5 Herausforderungen, die einer datengesteuerten Entwicklung im Weg stehen

Die Beziehungen zwischen Unternehmen und ihren Daten verändern sich. Durch die Übernahme einer End-to-End-Mentalität werden Unternehmen in der Lage sein, Daten in größerem Umfang in Geschäftswert umzuwandeln.

Indem die Daten des Frontline-Teams mit ihren täglichen Interaktionen mit Kunden kombiniert und dann zurück in das interne Netzwerk des Unternehmens übersetzt werden, entsteht eine End-to-End-Datenkultur.

Wir haben fünf zentrale Herausforderungen identifiziert, vor denen Unternehmen stehen, wenn sie versuchen, eine datengesteuerte Kultur zu etablieren, basierend auf unserer Erfahrung in der Arbeit mit militärischem Geheimdienst und menschenzentriertem Design sowie den Erkenntnissen von über 1.000 Führungskräften.

Das Ausmaß der datengesteuerten Entscheidungsfindung

Datengesteuerte Entscheidungsfindung ist der Prozess des Sammelns und Analysierens von Daten, des Ableitens von Erkenntnissen und des anschließenden Treffens von Entscheidungen auf der Grundlage dieser Erkenntnisse.

Der Prozess ist objektiv und kann entsprechend der Auswirkung der Metriken auf die Daten analysiert werden.

Jede Fertigungsindustrie kann von einer datengestützten Entscheidungsfindung profitieren. Um Zeit zu sparen, kann das Management planen, was die Produktion beschleunigt.

Datengesteuerte Entscheidungen ermöglichen auch die Verwendung von Informationen aus der Vergangenheit, um vorherzusagen, was in der Zukunft passieren wird. Es ist leicht, falsche Annahmen zu treffen und sich von Vorurteilen beeinflussen zu lassen, wenn keine Daten vorliegen. Geschäftsriesen können diesen Ansatz für die diagnostische Modellierung, Datenanalyse und -verarbeitung verwenden, um die Leistung zu verbessern.

Vorteile der datengesteuerten Entscheidungsfindung

• Verbesserte strategische Agilität

  Daten wie Verkaufszahlen, Materialkosten und Marktprognosen werden seit jeher von Unternehmen zur Formulierung ihrer Geschäftsstrategien verwendet. Diese Strategien werden weitgehend von der Vielfalt, Geschwindigkeit und Menge der Daten beeinflusst, die modernen Unternehmen zur Verfügung stehen.

  Datengesteuerte Unternehmen müssen in der Lage sein, neue Daten schnell zu erfassen, zu analysieren und darauf zu reagieren, da immer mehr neue Technologien und Anwendungen eingeführt werden, die einen latenzarmen Zugriff auf große Datenmengen erfordern.

• Verbesserte Kundensichtbarkeit

  Ein Unternehmen, das Daten intelligent nutzt, kennt seine Kunden besser denn je. Sie können erfahren, woher Ihre Kunden kommen, was ihre Bedürfnisse sind, was sie kaufen möchten, wie sie es kaufen möchten und wie sie Sie kontaktieren möchten.

  Die Datenerfassung ist nicht das Geheimnis, um Ihre Kunden zu kennen. Es geht darum, die Möglichkeit zu haben, Daten aus mehreren Quellen zu vereinheitlichen und sie dann für die Personen in Ihrem Unternehmen, die sie am dringendsten benötigen, zugänglich, umsetzbar und verständlich zu machen. Die Ausgereiftheit und Komplexität dieser Art von Analyse erfordern eine Netzwerkinfrastruktur der nächsten Generation.

• Innovationsgetrieben durch Einsicht

  Ein datengesteuertes Unternehmen mit einem umfassenden Verständnis seiner Kunden kann diese Erkenntnisse nutzen, um seine Anwendungen, Angebote und Erfahrungen für seine Kunden zu verbessern.

  Der Einzelhandel zum Beispiel konnte sich anhand von Kundendaten vorstellen, was Kunden von ihren Erfahrungen im Geschäft erwarten.

  Einzelhändler entwickeln das Geschäft der Zukunft durch kontinuierliche Innovation und bieten auch Lehren für andere Branchen.

• Betriebseffizienz

  Ein erfolgreiches Unternehmen baut auf zufriedenen Kunden auf. Viele Unternehmen ignorieren die Tatsache, dass Verbesserungen hinter den Kulissen der effizienteste Weg sein können, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

  Unternehmen können ihre Abläufe in Echtzeit optimieren, indem sie ihre Daten intelligent überwachen. Unternehmen können Prozesse und Abläufe verfolgen und automatisch anpassen, um auf Störungen und Anforderungen zu reagieren, indem sie Daten über Ausrüstungszustände, Schifffahrtsrouten, Wettermuster, Zustand der Lieferkette und Bestände sammeln.

• Kapitaleinblicke in Echtzeit

  Die meisten Unternehmen stützen ihre Wartungs- und Investitionsausgaben auf Vermutungen, nicht auf Daten. Schätzungen darüber, wann eine Maschine gewartet oder ausgetauscht werden muss, basieren auf Schätzungen.

  Eine schwierigere Situation ist, wenn ein Geräteausfall zu Wartungs- und Kaufentscheidungen führt, die zu Produktivitätsverlusten und unerwarteten Ausgaben führen.

