Datenstrategie
Auf lange Sicht Fragen wie „Wozu braucht man eine Datenstrategie? und welche Art von Problemen wird es lösen?“ wird auftauchen. Um diese Fragen zu beantworten, müssen Sie jedoch das Datenstrategie-Framework, die Beispiele, Analysen und die Unternehmensdatenstrategie vollständig verstehen. Nun, wir werden all dies und mehr in diesem Artikel besprechen.
Es ist auch wichtig zu betrachten und zu vergleichen, wie Daten in der Vergangenheit erstellt und verwendet wurden, wie sie heute erstellt und verwendet werden.
Unternehmen arbeiten in unserer heutigen Welt sehr unterschiedlich, der Wert von Daten wurde akzeptiert. Verglichen mit der Vergangenheit, als Daten als Nebenprodukt von Geschäftsaktivitäten oder -prozessen wahrgenommen wurden. Infolgedessen haben viele neue Geschäftsinitiativen Daten zum Geheimnis von Berichten und Analysen gemacht. Es ist heute üblich, dass Anwendungsdaten mit bis zu 10 anderen Systemen geteilt werden.
Was ist Datenstrategie?
Eine Datenstrategie bezieht sich auf eine geordnete Strategie zum Organisieren, Steuern, Analysieren und Bereitstellen der Informationsressourcen einer Organisation, die für alle Branchen und Datenreifegrade gelten kann. Es ist auch die Vision dafür, wie ein Unternehmen Daten sammelt, speichert, verwaltet, teilt und nutzt. Daher erfordert die Datenstrategie das Verständnis, dass Datenanforderungen in der Geschäftsstrategie von grundlegender Bedeutung sind.
Darüber hinaus besteht die Idee hinter der Entwicklung einer Datenstrategie darin, sicherzustellen, dass alle Datenressourcen so positioniert sind, dass sie einfach und effizient genutzt, geteilt und verschoben werden können. Daten sind kein Nebenprodukt der Geschäftsabwicklung mehr. Es ist ein kritischer Vermögenswert, der die Verarbeitung und Entscheidungsfindung ermöglicht. Eine Datenstrategie hilft, indem sie sicherstellt, dass Daten verwaltet und als Vermögenswert genutzt werden. Es bietet einen gemeinsamen Satz von Zielen und Zielsetzungen für alle Projekte, um sicherzustellen, dass Daten sowohl effektiv als auch effizient genutzt werden. Eine Datenstrategie legt gemeinsame Methoden, Praktiken und Prozesse fest, um Daten im gesamten Unternehmen auf wiederholbare Weise zu verwalten, zu manipulieren und gemeinsam zu nutzen.
Es ist die Gelegenheit, Ihre vorhandene Produktlinie zu nutzen und besser zu vermarkten, sie besser zu entwickeln, sie zur Verbesserung des Kundenservice zu nutzen oder ein genaues Verständnis Ihrer Kunden zu erlangen. Die Datenstrategie wird von der allgemeinen Geschäftsstrategie und dem Geschäftsmodell Ihres Unternehmens bestimmt.
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Warum entwickeln Unternehmen eine Datenstrategie:
#1. Über die zukünftigen Trends nachdenken und wie man sie am besten handhabt.
#2. Unterstützen Sie die Neugestaltung der Entscheidungsfindung in einer Organisation auf allen Ebenen.
#3. Zur Verwaltung von Datenströmen, die für den Erfolg eines Unternehmens entscheidend sind.
#4. Um Veränderungen voranzutreiben und eine Datenkultur zu etablieren.
#5. Angesichts der Menge, Tiefe und Zugänglichkeit digitaler Daten einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil entwickeln.
Beispiel für eine Datenstrategie
Betrachten wir das Datenstrategie-Beispiel eines Beratungsteams, das einem großen Unternehmen hilft, eine Datenstrategie zu entwickeln. Dem Projektleiter fiel es schwer, seinem Vorgesetzten die Notwendigkeit und Wichtigkeit einer Datenstrategie von Anfang an verständlich zu machen. Warum? Das Unternehmen war bereits erfolgreich. Die Einnahmen und Kosten wurden gut verwaltet, und die einzelnen Geschäftseinheiten und Technologiegruppen konnten ihre Verpflichtungen gut einhalten. Zur Ehre des Unternehmens war es nicht selbstbefriedigend. Das Management suchte jedoch immer nach Möglichkeiten, die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern und die laufenden Kosten zu senken. Dabei wurden alle Arten von Metriken und Leistungskennzahlen (KPIs) erstellt, um die IT-Leistung, den Geschäftsnutzen und die Gesamtbetriebskosten zu messen. Die Idee, eine weitere Roadmap zu erstellen, um ein Problem anzugehen, das nicht gut verstanden wurde, stieß auf Ablehnung.
