Bietet Ihnen Ihre Analyse-Strategie das, was Sie brauchen?

[RishiK]

Splunk zufolge sind 81 % der Führungskräfte der Meinung, dass Daten für ihr Unternehmen sehr wertvoll sind. 47 % davon sind sich jedoch sicher, dass sie mit der steigenden Menge an produzierten Daten nicht mithalten können. Dies liegt vor allem daran, dass über die Hälfte der Daten eines Unternehmens ungenutzt bleiben. Und die Daten, die erschlossen werden, werden nicht immer in vollem Umfang genutzt.

Einige Unternehmen erkennen nicht, dass dies ein Problem ist, und nur wenige von denen, die es erkennen, tun etwas dagegen. Sieht sich denn Ihr CFO nur die Hälfte Ihrer Ausgaben an? Nein! Warum sollten Sie dann beim Treffen von Entscheidungen nur die Hälfte Ihrer Daten betrachten?

Analytics ist nicht mehr nur auf spezialisierte Teams beschränkt, die spezialisierte Aufgaben übernehmen. Jede Person, die Entscheidungen trifft, egal wie groß oder klein diese sind, muss Zugriff auf alle Daten und Analysen haben, die sie benötigt, sowie auf die nötigen Ressourcen, um sie für eine optimale Leistung des Unternehmens zu analysieren. 

Die Implementierung von Analysetechniken ohne einen Mechanismus zur Bewertung ist jedoch so, wie wenn Kinder in der Schule keine Prüfungen machen müssten. Vielleicht haben sie die Fläche des Rechtecks all die Jahre falsch berechnet!

Sie benötigen ein Bewertungssystem, um nicht nur die Richtigkeit, sondern auch die Effizienz und den Umfang des Lernens einzuschätzen. Und genau das erledigt ein Analytics Maturity Assessment-Tool für Ihr Unternehmen.

Aber Moment – was ist eigentlich analytische Reife?

Sie können es sich vielleicht schon denken: Reife steht für die Effektivität, wie ein Unternehmen seine Technologien/Tools, Arbeitskräfte, Prozesse und verschiedene Strategien einsetzt, um Daten zu verwalten und zu analysieren, um so fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Modelle zur analytischen Reife

Kurzfristige Ziele zu haben, ist sehr wichtig, um langfristige Ziele zu erreichen. Wenn Sie dabei sind, Ihr Unternehmen vollständig datenorientiert auszurichten, kann es leicht passieren, dass Sie dabei das Ziel aus den Augen verlieren. Ein paar Anstöße hier und dort in die richtige Richtung, die sich durch eine genaue Beurteilung Ihres Fortschritts ergeben, können da wahre Wunder wirken. Dadurch sparen Sie Zeit, Mühe und somit Geld.

Diese Anstöße erhalten Sie aus den Modellen zur analytischen Reife. Sie beschreiben den Fortschritt eines Unternehmens durch die verschiedenen Phasen der Datenanalysefähigkeit.  Sie finden heraus, in welcher Phase sich Ihr Unternehmen befindet und welche Schritte Sie unternehmen müssen, um die nächste Phase zu erreichen.

Damit vorhandene Lücken geschlossen werden können, ist es erforderlich, dass die Ergebnisse Ihrer Data Analytics-Strategie mit branchenüblichen Parametern verglichen werden. Dann können Sie herausfinden, in welcher Phase Sie sich in Bezug auf alle diese Parameter befinden.

Welche Phasen gibt es?

Hier ist eine allgemeine Beschreibung der Phasen gemäß Branchenstandards:

Stufe 1: Mangel an Analysen – Hier befindet sich ein Unternehmen, wenn überhaupt keine analytischen Prozesse vorhanden sind.

Stufe 2: Descriptive Analytics – In dieser Phase betrachten Unternehmen Daten aus der Vergangenheit, um Informationen darüber zu sammeln, was passiert ist.

Stufe 3: Diagnostic Analytics – Hier wird nach Mustern in den Daten gesucht, um den Grund für etwas zu finden, das passiert ist.

Stufe 4: Predictive Analytics – In dieser Phase werden Vorhersagen für die Zukunft getroffen, wobei hochentwickelte Technologien und riesige Datasets eingesetzt werden.

