In der heutigen Geschäftswelt stehen Führungskräfte vor einer großen Herausforderung: Sie müssen die Unmengen an Daten, die in verschiedenen Softwaresystemen, Datenbanken und Tabellenkalkulationen im Unternehmen verstreut sind, zusammenführen und sinnvoll analysieren. Dies ist der entscheidende Unterschied zwischen Informationen und Daten. In diesem Artikel werden wir uns genauer damit befassen.
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Daten sind detaillierte Fakten über Kunden, Produkte, Wettbewerber und vieles mehr. Sie werden zu verwertbaren Informationen, nachdem sie organisiert, überprüft, angereichert und analysiert wurden. Im Gegensatz zu Rohdaten ermöglichen Informationen den Führungskräften, bessere Entscheidungen zu treffen.
Die richtigen Daten
Ein erfolgreiches Business-Analytics-Projekt beginnt mit grundlegenden Fragen: Welche Daten im Unternehmen könnten verwertbare Informationen liefern, die zu besseren Entscheidungen führen? Wie könnte ein besseres Verständnis bestimmter Unternehmenselemente zu höheren Umsätzen, effizienteren Prozessen, Kosteneinsparungen oder Wettbewerbsvorteilen führen? Sobald diese Fragen beantwortet sind, können Unternehmen einen Business Case rund um Datenintegrität und Analysen erstellen. Es ist nicht notwendig, dass alle erforderlichen Informationen intern verfügbar sind, da Datenanreicherung die Möglichkeit bietet, mithilfe vertrauenswürdiger Drittquellen mehr Kontext hinzuzufügen.
Integration und Harmonisierung
In den meisten Unternehmen sind Daten in verschiedenen Softwaresystemen und Datenbanken gespeichert. Es kann schwierig sein, diese Daten effektiv zu nutzen, wenn keine erfolgreiche Integration und Harmonisierung stattfindet. Die herkömmliche Methode des manuellen Exports und Imports von Informationen ist nicht skalierbar, zeitaufwändig und anfällig für Fehler. Daher ist ein automatisierter Ansatz erforderlich, der die Flexibilität bietet, um neue Systeme einzuführen oder alte Systeme abzulösen.
Proaktiver Ansatz in Bezug auf Datenqualität
Datenqualität ist ein zentrales Anliegen für Unternehmen, da fehlerhafte Daten zu schlechten Entscheidungen führen können. Eine typische Datenbank mit Kundeninformationen verliert im Laufe der Zeit an Datenqualität, z. B. wenn Kunden umziehen oder ihren Namen ändern. Eine schlechte Datenqualität kann auch auf menschliche Fehler bei der Dateneingabe oder veraltete Daten zurückzuführen sein. Um genaue und aussagekräftige Informationen für Geschäftsanalysen zu erhalten, ist daher ein proaktiver Ansatz erforderlich. Datenqualitäts-Tools können dabei helfen, Datenquellen zu katalogisieren, Fehler und Inkonsistenzen zu entdecken und die Datenqualität auf ein hohes Niveau zu bringen.
Mehr Kontext durch Datenanreicherung und Location Intelligence
Interne Unternehmensdaten sind begrenzt, daher ist es wichtig, vorhandene Datensätze mit externen Informationen anzureichern. Durch das Hinzufügen demografischer Informationen, Standortdaten und anderen relevanten Daten erhalten Entscheidungsträger tiefere Einblicke in die Bedürfnisse ihrer Kunden.
Daten in Informationen umwandeln
Moderne Datenanalysetools ermöglichen es Benutzern, Informationen zu analysieren, zu bearbeiten und mit externen Datenquellen zu kombinieren, um zusätzlichen Kontext zu schaffen. Durch Dashboards, Geodatenanzeigen und andere Analysewerkzeuge können Benutzer forschen, lernen und bessere Entscheidungen treffen.
Entscheidungen und Erfolge
Das ultimative Ziel eines Unternehmens ist es, effektivere Entscheidungen zu treffen. Informationen, die mithilfe von Analysetools gewonnen werden, können als Grundlage für Veränderungen dienen. Es ist wichtig, Prozesse zu analysieren, die Ergebnisse zu bewerten und aus Erfolgen zu lernen. Auf diese Weise können Unternehmen einen Business Case für größere Investitionen in die Analytik erstellen und einen höheren Geschäftswert erzielen.
Tim van Baars, Vice President Central EMEA bei Precisely, bringt seine umfassende Erfahrung ein, um Unternehmen bei der Umsetzung von digitalen Transformationsprozessen zu unterstützen.
Quelle: www.it-daily.net
