In einer datengetriebenen Welt stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Daten effektiv zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Eine Schlüsselkomponente dabei sind die Bemühungen im Bereich Data Analytics und ihre Skalierung. Diese Skalierbarkeit ermöglicht es den Unternehmen, ihre Fähigkeiten in den Bereichen Data Management, Data Analytics und Datendemokratisierung auszubauen. In diesem Blogbeitrag werfen wir einen Blick darauf, wie Unternehmen diese Herausforderung angehen können.
Abbildung 1 - Themenfelder für die Skalierung von Data Analytics im Unternehmen
Data Management: Akquise, Integration und Bereitstellung
Ohne verlässliche Daten funktionieren weder Business Intelligence (BI) noch künstliche Intelligenz (KI). Daher sollten Unternehmen zuerst eine Basis schaffen und ihre Fähigkeiten im Bereich der Datenakquise, Datenintegration und des Data Managements ausbauen. Dies beginnt mit der Schaffung von Infrastrukturen und Prozessen, um Daten effizient zu verarbeiten. Dazu gehört die Bereitstellung von Datenintegrationstools, die es ermöglichen, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen, zu bereinigen, zu transformieren und zu strukturieren. Ein robustes Data Management Framework hilft Aspekte wie Datenqualität, Data Governance, Datenkatalogisierung und Datensicherheit sicherzustellen. Durch den Aufbau einer soliden Dateninfrastruktur und den Einsatz von Automatisierung können Unternehmen ihre Datenschätze effektiver nutzen und die Grundlage für skalierbare Data-Analytics-Initiativen schaffen.
Data Analytics: Datennutzung durch KI und Business Intelligence inklusive Self-Service
Der Wert von Daten entsteht erst durch deren Nutzung in operativen Prozessen und in der Entscheidungsfindung. Unternehmen sollten daher ihre Fähigkeiten für BI und KI ausbauen. Die Bereitstellung moderner Analyse- und KI-Plattformen ermöglicht die Entwicklung analytischer Datenprodukte sowie die Nutzung von Self-Service Angeboten für viele Anwender. Diese Self-Service-Analyse-Tools ermöglichen es den Mitarbeitern, selbständig auf Daten zuzugreifen und eigene Analysen durchzuführen, was die Entscheidungsfindung im Unternehmen beschleunigt und fördert.
Datendemokratisierung: Wissen zu Daten und Datennutzung
Schließlich sollten Unternehmen die Datendemokratisierung, also das Wissen über Daten und Datennutzung fördern, um Data Analytics zu skalieren. Datendemokratisierung bedeutet, dass Daten und Analyse-Tools für viele Mitarbeiter im Unternehmen zugänglich sind, unabhängig von ihrer Rolle oder ihrem Fachwissen. Um dies zu erreichen, sollten Unternehmen eine Kultur schaffen, in der der Wert von Daten anerkannt und geschätzt wird und Mitarbeiter ermutigt werden, Daten in ihren Entscheidungsprozessen zu nutzen. Schulungen und Workshops können dazu beitragen, das Verständnis und das Wissen über Daten, Datenanalyse und KI-Anwendungen zu verbreiten. Ein weiterer wichtiger Aspekt der Datendemokratisierung ist die Implementierung von Datenzugriffs- und Governance-Richtlinien, die sicherstellen, dass Daten verantwortungsvoll und unter Einhaltung von Datenschutz- und Compliance-Anforderungen genutzt werden.
Durch den Ausbau der Fähigkeiten und Technologien in diesen drei Bereichen können Unternehmen Data Analytics erfolgreich skalieren und eine datengesteuerte Organisation schaffen, die in der Lage ist, fundierte Entscheidungen zu treffen.
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