenschaftler, Downstream-Anwendung oder externe Entität mit Zugriff auf bestimmte Datenpunkte kann ein Datenverbraucher sein.
Zu den Hauptmerkmalen von DaaS gehören der vereinfachte und nahtlose Zugriff auf die Daten, akkurate und gepflegte Daten, verschiedene Datenformate und reibungslose Data Governance. Mit einem DaaS-Angebot können Sie Ihre Daten in der Zukunft zu Geld machen.
Fazit:
Durch die Anwendung dieser fünfstufigen Datenanalysestrategie können Sie ein Datenökosystem aufbauen, das das volle Potenzial Ihrer Daten ausschöpft und aussagekräftige Einblicke und fundierte Geschäftsentscheidungen ermöglicht. Indem Sie eine starke Datenlieferkette erstellen, Datenbestände aufdecken, Interessenvertreter an Bord holen, Ihre Daten steuern und Ihren Kunden DaaS anbieten, nehmen Sie einen Schritt in Richtung der Erreichung der Wachstumsziele Ihrer Organisation. Vergessen Sie nicht, dass es sich bei Daten nicht nur um ein Tool für intelligente Entscheidungen handelt, sondern um die Grundlage des zukünftigen Erfolgs Ihrer Organisation.