• Wettbewerbsvorteil

  Wahrscheinlich haben Sie in Ihrem Unternehmen mit Hybrid- und Multi-Cloud-Plattformen und Big-Data-Exploration experimentiert. Bauen Sie als Nächstes den Erfolg Ihres Unternehmens aus, damit es wettbewerbsfähiger wird.

5 Herausforderungen, die einer datengesteuerten Entwicklung im Wege stehen

1. Qualität der Daten

   Die erste datengesteuerte Herausforderung besteht in einem datengesteuerten Projekt. Die Datenermittlung kann eine entscheidende und grundlegende Aufgabe sein. Je nach Kriterien, wie nutzerzentrierte Frameworks und andere Organisationsframeworks, lassen sich Ansätze zur Datenqualität entdecken.

   

   Lösung

   Neben den Methoden der Datenprofilierung und Datenexploration können die Analysatoren auch die Auswirkungen ihrer Verwendung sowie die Qualität der Datensätze überprüfen. Es ist wichtig, den Datenqualitätszyklus zu befolgen, um eine hohe Datenqualität zu verbessern und sicherzustellen.

2. Daten integrieren

   Datenintegration ist der Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert und zusammen gespeichert werden, um eine einheitliche Ansicht zu erhalten. Datenintegrationsprobleme werden wahrscheinlich durch inkonsistente Daten innerhalb einer Organisation verursacht.

   Lösung

   Zur Lösung komplexer Datenintegrationsprobleme stehen mehrere Datenintegrationsplattformen zur Verfügung. Mit Datenintegrationstools können Sie Transformationen automatisieren und orchestrieren, erweiterbare Frameworks erstellen, die Abfrageleistung automatisch optimieren usw.

3. Schmutzige Daten

   Die dritte und wichtigste datengesteuerte Herausforderung wird als schmutzige Daten bezeichnet, wenn sie ungenaue Informationen enthalten. Das Herausnehmen aus einem Datensatz ist praktisch unmöglich. Es ist notwendig, datengesteuerte B2B-Marketingstrategien zu implementieren, um mit schmutzigen Daten basierend auf der Schwere der Fehler zu arbeiten. Die Arten von schmutzigen Daten sind unten aufgeführt.

   • Ungenau: Technisch korrekte Daten können in diesem Fall für die Organisation ungenau sein.
   • Falsch: Der Wert eines Felds muss innerhalb des gültigen Wertebereichs liegen, damit er als falsch betrachtet wird.
   • Duplikat: Das Auftreten doppelter Daten kann das Ergebnis wiederholter Übermittlungen, falscher Datenzusammenführung usw. sein.
   • Inkonsistent: Inkonsistente Daten werden häufig durch redundante Daten verursacht.
   • Unvollständig: Daten mit fehlenden Werten sind der Grund dafür.
   • Geschäftsregelverletzung: Eine Geschäftsregel wird verletzt, wenn diese Art von Daten vorhanden ist.

   Lösung

   Datenmanagement-Experten können Organisationen dabei helfen, diese Herausforderung zu meistern, indem sie rohe und unstrukturierte Daten bereinigen, validieren, ersetzen und löschen. Ebenfalls auf dem Markt erhältlich sind Datenbereinigungswerkzeuge oder Datenbereinigungswerkzeuge zum Säubern schmutziger Daten.

4. Unsicherheit der Daten

   Unsicherheit kann aus vielen Gründen auftreten, einschließlich Messfehlern, Verarbeitungsfehlern usw. Bei der Verwendung von Daten aus der realen Welt ist mit Fehlern und Unsicherheiten zu rechnen.

   Lösung

   Das Simulieren, Testen und Analysieren komplexer Systeme kann mit leistungsstarken Softwaretools zur Unsicherheitsquantifizierung und -analyse vereinfacht werden.

5. Daten transformieren

   Die Transformation von Daten ist die letzte datengesteuerte Herausforderung aus mehreren Quellen, die normalerweise nicht miteinander kompatibel sind und daher bereinigt und normalisiert werden müssen, bevor sie gemeinsam verwendet werden können. Um aussagekräftige Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, kann Datentransformation als Konvertierung von Daten von einem Format in ein anderes beschrieben werden. Auch wenn die gesamten Daten in eine nutzbare Form konvertiert werden können, bleiben einige Dinge, die beim ETL-Projekt schief gehen können, wie z. B. eine Erhöhung der Datengeschwindigkeit, Zeitaufwand für die Reparatur unterbrochener Datenverbindungen usw.

   Lösung

   Verschiedene ETL-Tools können verwendet werden, um Daten zu extrahieren und im richtigen Format für die Analyse zu speichern, einschließlich Ketl, Jedox und so weiter.

Abschließende Gedanken

Nachdem wir diese Herausforderungen genau verstanden haben, haben wir den Rahmen entwickelt, der es Geschäftsteams ermöglicht, mit Daten zu kommunizieren, wann, wo und wie sie dies benötigen.

Teammitglieder müssen in der Lage sein, ganzheitlich zu denken und Entscheidungen mit flacheren Strukturen zu treffen, um dieses Ziel zu erreichen. Wenn Sie dies richtig machen, können Sie die Daten Ihres Unternehmens jeden Tag in echten Geschäftswert verwandeln.

Andere nützliche Ressourcen:

Warum eine datengesteuerte Kultur entscheidend für die digitale Transformation ist

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