Da das Unternehmen so viele Dinge richtig macht, musste der Geschäftsführer verstehen, warum und wie eine Datenstrategie einen Unterschied machen würde.
Was der MD nicht wusste. Die Ergebnisse von Berichten und Analysen haben Daten zur geheimen Zutat vieler neuer Geschäftsinitiativen gemacht. Daher ist es einfach, Anwendungsdaten mit bis zu 10 anderen Systemen zu teilen. Inzwischen ist das Teilen und Zugreifen auf Anwendungsdaten eine der Herausforderungen, denen seine Mitarbeiter gegenüberstehen.
Unternehmen müssen jedoch Datenstrategien entwickeln, die den heutigen Realitäten entsprechen, um die Arbeitseffizienz zu verbessern. Um eine so umfassende Datenstrategie aufzubauen, müssen sie aktuelle geschäftliche und technologische Verpflichtungen berücksichtigen. Dabei werden auch neue Ziele und Zielsetzungen angegangen.
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Datenstrategie-Framework
Werfen wir einen Blick auf das REI-Datenstrategie-Framework: Wie sie durch Zusammenarbeit die Zeit bis zur Gewinnung von Erkenntnissen verkürzen und ihr Einzelhandelserlebnis verbessern können.
REI, Amerikas größte Konsumgenossenschaft und Outdoor-Fachhändler, verfügt über eine stationäre und digitale Präsenz mit 150 Geschäften in 36 Bundesstaaten und 16 Millionen Mitgliedern. Mit Wachstum und Popularität hat REI schnell eine Fülle von Kundendaten angesammelt. Darüber hinaus mit diesen Daten aus Online- und In-Store-Transaktionen, Betriebsinformationen und Käuferdemografien. Ein Hauptziel des REI-Datenstrategie-Frameworks ist die Bereitstellung eines personalisierteren Kundenerlebnisses.
Allerdings mit der Einführung des Datenstrategie-Frameworks im gesamten Unternehmen, unterstützt durch eine kooperative Beziehung zwischen Geschäftseinheiten und der IT. REI hat die Bemühungen zur Datenanalyse optimiert. Infolgedessen sind Teams effektiver beim Sammeln und Bewerten wichtiger Kundeneinblicke, um die Wirkung von REI auf dem Markt zu steigern. Dadurch wird ein besseres Kundenerlebnis gefördert und die Geschäftsstrategie beeinflusst. In der Vergangenheit verbrachten REI-Analysten 80 Prozent ihrer Zeit und Mühe mit der Durchführung von Datenvorbereitungsaufgaben, und den Rest ihrer Zeit verbrachten sie damit, den richtigen Weg zu finden, um Informationen an Stakeholder zu übermitteln. Ihre Entscheidung, ein Datenstrategie-Framework zu implementieren und eine stärker kooperative Beziehung zwischen Geschäfts- und IT-Teams zu planen, war jedoch eine ihrer besten Entscheidungen.
Mit Blick auf die Zukunft setzt REI Analysen ein, um strategische Grundlagen festzulegen und Möglichkeiten aufzudecken, die den größten Einfluss auf die Kunden haben werden.
