Da die Welt weiterhin die Entwicklung des digitalen Zeitalters erlebt, ist die Digitalisierung von Geschäftsdaten unvermeidlich. Diese Entwicklung erfordert, dass Unternehmen ihre Strategie in dieser neueren digitalen Ära überdenken. Einfach ausgedrückt, müssen die Geschäftsanwender eine Schlüsselrolle bei der Definition dessen spielen, was das Unternehmen mit Hilfe der "richtigen Daten" erreichen möchte.
Es liegt dann in der Verantwortung der Datenspezialisten des Unternehmens, einen genau definierten Ansatz für die Verwaltung der gesammelten Daten zu entwickeln. Dabei muss es einen klaren Weg geben, um die Daten mit den Geschäftsfunktionen in Einklang zu bringen, und einen Plan, wie sie als Unternehmenswert genutzt werden können, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Dies ist der Punkt, an dem die Datenstrategie für das Unternehmen ins Spiel kommt.
Hier sind einige der Vorteile:
- Verbesserung der Geschäftsabläufe
- Neue Einnahmequellen generieren
- Intelligentere, stärker personalisierte Produkte und Dienstleistungen
- Faktenbasierte Entscheidungsfindung
- Gewinnung von Markteinblicken
Die Notwendigkeit einer Unternehmensdatenstrategie
Die Verlagerung von einem Vermögenswert zur Verbesserung des Geschäftsmodells hin zu einer wertschöpfenden Facette hat die Notwendigkeit von Daten in modernen Unternehmen erhöht.
Allerdings können nur bereinigte oder kuratierte Daten den höchsten Unternehmenswert liefern. Und da die meisten Unternehmen Schwierigkeiten haben, diesen Standard an Datenqualität (Here needs to be one more space)zu erfüllen, ist es unerlässlich, dass sie im Rahmen eines effizienten Datenökosystems Verantwortlichkeiten und Maßnahmen festlegen.
Viel zu oft befinden sich Daten in den meisten Unternehmen in Silos, da die Dateneigentümer nicht beabsichtigen, ihre Daten den verschiedenen Interessengruppen im Unternehmen zugänglich zu machen. Diese Herausforderung der gemeinsamen Datennutzung wird durch die Definition einer Richtlinie in der Datenstrategie überwunden, die Datenverfügbarkeit für alle Mitarbeiter des Unternehmens ermöglicht. Darüber hinaus erfolgt dies auf sichere Weise und fördert gleichzeitig Zusammenarbeit und Self-Service-BI.
Die zunehmende Zahl von Anwendungsfällen für Advanced Analytics hat den Weg für neue Geschäftsfunktionen geebnet. Initiativen wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen oder Data Science sind gute Beispiele dafür. Bei der Umsetzung auf lokaler Ebene müssen die Bemühungen jedoch mit der Vision des Unternehmens in Einklang gebracht und durch gute Datenverwaltung (hier nach müssen noch Wörter aber ich kann keine einfügen).
Die Entwicklung von Daten und die damit verbundenen Tools und Technologien gehen Hand in Hand. Unternehmen evaluieren ständig Optionen wie Open-Source-Technologien oder Cloud Computing zur Optimierung von Infrastrukturkosten, Leistung oder Fähigkeiten.
Bei der Wahl des Ansatzes sollte man sich jedoch für eine anbieterunabhängigen Lösung entscheiden, um Risiken bei der Auswahl von datenbezogenen Rahmenwerken erheblich zu mindern.
Was das Thema Risiko angeht, so sind Daten aufgrund ihrer Beschaffenheit ein gefährdetes Gut in einem Unternehmen. Deshalb ist die Regulierung und der Schutz von Daten eine notwendige Voraussetzung. Darüber hinaus ist es eine Anforderung, die implizit durchgesetzt werden muss, um Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Pharmazie zu unterstützen. Diese gesetzlichen Anforderungen werden in der Unternehmensdatenstrategie in umsetzbare Elemente übersetzt.
Zusammenfassung Unternehmensdatenstrategie
1 | Datenqualität
Nur wenn die Messlatte für bereinigte oder kuratierte Daten höher gelegt wird, können die geforderten Standards für die Bereitstellung von Geschäftswert erfüllt werden.
2 | Advanced Analytics
Die zunehmende Zahl von Anwendungsfällen für unternehmensweite Analysen hat den Weg für neue Geschäftsfunktionen geebnet
3 | Datenverfügbarkeit
Überwindung von Datensilos durch Definition eines Rahmens, der allen Mitarbeitern im Unternehmen einen einfachen und sicheren Zugang zu den Daten ermöglicht
4 | Gemeinsame Nutzung von Daten & Self-Service-BI
Die Verfügbarkeit von Daten im gesamten Unternehmen ermöglicht die Demokratisierung von Daten, Zusammenarbeit und fördert eine Self-Service-BI-Kultur
5 | Data Governance
Lokal umgesetzte Initiativen wie KI, ML oder Data Science müssen mit der Vision des Unternehmens in Einklang gebracht und durch eine gute Governance des Datenökosystems unterstützt werden.
6 | Datenregulierung und -schutz
Durchsetzung der erforderlichen Regulierungsmaßnahmen zum Schutz der am meisten gefährdeten Anlagegüter im Unternehmen
7 | Herstellerunabhängiger Ansatz
Minderung von Risiken im Zusammenhang mit Vendor-Lock-in-Perioden oder Migrationsbemühungen von einem Dienstanbieter zu einem anderen
8 | Hochmoderne Produkte/Dienstleistungen
Die schrittweise Verlagerung von der Verbesserung des Geschäftsmodells zur Wertschöpfung hat den Bedarf an einer angemessenen Datenstrategie erhöht.
Unsere Fähigkeiten im Bereich Datenstrategie
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