Daten sind da Öl des 21. Jahrhunderts und viele Unternehmen haben das Potenzial von Big Data noch nicht vollständig erkannt. Wenn Sie eine datengesteuerte (Data-Driven) Denkweise Ihrer Mitarbeiter fördern, können Sie jeden Bereich Ihres Unternehmens von der Produktentwicklung bis zum Marketing erheblich verbessern.
Von der Personalisierung bis zum Geo-Targeting fordern Kunden mehr von Unternehmen, um ihnen überzeugende und ansprechende Erlebnisse zu bieten.
Leider ist es nicht mehr möglich, einfach ein paar Tools auf Autopilot zu setzen und Daten als Berichtswerkzeug zu verwenden, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Top-Entscheider müssen die Bedeutung der Schaffung einer Data-Driven-Kultur im Jahr 2019 erkennen oder auf der Strecke bleiben.
Laut NewVantage Partners Big Data and AI Executive Survey 2019 haben nur 31,0% der Unternehmen angegeben, dass sie datengesteuert sind. Diese Zahl ist von 37,1% im Jahr 2017 und 32,4% im Jahr 2018 gesunken.
Auf dem Weg zu einer Data-Driven-Kultur gibt es eine Reihe von Hindernissen. Zum einen stimmen Data-Driven Ziele nicht oft mit Führungsentscheidungen und kurzfristigen Strategien überein. Mehr noch, ohne erfahrene Data Scientists und geführte organisatorische Veränderungen wird ein Großteil Ihrer IT-Mitarbeiter und Marketingabteilung die Bedürfnisse ihrer Kunden völlig ignorieren.
Forrester prognostiziert, dass Unternehmen, die in der Lage sind, datenzentrische Ansätze für ihr Wachstum zu beherrschen, insgesamt einen globalen Umsatz von 1,8 Billionen US-Dollar erzielen werden.
Die Notwendigkeit und Bedeutung einer Data-Driven-Kultur war noch nie so groß wie heute, da immer mehr Unternehmen ihre Zehen in den Big-Data Pool eintauchen.
Self-Service-Analytics gepaart mit Künstlicher Intelligenz und Machine Learning ermöglichen es Unternehmen und Top-Entscheidern die wachsenden Datenmengen zu kontrollieren und helfen dabei “smarte” Empfehlungen und Maßnahmen abzuleiten.
Darüber hinaus wird die Datenverarbeitung beim Einsatz von intelligenten, “smarten” Analytics automatisiert, wodurch Kapital und Arbeitskräfte freigesetzt werden, damit Unternehmen skalieren können.
Es reicht nicht einmal mehr aus, Analysesoftware zu nutzen; Daten müssen intelligent sein und für Sie arbeiten.
Mitarbeiter profitieren von intelligenten Analysen, indem sie fundiertere Entscheidungen treffen. Von der Nutzung einer Data Management Plattform bis hin zu einer feineren Granularität bei der Ausrichtung von Kampagnen – intelligente Analysen ermöglichen es IT-Mitarbeitern und Marketern, personalisierte Erlebnisse zu liefern, die zu mehr Engagement und höherem Umsatz führen.
Hier sind meine fünf, in der Praxis fundierten Tipps, wie Sie den technologischen Fortschritt nutzen können, indem Sie Ihr Unternehmen in ein Unternehmen mit einer Data-Driven-Kultur verwandeln.
1. Die Richtigen Tools Einkaufen
Top Manager fangen an die Einführung von Machine Learning in ihren täglichen Arbeitsablauf zu beschleunigen, um manuell erschöpfende Aufgaben zu automatisieren und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Von Datenqualitäts-Prüfungen bis hin zur Bereitstellung automatisierter Empfehlungen aus großen Datensätzen verändert Machine Learning die Art und Weise, wie wir Geschäfte machen.
Der beste Weg, diese Technologie voll auszuschöpfen, ist die Investition in ein Self-Service-Analytics / Business Intelligence (BI) Portal. Self-Service-Analytics / BI Software ist ein zentrales Datenportal, in dem alle Mitglieder eines Unternehmens auf Daten zugreifen und Empfehlungen erhalten können. Für IT-Mitarbeiter können diese Erkenntnisse genutzt werden, um bessere Endanwender-Produkte zu entwickeln und Probleme in ihrer bestehenden Informationsarchitektur zu lösen.