Stufe 5: Prescriptive Analytics – Die letzte Phase, in der das Unternehmen die Daten nutzt, um einen Plan zu entwickeln, der das prognostizierte Ergebnis mithilfe von Erkenntnissen und Optimierungstechniken in die gewünschte Richtung lenkt.

Informieren Sie sich über die verschiedenen Phasen der analytischen Reife nach Alteryx (ein Modell, das von Competing on Analytics, Davenport und Harris, International Institute of Analytics übernommen und angepasst wurde):

Schauen wir uns das etwas genauer an

Um zu verstehen, wie analytische Reife gemessen wird, sehen wir uns die verschiedenen Parameter an, die üblicherweise zur Bestimmung der Phase verwendet werden, in der sich ein Unternehmen befindet.  

Zugriff auf Daten: Vin wo kann man darauf zugreifen?

Importieren oder exportieren Ihre Beschäftigten ständig ihre eigenen Daten, um sie zu analysieren? Weniger ausgereift.

Gibt es Datenpipelines mit mehreren Datenintegrationsansätzen, mit denen Sie die Daten an einen allgemeinen Speicherort verschieben können, auf den alle zugreifen können? Ausgereift.

Verfügen Sie zudem über einen Mechanismus zur Datenvisualisierung, der auf dynamische Anforderungen reagiert, sodass Benutzer:innen nicht mehr die benötigten Daten durchsuchen und auswählen müssen? Deutlich ausgereifter.

Datenmodellierung: Ist sie einfach zu verstehen?

Okay, Sie wissen jetzt, wie es läuft. Mit fehlenden Datenmodellen, riesigen und langweiligen Datasets, die fast nur aus Tabellen bestehen, die sich nicht jedem erschließen, sind Sie weit von Reife entfernt.

Eine benutzerfreundliche Oberfläche mit einer logischen Modellierung der Daten, die die entscheidenden Indikatoren hervorhebt und die Daten für alle verständlich macht, ist ausgereift.

Nutzung von Daten: Wie werden sie abgerufen?

Erlaubt Ihr Unternehmen nur wenigen Personen die Verwendung von Code und SQL zum Abrufen von Daten, während die anderen keinerlei Zugriff darauf haben? Nicht ausgereift.

Was sollten Sie also tun, um den Reifegrad zu erhöhen? Stellen Sie Daten als Dienst bereit, mit dem Benutzende jedes beliebige Tool zur Analyse der Daten verwenden können. Integrieren Sie Analysen in Anwendungen und Prozesse, sodass sie auch abseits des Analyse-Dashboards verwendet werden können.

Datenerkenntnisse: Wie wirken sie sich auf Entscheidungen aus?

Es ist gut, Daten der Vergangenheit für Entscheidungen zu nutzen. Aber es ist weniger ausgereift, als diese Daten für die Prognose zukünftiger Ergebnisse zu nutzen. Stellen Sie sich nur einmal vor, wie ein Produktionsunternehmen mit exakt prognostizierten zukünftigen Umsätzen seine Bestände verbessern könnte!

Aber das ist leichter gesagt als getan.

Jedes Unternehmen ist anders, mit individuellen Stärken und Schwächen. Was wir gerade gesehen haben, sind fünf verschiedene Phasen in vier groben Kategorien. Doch jede dieser Phasen hat viele untergeordnete Parameter, die Sie mit unterschiedlicher Gewichtung berücksichtigen müssen, wie z. B. Verständnis von Datenkonformität, Ausrichtung der Geschäftsziele, Effektivität des Zielbetriebsmodells usw. Ein Bewertungstool kann alle Aspekte Ihres Wegs zu analytischer Reife untersuchen und Ihnen einen detaillierten Bericht Ihrer analytischen Reife liefern. 

Auf die Plätze, fertig, los!

Die Tage, an denen Analysen Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft haben, sind vorbei. Sie sind heute eine absolute Notwendigkeit, um auf dem Markt bestehen zu können. Denn alle anderen nutzen sie bereits. Und das in ordentlichem Tempo.

Geschwindigkeit ist wichtig. Aber man muss sich auch in die richtige Richtung bewegen. Nutzt Ihr Unternehmen Daten auf die richtige Art und Weise?

Alteryx kann Sie dabei mit einem kostenlosen, online verfügbaren Analytics Maturity Assessment-Tool unterstützen. Wenn Sie darüber und über Ihre Analyse-Strategie sprechen möchten, dann wissen Sie ja, an wen Sie sich wenden können.