Sechs Eigenschaften erfolgreicher datengesteuerter Organisationen:

Die Fähigkeit, datengestützte Entscheidungen zu treffen, ist ein wesentlicher Bestandteil einer agilen Arbeitsumgebung. Sie befähigt Teams, schnell und effizient faktenbasierte Entscheidungen zu treffen, und kann effektive Reaktionen auf sich ständig ändernde Kundenanforderungen beschleunigen.

Die Umstellung auf einen datengesteuerten Ansatz zur Entscheidungsfindung erfordert häufig sowohl kulturelle als auch betriebliche Veränderungen. Einige Unternehmen benötigen Unterstützung bei der Erfassung und Analyse von Daten, der Implementierung von Prozessen und der Entscheidungsfindung. In anderen Fällen müssen die Mitarbeiter Datenkenntnisse erwerben, sich nach Geschäfts- oder Funktionsbereichen organisieren und Daten zur Unterstützung von Entscheidungen nutzen.

Erfolgreiche datengesteuerte Unternehmen stellen Daten im gesamten Unternehmen sicher zur Verfügung, integrieren diese Daten in ihre Anwendungen, führen angemessene Kontrollmechanismen ein und nutzen ihre Daten, um wichtige Entscheidungen zu treffen. Unternehmen sollten Daten aus der Produkt-, Vertriebs-, Marketing-, Kunden- und Marktperspektive analysieren und dann die Ergebnisse dieser Analysen zur Unterstützung von Forschungs- und Prognosebemühungen nutzen.

Lesen Sie weiter, um mehr über die sechs Bausteine zu erfahren, die meiner Meinung nach die Grundlage für datengesteuerte Unternehmen bilden.

Sechs Eigenschaften erfolgreicher datengesteuerter Organisationen:

     1. Sie entwickeln und nutzen intelligente, datengestützte Anwendungen

Was dies ermöglicht:

• In die Anwendungen sind Funktionen zur Entscheidungsunterstützung integriert, um Innovationen zu fördern
• Sie können Vorhersagen und Interaktionen mit KI und maschinellem Lernen verbessern

In einer datengesteuerten Umgebung werden alle Anwendungen so konzipiert und optimiert, dass die Nutzer mithilfe neuester Technologien, einschließlich KI-Modellen, das Beste aus den Daten herausholen können. Und wir sprechen von allen Anwendungen innerhalb des Unternehmens, von denen, die interne Prozesse unterstützen, bis hin zu denen, die auf Kunden ausgerichtet sind. Eine intelligente Anwendung nutzt fortschrittliche Algorithmen, um zu lernen und sich dem Benutzerverhalten anzupassen, Aufgaben zu automatisieren und personalisierte Empfehlungen zu geben. Nutzer können heute Daten kuratieren, Modelle für maschinelles Lernen erstellen und die Daten und KI-Modelle nutzen, um intelligente Anwendungen zu entwickeln.

Der nächste Schritt nach der Erstellung von Datenprodukten ist die Entwicklung intelligenter Anwendungen, und dies wird durch eine neue Welle von Selbstbedienungs-Analysefunktionen erleichtert, die es den Bürgern ermöglichen, mit Hilfe von No-Code/Low-Code-Lösungen für fortgeschrittene Analysen schnell Analyseanwendungen zu erstellen.

Der Aufbau intelligenter Anwendungen ist auch ein wichtiger Schritt im Prozess der Schaffung neuer Datenprodukte. Diese Produkte bilden die Grundlage für eine neue Generation von Selbstbedienungs-Analysefunktionen, mit denen Bürger schnell Analyseanwendungen mit No-Code/Low-Code-Analyselösungen erstellen können.

Ein realistisches Kundenszenario:

Ein weltweit führendes Technologieunternehmen integrierte maschinelle Lernmodelle in seine Managementsysteme für die Wasserwirtschaft, um eine vorausschauende Wartung zu ermöglichen und die Kosten für seine Kunden zu senken.

Wie können Sie dorthin gelangen?

