Was ist Datenanalytik?

Data Analytics ist der Prozess des Sammelns und Analysierens vieler Kundendaten, um Rückschlüsse auf Verhaltensmuster, persönliche Interessen und Kauftrends zu ziehen. Analytik beschleunigt die Entscheidungsfindung, verbessert die Geschäftsprozesse, erhöht die Benutzerfreundlichkeit, reduziert die Kosten und fördert Wachstum und Rentabilität. Datenanalysen erstrecken sich über die Analyselandschaft, von den grundlegendsten beschreibenden und diagnostischen Analysen bis hin zu fortschrittlichen Analysen wie prädiktiv, präskriptiv und Data Sciences.

Was sind die geschäftlichen Vorteile von Big-Data-Analysen?

Datenanalysen können neue Umsatzmöglichkeiten, besseren Kundenservice, effektiveres Marketing, verbesserte betriebliche Effizienz und echte Wettbewerbsvorteile bieten. Es kann auch Unternehmen helfen:

• Antizipieren Sie die Bedürfnisse Ihrer Kund:innen, optimieren Sie das Kundenerlebnis (CX) und liefern Sie hyper-personalisierte Services.
• Reduzieren Sie Betrug und Risiken im Geschäftsbetrieb.
• Informieren Sie Entscheidungsträger über die Richtung, in die Produkte und Dienstleistungen gehen sollen, um die zukünftigen Bedürfnisse ihrer Kunden bestmöglich zu erfüllen.
• Ermitteln Sie Bereiche des Unternehmens, die verbessert werden müssen, so dass Tool- oder Prozessänderungen vorgenommen werden können, um diese Probleme anzugehen.

Wie kann ein Unternehmen die nächste Stufe erreichen, um eine leistungsstarke Daten­analyse­maschine zu werden?

Es braucht eine Kombination dieser Komponenten:

• Absicht. Um eine analyseorientierte Organisation zu werden, ist ein kultureller Wandel erforderlich. Der CEO und andere C-Level-Manager müssen beschreiben, wie eine Analytics-Kultur Teil der DNA der Organisation wird, um sicherzustellen, dass alles aufeinander abgestimmt ist, einschließlich der Vision des Unternehmens, sich ändernder Trends, interner Dienstleistungen und Prozesse.
• DatenOrganisationen müssen einen strategischen Plan haben, um alle relevanten Daten zu sammeln, die die Geschäftsergebnisse vorantreiben können. Sie müssen eine umfassende Datenrichtlinie definieren, die kritische Datenquellen, Mittel zur Datenerfassung, Datenspeicherung und Verwaltungsarchitektur abdeckt. 
• Werkzeug. Tools und Technologien entwickeln sich schnell weiter und ermöglichen die Anwendung von Analysen bei allen geschäftlichen Herausforderungen, um exponentiell zu wachsen. Diese Technologien ermöglichen fortschrittliche Analysemethoden und -techniken wie Clustering, prädiktive Modellierung, statistische Modellierung und Algorithmen, um tiefere Einblicke zu gewinnen. Unternehmen sollten intelligente und sorgfältige Bewertungen durchführen, um die richtigen „zweckdienlichen“ Tools und Technologien auszuwählen, die ihren Geschäftsanforderungen entsprechen 
• Menschen. Um ein erfolgreiches Analytics-orientiertes Unternehmen zu sein, sind die richtigen Mitarbeiter:innen unerlässlich. Das richtige Team ist erforderlich, um Daten mithilfe von Matrizen, Algorithmen, Modellen, Optimierungen und Funktionen in Werte umzuwandeln. Und es ist wichtig, die Teambalance zu gewährleisten, um ein 360-Grad-Feedback auf Daten zu ermöglichen. Das ideale Team sollte aus Business Analysten, Data Scientists und technischen Spezialisten bestehen. 
• Fähigkeit.Es gibt keine One-Size-Fits-All-Lösung. Wenn Trends auftauchen und neuartige Technologien zum Mainstream werden, müssen Unternehmen flexibel sein und sich an sich ändernde Fortschritte und Möglichkeiten anpassen, um aus Daten Bedeutungen abzuleiten. 
• Innovationen und Investitionen. Eine Investition in Menschen und ihre Fähigkeiten trägt dazu bei, eine Belegschaft aufzubauen, die anders denken und innovativ sein kann, und bringt die Organisation auf die Überholspur zum Erfolg.

Was sind einige Richtlinien für den Aufbau einer erweiterten Datenanalysefunktion?

Hier sind fünf Dinge, die Sie beachten sollten …

1. Bei der Datenmodernisierung geht es nicht nur um Technologie. Neben Smart-Tech-Strategien erfordert die Datenmodernisierung einen umfassenden Unternehmenswandel, der bereits im Gange ist. Es ist ein dramatischer Aufstieg für Daten, der sich durch jede Geschäftsfunktion zieht.
2. Erstellen Sie einen strukturierten Prozess.Modernisierung beginnt mit dem Geschäftswert. Erstellen Sie eine Karte der Wertschöpfungskette, die Möglichkeiten klar identifiziert, die zu Ergebnissen führen, die sich auf die Umsatz- und Gewinnzahlen auswirken. Was sind die zugehörigen Daten, die dazu beitragen, diese Ergebnisse zu erzielen? Priorisieren Sie die potenziellen Bereiche, in denen Daten Geschäftsprozesse verbessern können, sei es zur Steigerung des Umsatzes oder zur Verringerung des Risikos.
3. Erstellen Sie basierend auf dem, was Sie monetarisieren. Wenn sich Ihr Unternehmen auf die Verbesserung von Geschäftsprozessen und die Steigerung der Effizienz konzentriert, sollte die Erstellung eines Data Lake ganz oben auf Ihrer IT-To-do-Liste stehen. Wenn Ihr Fokus auf CX liegt und Sie mit Ihrem Produkt verbundene Funktionen und Erfahrungen erstellen, sollte der Fokus auf Cloud und Skalierbarkeit liegen.
4. Daten zugänglich machen. Die Modernisierung von Daten ist unerlässlich, um das Versprechen von KI zu verwirklichen. Wenn historische Daten nicht auf zugängliche Weise gespeichert werden, sind die Bemühungen um KI und maschinelles Lernen zum Scheitern verurteilt. Relevante Fragen sind: Wie einfach ist es für Data Scientists, auf alle Arten von Daten zuzugreifen, die innerhalb der Organisation vorhanden sind? Wie bereitwillig sind sie in der Lage zu experimentieren und schnell zu scheitern?
5. Holen Sie sich die richtigen Fähigkeiten. Die Datenmodernisierung erfordert ein SWAT-Team – Menschen mit Geschäftserfahrung, die mit Full-Stack-Entwicklern und anderen zusammenarbeiten, die die erforderlichen Datenquellen verstehen. Und angesichts der Vielzahl von Geräten ist es wichtig, einen Design-Thinking-Prozess zu integrieren, um Daten zugänglicher und aussagekräftiger zu machen.