Analytics-Datenstrategie
Analytics-Datenstrategien verändern die Art und Weise, wie Unternehmen Geschäfte machen. Organisationen, die wissen, wie sie Informationen anzapfen und effektiv nutzen, haben jedoch einen Wettbewerbsvorteil gegenüber denen, die dies nicht tun. Lassen Sie uns in der Zwischenzeit einige der Analysedatenstrategien besprechen:
#1. Analytics-Datenstrategieplattform
Eine Analytics-Plattform ist eine vollständige und einheitliche Lösung zum Verwalten und Generieren von Daten Geschäftsanalysen, unter Verwendung traditioneller und fortschrittlicher Methoden, um die Entscheidungsträger jedoch in die Lage zu versetzen, ihre Arbeit zu erledigen. Es ermöglicht auch die schnelle, sichere und skalierbare Analyse relevanter Daten aus jeder Quelle, in jedem Format und an jedem Ort. So gibt es dem Unternehmen die Flexibilität, Cloud- oder lokale Bereitstellungen zu nutzen, um dynamische Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
#2. Analytische Entdeckung
Analytic Discovery umfasst die Fähigkeit, alle verfügbaren Daten in eine Analyseplattform zu schlucken. Wo aktuelle Methoden, Technologien und Prozesse genutzt werden, um eine schnelle Erkennung über die traditionelle Berichterstellung hinaus zu unterstützen und Analyseprozesse zu entwickeln, die heute üblich sind. Das Ziel besteht jedoch darin, eine schnelle Datenexploration, -modellierung, -freigabe und -lernen in einer unterstützenden Discovery-Umgebung zu ermöglichen. Gleichzeitig konzentriert er sich auf die Entwicklung von Plänen zur Operationalisierung von Entdeckungen in Geschäftssystemen, Anwendungen und Geschäftsprozessen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
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#3. Analytics-Datenstrategie-Workflow
Analytischer Workflow ist ein geordnetes und wiederholbares Muster von Geschäftsaktivitäten, das durch die systematische Organisation von Ressourcen und Technologien in Geschäftsprozessen und Arbeitsabläufen ermöglicht wird. Wenn Geschäftsprozesse reifen, werden diese Workflows daher kodifiziert. Sortierte (automatisierte) Workflows sorgen für Wiederholbarkeit und Qualitätskontrolle, insbesondere in Situationen mit hohem Transaktionsvolumen oder datenintensiven Geschäftsprozessen wie bedarfsgesteuerter Vertriebs- und Betriebsplanung.
#4. Bereitstellung von Informationen
Informationsbereitstellung ist die Fähigkeit, geeignete und schnelle Analysen zur richtigen Zeit und im richtigen Format bereitzustellen, um Geschäftsentscheidungen voranzutreiben. Es nimmt auch viele Formen bei der Bereitstellung von Informationen an das Unternehmen an, darunter Berichte, Dashboards, Scorecards, Visualisierung, räumliche und geografische Anzeige durch Self-Service-, geplanten, mobilen und Desktop-Zugriff. Während Sie sich auf die Operationalisierung von Analysen in weit verbreitete Geschäftsanwendungen und -prozesse konzentrieren, planen Sie die Bereitstellung für Ihre wichtigsten Stakeholder, wann, wo und wie sie sie benötigen.
#5. Hybride Datenverwaltungsstrategie
Eine hybride Datenmanagement-Strategie ist entscheidend für Effizienz und Flexibilität, idealerweise analysiert sie alle geschäftsrelevanten Daten, zieht Erkenntnisse aus diesen Daten und setzt diese Erkenntnisse in die Tat um. Darüber hinaus befasst sich dieses Prozessgebiet mit der Verwaltung und Bereitstellung aller Daten über eine moderne Analyseplattform, die bestehende Business Intelligence (BI)-Technologien optimiert und fortschrittliche Analysen in Geschäftsprozesse integriert – und dabei alle Arten von Datenquellen umfasst, einschließlich strukturierter/unstrukturierter, maschineller/menschengenerierter , und Streaming/Batch.
#6. Informationsverwaltung
Information Governance (IG) konzentriert sich auf die Aufrechterhaltung der Qualität der Informationen, die für die Organisation von entscheidender Bedeutung sind. Eine Reihe von Strukturen, Richtlinien, Verfahren, Prozessen und Kontrollen zur Verwaltung von Informationen und Daten zur Unterstützung regulatorischer, rechtlicher, risikobezogener, umweltbezogener und betrieblicher Anforderungen. Effektive IG bedeutet, dass strategische Daten und Informationsbestände wie alle anderen strategischen Vermögenswerte verwaltet werden.
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Unternehmensdatenstrategie
Eine Unternehmensdatenstrategie ist eine vollständige Vision und ein Plan für die Zukunft eines Unternehmens, um datenabhängige Fähigkeiten anzugehen. Es steht als Deckmantel für alle domänenspezifischen Strategien wie Master Data Management, Business Intelligence, Big Data etc
Gründe, warum Unternehmen eine Unternehmensdatenstrategie benötigen
#1. Vermeidet die Belastung durch unnötige Daten. Das Durcharbeiten einer Unternehmensdatenstrategie sollte Ihrem Unternehmen die Gesamtmenge der gesammelten und gespeicherten Daten bewusster machen. Darüber hinaus wird ein Teil dieses Bewusstseins aus der Dokumentation der Lebenszyklen von Schlüsseldaten stammen. Wie zum Beispiel zu verstehen, wie viele Daten in verschiedenen Anwendungen gespeichert sind, und zu bestimmen, wie lange die Daten als funktionsfähig angesehen werden.