• Weiterqualifizierung der Mitarbeiter, um sie durch Datenkompetenzprogramme unabhängig zu machen
• Erstellen Sie Tools, mit denen Sie Anwendungen schnell und ohne oder mit wenig Code erstellen können
• Nutzen Sie die Möglichkeiten der KI, um Ihre Produkte, Verbraucheranwendungen, Arbeitsabläufe und Geschäftsprozesse zu verändern

2 Ihr Geschäft ist verbunden

Was dies ermöglicht:

• Vernetzte Datenströme können Geschäftsmodelle verbessern und neue Einnahmequellen erschließen
• Verstärkte Zusammenarbeit bei Datenprodukten durch föderierte und/oder ereignisgesteuerte Architekturen

Um Silos zu vermeiden, müssen datengesteuerte Unternehmen alle Geschäftsbereiche miteinander verbinden und so viele Daten wie möglich integrieren. Jede Geschäftseinheit kann ihre eigenen Daten verwalten, aber sie sollten auch in bereichsbezogene Datenmodelle integriert werden. Die vernetzte Datenversorgungskette fungiert als die Neuronen der Organisation.

Die Verknüpfung verschiedener Gruppen und Datensätze schafft Zusammenhalt und Einheitlichkeit. Stellen Sie sich das so vor, wie das menschliche Zentralnervensystem uns beim Atmen, Denken, Sprechen und bei allem, was wir tun, unterstützt. Durch die Verknüpfung all ihrer Daten können Unternehmen Einblicke gewinnen, Wissen gemeinsam nutzen und fundiertere Entscheidungen treffen.

Während die Technologie das Bindegewebe liefert, ist es ebenso wichtig, die Bedeutung der organisatorischen Rollen und Verantwortlichkeiten zu betonen, die das Zusammenspiel der Daten bestimmen. Dazu gehören Aufgaben im Zusammenhang mit Qualitätskontrollen, gemeinsam genutzten Datenwörterbüchern und der Gewährleistung der Auffindbarkeit der Daten.

Ein realistisches Kundenszenario:

Ein weltweit tätiger Möbelhändler erzielte Größenvorteile, verbesserte die Zusammenarbeit und eine effiziente Geschäftsberichterstattung, indem er seine zahlreichen Quellsysteme in den einzelnen Ländern konsolidierte und ein globales Verbundmodell schuf, das es ihm ermöglichte, seine internationalen Aktivitäten problemlos einzuführen. 

Wie man dorthin kommt:

• Definieren Sie eine Datenstrategie, die es Ihnen ermöglicht, eine vernetzte Architektur zu verwenden, die auf die Größe und den Umfang Ihres Unternehmens zugeschnitten ist
• Qualifizieren Sie Ihre vorhandenen Talente und stellen Sie gezielt neue Talente ein, die diese Architekturmuster nutzen und ein vernetztes Unternehmen aufbauen können
• Investieren Sie in eine Technologie- und Governance-Roadmap, die auf Ihre Arbeitsbelastung und die Anforderungen Ihres Teams abgestimmt ist

3 % Sie sind anpassungsfähig an Veränderungen

Was dies ermöglicht:

• Schnelleres Innovationstempo mit der Fähigkeit, auf sich rasch ändernde Technologietrends zu reagieren
• Wiederverwendbare Muster zur Beschleunigung der Erstellung von Datenprodukten

Da Daten in Geschäftsprozesse eingebettet werden, müssen sie sowohl vor- als auch nachgelagert belastbar bleiben. Dies erfordert eine offene Kultur, flexible Architekturen und die Fähigkeit, Strategien an den Wandel anzupassen.

Wiederverwendbare Muster können den Prozess der Erstellung von Datenprodukten beschleunigen und zusammensetzbare Analysen und Anwendungen ermöglichen. Es ist wichtig, veraltete Data Lakes und Hadoop-Systeme durch neuere Architekturmuster zu ersetzen. Die Schaffung eines flexiblen Datenbetriebsmodells und einer flexiblen Datenarchitektur ist ein entscheidender Aspekt bei der Vorbereitung auf technologische Veränderungen - und um die Nase vorn zu behalten.

Da sich die Geschäftsprozesse ständig weiterentwickeln, reduziert die Automatisierung die Komplexität. Nicht nur die Architekturen müssen anpassungsfähig sein; Produktivitätssteigerungen können auch durch die Einführung von Low-Code/No-Code-Tools erzielt werden, die eine größere Flexibilität und eine einfachere Anpassung an Veränderungen bei geringerer technischer Verschuldung ermöglichen.

