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 Data Specialists 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. Das 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 zu erfüllen, ist es unerlässlich, dass sie im Rahmen eines effizienten Datenökosystems Verantwortlichkeiten und Maßnahmen festlegen.
In den meisten Unternehmen befinden sich die Daten viel zu oft in Silos, da die Datenverantwortlichen nicht beabsichtigen, ihre Daten den verschiedenen Interessengruppen im Unternehmen zugänglich zu machen. Diese Herausforderung der gemeinsamen Datennutzung wird durch die Definition einer Datenstrategie überwunden, die die Datenverfügbarkeit für alle im Unternehmen ermöglicht. Außerdem erfolgt dies auf sichere Weise und fördert gleichzeitig Zusammenarbeit und Self-Service-BI.
Die zunehmende Zahl von Anwendungsfällen für fortgeschrittene Analysen hat den Weg für neue Geschäftsfunktionen geebnet. Initiativen wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen oder Data Science sind einige nennenswerte Beispiele. Allerdings sollte eine lokal implementierte Datenstrategie im Einklang mit der Unternehmensvision sein und Unterstützung durch gute Data Governance erhalten.
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 eines Konzepts kann die Entscheidung für einen anbieterunabhängigen Ansatz bei der Auswahl datenbezogener Frameworks viel zur Risikominderung beitragen.
Was das Thema Risiko angeht, so sind Daten aufgrund ihrer Beschaffenheit ein anfälliges Gut in einer Organisation. Aus diesem Grund sind 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 Anforderungen für bereinigte oder kuratierte Daten höher gelegt wird, können die geforderten Standards für die Bereitstellung von Geschäftswert erfüllt werden.
2 | Fortgeschrittene Analysen
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 | Datenschutz und Regulierungen
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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