#2. Legt Entscheidungsbefugnisse für Data Governance und Datenmanagement fest. Eine gründliche Analyse Ihres bestehenden Datenuniversums sollte eine Bewertung der Verantwortlichkeit und des Eigentums für jede Datenquelle und Anwendung beinhalten. Dies ist auch ein wichtiger Bestandteil einer Unternehmensdatenstrategie. Indem Sie jedoch diesen Mechanismus für die Rechenschaftspflicht durch Ihre Data-Stewardship- und Data-Governance-Aktivitäten einrichten und auch Bereiche stärken, die verbessert werden müssen. Betrachten Sie dann die Verwaltungsanforderungen von Big Data.
#3. Hilft beim Setzen von Prioritäten mit den vorhandenen Datenquellen.
Der erste Schritt beim Entwerfen einer Unternehmensdatenstrategie besteht darin, ein Inventar aller Datenquellen, Anwendungen und Dateneigentümer zu sammeln. Dieser Schritt veranschaulicht die Bandbreite und Wendungen Ihrer Datengesamtheit und liefert die Grundlage für die Entscheidungsfindung. Es zeigt auch – für Führungskräfte und Verantwortliche für die Verwaltung des Datenlebenszyklus – wo die Lücken und konkurrierenden Prioritäten für Ressourcen bestehen.
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#4. Erfordert, dass Sie die von Ihnen gesammelten Daten, den Wert und die Risiken überdenken. Daten stellen für jedes Unternehmen sowohl Wert als auch Risiken dar. Es gibt rechtliche Aufdeckungsprobleme, die zu beachten sind, sowie das Teilen, Melden, Speichern oder Archivieren von Daten. Darüber hinaus kann dies zu einer Gefährdung durch regulatorische Initiativen führen. Verwenden Sie daher diese Informationen, um das Risiko einzuschätzen, dem Ihre Daten Sie aussetzen, bevor Sie mit der Suche nach neuen Big-Data-Quellen beginnen.
#5. Verbessert die Effektivität von Datenqualitätsprozessen. Eine robuste Unternehmensdatenstrategie zeigt die Datenberührungspunkte für die Datenqualitätsüberwachung und Korrekturprozesse auf. Dies kann auch Datenintegrationspunkte und Bereiche für aktive Data-Stewardship-Interventionen umfassen. Daher können Sie diese Informationen anwenden, um Inkonsistenzen, Redundanzen oder Lücken bei Datenqualitätsaktivitäten zu reduzieren.
Fazit
Schließlich sollte die Erstellung einer Unternehmensdatenstrategie eine grundlegende Verantwortung jeder Organisation sein, die es ernst meint, Daten zu nutzen, um effektiv Erkenntnisse und Richtungen zu liefern.
FAQs
Wer ist ein Datenstratege?
Datenstrategen sind für den gesamten Sourcing-Prozess für alternative Datensätze verantwortlich und arbeiten häufig mit Quants, Datenwissenschaftlern und Portfoliomanagern zusammen. Sie helfen beim Screening von Datensätzen, um diejenigen auszuwählen, die wahrscheinlich vielversprechend sind und die Anforderungen des Unternehmens erfüllen.
Warum ist eine Datenstrategie wichtig?
Eine Datenstrategie hilft bei der Verwaltung und Nutzung von Daten als Asset. Es legt eine konsistente Reihe von Zielen und Zielsetzungen für alle Projekte fest und stellt sicher, dass Daten effektiv und effizient genutzt werden.
Was ist eine Datenanalysestrategie?
Eine Analysestrategie sollte die spezifischen geschäftlichen Schwierigkeiten einer Organisation bewerten und diese Herausforderungen mit geeigneten Daten und Ressourcen abgleichen. Bauen Sie Mechanismen auf, um Fähigkeiten zu erweitern und Analysen zu institutionalisieren, damit wichtige Entscheidungsträger Zugang zu umsetzbaren Ergebnissen haben.
Wie erstellt man eine Datenstrategie?
- Der erste Schritt bei der Entwicklung einer Datenstrategie besteht darin, einen Vorschlag zu schreiben und ihn zu nutzen, um Zustimmung von allen Ebenen Ihres Unternehmens zu erhalten.
- Weisen Sie Data-Governance-Rollen zu und bilden Sie ein Datenmanagement-Team
- Legen Sie Ziele für die Datenerfassung und -verteilung fest, indem Sie die Arten von Daten identifizieren, die Sie erfassen möchten, und woher sie stammen.
- Erstellen Sie einen Roadmap-Plan für Datenstrategie, Datenspeicherung und -organisation
- Holen Sie die Genehmigung ein und beginnen Sie mit der Umsetzung Ihrer Datenstrategie.
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