Ein realistisches Kundenszenario:

Ein globales Finanzanalyseunternehmen war in der Lage, durch die Verarbeitung von Hunderten Millionen von Datenpunkten mit Hunderttausenden von Attributen jeden Tag die Tagesergebnisse für Unternehmen auf der ganzen Welt neu zu berechnen und so den Wert für seine Endkunden zu steigern.

Wie man dorthin kommt:

• Nutzung eines metadatengesteuerten Ansatzes zur Erstellung wiederholbarer Muster für Datenpipelines für gängige Datenumwandlungen
• Reduzierung der technischen Schulden im Zusammenhang mit bestimmten Produkten von Drittanbietern oder Black Boxes
• Einfacher Zugriff auf die Daten von einer Vielzahl von Plattformen aus und die Umwandlung ohne proprietäre Beschränkungen, um sich an neue Trends und Anforderungen anzupassen

4 Sie priorisieren die Governance

Was dies ermöglicht:

• Konsistenter Zugang zu vertrauenswürdigen, selbstbeschreibenden Datensätzen auf einem internen Datenmarktplatz
• Die Fähigkeit, die Anforderungen an Compliance, Sicherheit und Auditing auf der Grundlage eines Zero-Trust-Rahmens zu erfüllen

Der Schlüssel zur Schaffung einer soliden Grundlage für die Datenverwaltung liegt darin, Vertrauen in alles, was mit Daten zu tun hat, aufzubauen. Es ist wichtig zu gewährleisten, dass die Daten sowohl sicher sind als auch den Vorschriften entsprechen. Daten sind ein wertvolles Gut, und Sie sollten ihrem Schutz vor externen und internen Bedrohungen Priorität einräumen. Die Implementierung von Zero Trust verhindert, dass Sie von der Annahme ausgehen, dass die Sicherheit der Umgebung gewährleistet ist.

Ein weiterer Grund für die Priorisierung von Data Governance ist die Vermeidung von Fehlern. Wenn Ihr Unternehmen Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger oder ungenauer Daten trifft, riskieren Sie Fehlausrichtungen, verschwendete Ressourcen und potenzielle Geschäftsverluste. Das datengesteuerte Unternehmen legt Wert auf eine konforme Datenverwaltung, um diese Probleme zu vermeiden und die Genauigkeit und Sicherheit der Daten zu gewährleisten.

Zur Governance gehören auch die Zusammenführung von Zugriffskontrollen und die Schaffung von Vertrauensbereichen außerhalb bestimmter Gruppen, Geschäftseinheiten und sogar der Organisation als Ganzes. Technologische Fortschritte, wie z. B. Datenreinräume, erleichtern den sicheren und gesetzeskonformen Datenaustausch mit Kunden, Partnern und Lieferanten. Dieser kontrollierte Zugang zu Daten ermöglicht Innovationen und Chancen, die zuvor nicht verfügbar waren.

Ein realistisches Kundenszenario:

Eine gemeinnützige Einrichtung für Wissenschaft und Technik hat ein Zielbetriebsmodell und einen Governance-Rahmen entwickelt, der es ihr ermöglicht, ihr Datenanalyseprogramm von weniger als zehn Analysten im Jahr 2020 auf mehr als 100 im Jahr 2022 zu erweitern.

Wie können Sie dorthin gelangen?

• Erstellung geprüfter Datensätze, die die Qualität und Vertrauenswürdigkeit der Daten garantieren
• Einrichtung von Governance-Kontrollen auf der Grundlage eines Zero-Trust-Frameworks, das die erforderliche Sicherheit bietet und es Unternehmen ermöglicht, die Daten effektiv zu nutzen
• Schutz vor Datenverlust, Tokenisierung und Datenverschlüsselung auf verschiedenen Ebenen des Datenzugriffs
• Nutzung von KI zur Identifizierung und Handhabung von Compliance- und Datenschutzanforderungen

5 Sie gewährleisten Skalierbarkeit

Was dies ermöglicht:

• Verbessern Sie TCO & ROI Ihres Datenbestands
• Demokratisierung Ihrer Daten durch nachhaltige Architekturen und Plattformen

Angesichts der ständigen Zunahme von Daten ist es von entscheidender Bedeutung, skalierbare Datenplattformen aufzubauen, die die Speicherung, Verarbeitung und Abfrage bewältigen und gleichzeitig die Kosten effektiv verwalten können. Ein Unternehmen, das datengesteuert werden möchte, muss die Skalierbarkeit fördern, um sicherzustellen, dass die Datenverarbeitungsanforderungen effektiv an zukünftige Bedürfnisse und Anforderungen angepasst werden können.

