Wie man ein datengesteuertes Unternehmen wird

1. Implementierung einer modernen Datenarchitektur

Umständliche manuelle Datenmanagementprozesse reichen nicht mehr aus, um die Anforderungen moderner Unternehmen zu erfüllen. Geschäftsanwender benötigen sofortigen Zugriff auf relevante Informationen, und dazu muss die Dateninfrastruktur sich schnell weiterentwickeln können.

Die Notwendigkeit einer größeren Datenagilität hat zwei Probleme aufgedeckt. Erstens, dass der alte Ansatz für Data Warehousing kostspielig und zeit- und ressourcenintensiv war und oft unvollständige Erkenntnisse lieferte. Und zweitens waren die Big-Data-Ansätze der ersten Generation auf hochtechnische Benutzer ausgerichtet, die komplexe Abfragen programmieren und von Hand erstellen mussten.

Anzeichen dafür, dass Ihr Unternehmen über keine moderne Datenarchitektur verfügt, sind die Unfähigkeit, mehrere Datenquellen und Analyseanwendungsfälle zu verarbeiten, die Unfähigkeit, Datenmengen und Benutzer zu skalieren, und der Bedarf an spezialisierten Ressourcen zur Unterstützung komplexer Datenpipelines.

Eine moderne Datenarchitektur ist geschäftsorientiert, adaptiv und flexibel genug, um all Ihre Anwendungsfälle zu bewältigen. Sie sollte künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) verwenden, um manuelle Aufgaben zu automatisieren sowie die inhärente Skalierbarkeit und Sicherheit von Cloud Computing zu nutzen.

2. Verwenden Sie Automatisierung, um Daten zu vereinheitlichen

Die Anwendungen und Analyselösungen der meisten Unternehmen wurden nie für die Zusammenarbeit entwickelt, und dies erschwert den Austausch von Daten und Erkenntnissen über Unternehmensgrenzen hinweg. Ohne eine moderne Datenarchitektur können Geschäftsanwender Wochen damit verbringen, einfache Berichte aus mehreren Systemen zu erstellen, oft mit Fehlern und Inkonsistenzen aufgrund mangelnder technischer Kenntnisse und des Verständnisses der betroffenen Daten.

Um dies zu beheben, haben viele Unternehmen in komplexe Datenintegrationssoftware investiert, die Teams von hochqualifizierten Dateningenieuren zur Entwicklung und Aufrechterhaltung der Datenflüsse benötigt.

Die Verwendung von KI und ML zur Automatisierung der Datenintegration soll diesen zeit- und ressourcenintensiven Ansatz durch die Fähigkeit transformieren, automatisch Beziehungen zwischen Datenelementen zu erkennen, Daten zu verfeinern und eine semantische Schicht zu erstellen.

3. Bereitstellung von Data-as-a-Service im gesamten Unternehmen

Die Frustration von Geschäftsanwendern mit zentralisierten und IT-verwalteten Analysen hat zu einer zunehmenden Nutzung von Desktop-Data-Discovery-Tools geführt. Obwohl dies die Autonomie der Endbenutzer erhöht hat, gehen sie zu Lasten der Erstellung von Datensilos, die analytische Inkonsistenzen und das Potenzial für schlechte Geschäftsentscheidungen verursachen.

Durch die Bereitstellung von Data-as-a-Service (DaaS) können zentralisierte IT-Teams eine gemeinsame Version der Wahrheit im gesamten Unternehmen bereitstellen sowie die Autonomie, diese zentralisierten Definitionen zu erweitern, um lokale Anwendungsfälle und Datenquellen zu behandeln.

Die Grundlage für die Bereitstellung von DaaS ist eine Multi-Mandanten-Cloud-basierte Business-Intelligence- und Analyseplattform, die die Bereitstellung von virtuellen Analyse-Mandanten ermöglicht. Es ist die virtuelle Natur dieser Systeme, die es zentralisierten Teams ermöglicht, einen einzigen geregelten Datensatz bereitzustellen, während dezentrale Teams diese Quellen mit Edge-Daten verbinden und bereichern können, ohne andere Gruppen zu beeinträchtigen.

Um mehr darüber zu erfahren, wie DaaS eine Kernkomponente einer modernen Datenarchitektur wird, lesen Sie unseren Leitfaden zu bewährten Methoden. Weitere Informationen finden Sie auch in unserem Whitepaper Governance im Zeitalter der Data Discovery.

4. Einfache Nutzung von Analysen

Per Definition sollte eine datengesteuerte Organisation die Vision haben, dass jeder einfachen Zugriff auf die Daten hat, die er für Entscheidungen benötigt. Es bedeutet die Bereitstellung einer Reihe verschiedener Benutzeroberflächen, die auf die Kenntnisse und Fähigkeiten der Benutzer zugeschnitten sind, oder die Einbettung von Analysen in Anwendungen, in denen Benutzer den Großteil ihres Tages verbringen. Es bedeutet, dass Mitarbeiter an vorderster Front sofort Einblicke erhalten und Datenanalysten ihre eigenen Daten mit Unternehmensdaten kombinieren können. Es bedeutet, dass Datenwissenschaftler einen Data-Lake-Katalog nach relevanten Datensätzen durchsuchen können, und es bedeutet, dass Entwickler über flexible APIs verfügen, um Analysen in Geschäftsanwendungen einzubetten.

Um dies zu erreichen, muss ein Unternehmen in eine BI- und Analyseplattform investieren, die eine Reihe von Optionen und Stilen für die Informationsbereitstellung unterstützt, von pixelgenauen Berichten bis hin zu responsiven Dashboards sowie Ad-hoc Data Discovery und mobilen Geräten. Darüber hinaus wird die Fähigkeit, mithilfe von KI maschinengenerierte Erkenntnisse zu erstellen, immer wichtiger, um die Produktivität der Benutzer zu verbessern und versteckte Treiber für die Geschäftsleistung aufzudecken.

Die Integration von Analysen in Geschäftsanwendungen entwickelt sich zu einem bewährten Ansatz zur signifikanten Verbesserung des Wertes von Analysen für Endbenutzer, insbesondere nicht-technische Benutzer. Durch die Eliminierung der Notwendigkeit, auf ein separates Analysetool oder eine Anwendung umzustellen, können Geschäftsanwender fundierte Entscheidungen innerhalb des tatsächlichen Geschäftsprozesses treffen, an dem sie arbeiten, wodurch die Entscheidungsfindung und die Einfachheit des Datenzugriffs optimiert werden.

Ein weiterer Vorteil der eingebetteten Analyse ist, dass die Anbieter von Geschäftsanwendungssoftware vorgefertigte Datenmodelle, Dashboards und Berichte bereitstellen können, wodurch datengesteuerte Organisationen monatelange Arbeit sparen und die Time-to-Value aus Analysen drastisch verkürzt wird