Was ist eine Enterprise Data Strategy?
Da die Welt weiterhin die Entwicklung des digitalen Zeitalters erlebt, ist die Digitalisierung von Unternehmensdaten unumgänglich. Diese Entwicklung erfordert von Organisationen, ihre Strategie in dieser neueren digitalen Ära zu überdenken. Einfach ausgedrückt müssen geschäftliche Anwender eine Schlüsselrolle bei der Definition dessen spielen, was die Organisation mit Hilfe der „richtigen Daten“ erreichen möchte.
Es liegt dann in der Verantwortung der Datenspezialisten der Organisation, einen klar definierten Ansatz zur Verwaltung der erfassten Daten zu entwerfen. In diesem Ansatz muss es einen klaren Pfad geben, um die Daten an den Geschäftsfunktionen auszurichten, sowie einen Plan, sie als Unternehmenswert zu nutzen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Hier kommt die Enterprise Data Strategy ins Spiel.
Dies sind einige ihrer Vorteile:
- Geschäftsprozesse verbessern
- Neue Einnahmequellen generieren
- Intelligentere, personalisiertere Produkte und Dienstleistungen anbieten
- Faktenbasierte Entscheidungsfindung
- Markteinblicke gewinnen
Die Notwendigkeit einer Enterprise Data Strategy
Die Verschiebung von einem Wirtschaftsgut zur Verbesserung des Geschäftsmodells hin zu einer Facette, die Wert generiert, hat die Notwendigkeit von Daten in modernen Unternehmen erhöht.
Dennoch können nur bereinigte oder kuratierte Daten den höchsten geschäftlichen Nutzen erbringen. Und da die meisten Organisationen Schwierigkeiten haben, diesen Standard der Datenqualität zu erfüllen, ist es unerlässlich, dass sie Verantwortlichkeiten und Maßnahmen als Teil eines effizienten Datenökosystems definieren.
Viel zu oft befinden sich Daten bei den meisten Organisationen in Silos, da Dateneigentümer nicht beabsichtigen, ihre Daten verschiedenen Stakeholdern des Unternehmens zugänglich zu machen. Diese Herausforderung des Data Sharing wird durch die Definition einer Richtlinie in der Datenstrategie überwunden, die die Datenverfügbarkeit für jeden im Unternehmen ermöglicht. Darüber hinaus geschieht dies auf eine sichere Weise, während gleichzeitig die Zusammenarbeit und Self-Service-BI gefördert werden.
Die steigende Anzahl von Use Cases in Advanced Analytics hat den Weg für die Ermöglichung neuer Geschäftsfunktionen geebnet. Initiativen wie künstliche Intelligenz, Machine Learning oder Data Science sind gute Beispiele hierfür. Wenn sie jedoch lokal implementiert werden, müssen die Bemühungen an der Vision des Unternehmens ausgerichtet sein, während sie gleichzeitig durch eine gute Data Governance unterstützt werden.
Die Evolution der Daten sowie der damit verbundenen Tools und Technologien gehen Hand in Hand. Organisationen evaluieren ständig Optionen wie Open-Source-Technologien oder Cloud Computing, um Infrastrukturkosten, Performance oder Kompetenzen zu optimieren.
Bei der Auswahl eines Ansatzes kann die Entscheidung für einen herstellerunabhängigen Ansatz bei der Auswahl datenbezogener Frameworks jedoch erheblich zur Risikominderung beitragen.
Beim Thema Risiko macht die Natur der Daten diese zu einem vulnerablen Gut in der Organisation. Aus diesem Grund wird die Regulierung und der Schutz von Daten zu einer notwendigen Anforderung. Zudem ist es eine Anforderung, die implizit durchgesetzt werden muss, um Branchen wie Finanzdienstleistungen, das Gesundheitswesen und den pharmazeutischen Sektor zu unterstützen. Diese regulatorischen Anforderungen werden in der Enterprise Data Strategy in umsetzbare Maßnahmen übersetzt.
Enterprise Data Strategy Zusammenfassung
1 | Data Quality
Nur die Erhöhung der Anforderungen für bereinigte oder kuratierte Daten kann die geforderten Standards bei der Bereitstellung von geschäftlichem Nutzen erfüllen
2 | Advanced Analytics
Die steigende Anzahl von Use Cases in unternehmensweiter Analytik hat den Weg für die Ermöglichung neuer Geschäftsfunktionen geebnet
3 | Data Availability
Datensilos überwinden durch die Definition eines Frameworks, das jeder Person im Unternehmen einen einfachen und sicheren Zugriff auf Daten ermöglicht
4 | Data Sharing & Self-Service BI
Die Verfügbarkeit von Daten im gesamten Unternehmen ermöglicht Datendemokratisierung, Zusammenarbeit und fördert eine Self-Service-BI-Kultur
5 | Data Governance
Lokal implementierte Initiativen wie KI, ML oder Data Science müssen an der Vision des Unternehmens ausgerichtet sein, während sie gleichzeitig durch eine gute Governance des Datenökosystems unterstützt werden
6 | Data Regulation & Protection
Durchsetzung der notwendigen regulatorischen Richtlinien zum Schutz des vulnerabelsten Gutes im Unternehmen
7 | Vendor-agnostic Approach
Minderung von Risiken im Zusammenhang mit Vendor-Lock-in-Zeiten oder Migrationsaufwänden von einem Dienstanbieter zu einem anderen
8 | Cutting-edge products/services
Die schrittweise Verschiebung von der Verbesserung des Geschäftsmodells hin zur Wertgenerierung hat den Bedarf an einer angemessenen Datenstrategie erhöht
Our Data Strategy Capabilities
Scalefree unterstützt Sie bei der Planung und Umsetzung eines „data-driven“ Ansatzes als Teil Ihrer geschäftlichen Datenstrategie.
Wir verstehen, dass Technologie nur ein Enabler im Datenökosystem ist. Gemeinsam werden wir Sie bei der Übernahme von Best Practices für Daten unterstützen, um nachhaltige Datenstrategien zu entwickeln, die gleichzeitig Ihren Anforderungen gerecht werden. Wir glauben, dass dieser Ansatz die BI-Kultur fördert, indem er alle Daten, Prozesse und Anwendungen in Ihrer Datenplattform miteinander verbindet.
Hernan Revale
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