Wenn Datenmengen und Anwendungsfälle wachsen, müssen Unternehmen nahtlos skalieren, um Geschäftsunterbrechungen zu vermeiden. Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit sollten bei der Architektur jeder Datenlösung eine zentrale Rolle spielen. Da Nachfragespitzen unvorhersehbar sein können, ist es wichtig, Systeme zu entwickeln, die in Sekundenschnelle hochgefahren werden können, um die Nachfrage zu befriedigen, und die in Zeiten der Nicht-Spitzenauslastung wieder heruntergefahren werden können.

Ein realistisches Kundenszenario:

Ein großer Kunde aus der Telekommunikations- und Energieversorgungsbranche modernisierte seine Legacy-Datenbank auf ein modernes Open-Source-Datenbank- und Anwendungsportfolio, um die Skalierungsvorteile der Cloud zu nutzen und seine Daten für fortschrittliche Analyse-Workloads zu öffnen. 

Wie können Sie dorthin gelangen?

• Entwicklung von Datenplattformen, die serverlose Architekturen für die Datenverarbeitung und -abfrage nutzen
• Nachhaltige Architekturen in den Mittelpunkt des Aufbaus skalierbarer Systeme stellen, die darauf ausgelegt sind, Kosten zu kontrollieren, Abfall zu reduzieren und Bedarfsspitzen zu decken

6 Sie streben nach operativer Exzellenz

Was dies ermöglicht:

• Workflow-Automatisierung und verbesserte Beobachtbarkeit, die die Effizienz steigern können
• Selbstheilende Systeme, die gegen Systemausfälle, sich verändernde Schemata und Datenintegritätsprobleme gewappnet sind

Und schließlich muss die datengesteuerte Organisation gegen Systemausfälle, Betriebsstörungen und menschliche Fehler gewappnet sein. Eine Plattform ist nur dann sinnvoll, wenn man sie in großem Umfang und ohne Unterbrechung betreiben kann. Andernfalls verbringen Sie die meiste Zeit mit dem Betrieb der Plattform und weniger mit der Führung Ihres Unternehmens und der Entwicklung neuer Anwendungsfälle.

Durch die Ermöglichung von Transparenz, die Verfolgung von Metriken für die Datenqualität und die Bestätigung der Datenintegrität können Sie Ihren Zugang zu genauen, aktuellen Daten sichern und schnell wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

Ein realistisches Kundenszenario:

Ein Kunde aus dem Bereich Marketingtechnologie operationalisierte seine Kundendatenplattform durch Überwachung und Optimierung seiner Datenpipelines, die täglich Dutzende von Terabytes an Daten verarbeiten. Die Implementierung von Beobachtbarkeit und Ausfallsicherheit der Datenpipelines ermöglicht es dem Unternehmen, täglich mit Tausenden von Pipelines zu arbeiten und seinen Kunden einen unterbrechungsfreien Service zu bieten.

Wie können Sie dorthin gelangen?

• Automatisierung, Beobachtbarkeit der Plattform und der Datenattribute, Anzeiger der wichtigsten KPIs und Einführung eines Datenlebenszyklusmanagements
• Einführung einer DataOps-Praxis für das Änderungsmanagement, die Prozessautomatisierung und die Umsetzung agiler Entwicklungsverfahren
• Planen Sie eine kontinuierliche Verbesserung - es gibt immer Raum für Effizienzsteigerungen

Es ist eine große Aufgabe, ein datengesteuertes Unternehmen zu werden. Aber die Werkzeuge waren noch nie so leicht zugänglich, und der Nutzen war noch nie so groß. Ich hoffe, Sie werden diese sechs Attribute bei Ihren Dateninitiativen berücksichtigen.

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