2. Datenzugriff Ermöglichen
Um mehr data-driven zu werden, müssen Top-Manager und ihre Mitarbeiter mehr “Datenhunger” bekommen. Die Öffnung Ihrer Tools für breitere Datenbestände kann mehr Erkenntnisse für Ihr Unternehmen liefern. Für’s Marketing beinhaltet dies die Ausrichtung auf verschiedene Kanäle und Geräte für Verhaltensdaten. Für IT-Mitarbeiter bedeutet dies, dass sie den Product-Build-Prozess in internen Pipelines verfolgen und größere Benutzer- und Testprotokolle für mehr Feedback implementieren.
3. Datenkompetenz Entwickeln
Doch diese Informationen zur Verfügung zu haben, reicht nicht aus, um datengetriebener zu werden. Es gibt einen Grund dafür, dass Data Science derzeit eines der am schnellsten wachsenden Gebiete der Technik ist. Unternehmen müssen ein Glossar mit Kennzahlen (Master Metrics Listen) erstellen, die alle Mitglieder eines Unternehmens erkennen und verstehen können.
Nutzen Sie eine Vielzahl von Tools werden Sie feststellen, dass sich die Daten zwischen den verschiedenen Systemen drastisch unterscheiden, auch wenn sie sich auf dieselben Benutzer über den gleichen Zeitraum beziehen. Jede API ist anders, weshalb es wichtig ist, dass sich die Mitarbeiter dieser Nuancen bewusst sind, um schlüssige Strategien zu entwickeln, die die geteilten Daten widerspiegeln.
4. Abgleich der Daten mit den Unternehmenszielen
Darüber hinaus müssen Top-Manager datenzentrische Ziele setzen und verwertbare KPIs verfolgen, die einen Mehrwert für ihr Unternehmen schaffen. Von Conversion Rates bis hin zu App Retention Kennzahlen sollten die Daten in einer verwertbaren Weise verwendet werden, die sowohl die internen Prozesse als auch die Ziele der Endanwender fördert. Von Vertrieb und Finanzen über Projektmanagement bis hin zu Service-Level-Erfahrungen sollten Daten in zielorientierten Aufgaben verankert sein.
5. Die richtige Entscheidung treffen
Schließlich ist die Erfassung all dieser Daten teurer als ihr Wert, wenn sie nicht sinnvoll für Entscheidungen genutzt werden. Manager müssen die Initiative ergreifen, um eine datenzentrierte Kultur zu schaffen, in der Entscheidungsprozesse geschaffen werden, die die Erkenntnisse aus Daten widerspiegeln, und Analytics-Zentren befähigen, automatisierte Erkenntnisse zu liefern und Daten aus einem breiteren Spektrum von Systemen zu erfassen. Daten ohne Entscheidungen sind wie das Vergraben von Geld im Sumpf.
Ich bin mir sicher, dass wir uns alle der Bedeutung von Big Data im Hinblick auf die nächste Generation von IT und Technologie bewusst sind. Aber ich bin mir nicht sicher, ob die meisten Unternehmen Daten voll ausnutzen und ihr Potenzial ausschöpfen. Daten sind nicht mehr nur ein Reporting- oder Tracking-Tool, sie sind der Antrieb für Entscheidungen auf höchster Ebene, die es technischen Managern ermöglichen, Aufgaben zu automatisieren und die Effizienz in ihrem Unternehmen zu steigern.
Was ist derzeit Ihr größtes Problem bei Ihrer digitalen Transformation? Daten, Analytics, Technologien & Plattformen, Visualisierung oder Coaching ihrer Mitarbeiter? Benötigen Sie Hilfe bei der Einführung moderner, datengetriebener Self-Service-Analytics Technologien? Expertenrat erhalten Sie unter info@alessio-analytics.com.
Über den Autor
Simon Stegelmeier
@thedatawarrior – Instagram
@thedatawarrior – Twitter