Der Erfolg von big data beginnt mit einer Strategie

Diese Frage wird oft von Führungskräften aus Frustration gestellt. Hintergrund ist vor allem die Sorge, dass Daten lediglich gesammelt, aber nicht ausreichend zur Leistungsverbesserung genutzt werden.

Es geht nicht einfach darum, big data zu besitzen. Sogar für Unternehmen, die den Wert von big data verstehen (und das ist noch längst nicht jedes Unternehmen), kann der Schritt zu deren Berücksichtigung bei Entscheidungen und Handlungen schwierig sein.

Die Hindernisse können technischer Natur sein eine schlecht entwickelte big data Architecture mit zu vielen Silos und fehlenden Integrationspunkten. Unzureichende big data-Tools. Oder Sie sind kulturellen Ursprungs begrenzte datenbasierte Entscheidungsfindung auf Führungsebene, geringes Vertrauen in Daten oder Widerstand dagegen, Informationen innerhalb der Organisation auszutauschen. Auch eine Kombination dieser Faktoren ist möglich.

Eine effektive big data-Strategie und ‑Methodologie kann Unternehmen dabei helfen, diese Herausforderungen zu bestehen. Strategien definieren, wie Unternehmen big data nutzen können und sollten, um Ergebnisse zu erzielen. Bei der Methodologie geht um die Entwicklung der richtigen Architektur, die in bestimmten operativen Zusammenhängen dank nachweislich wirksamer Techniken und Analysepraktiken für big data das gesamte Unternehmen unterstützt und alle Daten integriert.

Die big data-Strategie: Ein Zusammenspiel von big data-Architektur, den Tools und den big data-Methoden.

Ausarbeitung der passenden big data Strategie

Starke big data Strategien können so unterschiedlichen sein, wie die Unternehmen, die sie brauchen. Sie hängen vielfach vom Unternehmensziel und der Gesamtstrategie ab. Kurz gesagt, möchten Sie:

  • Innovation beschleunigen?
  • Saisonale Nachfragetendenzen voraussagen?
  • Konsumenten präziser auf Grundlage des Umsatzpotenzials segmentieren können?
  • Die produktivsten Partner der Lieferkette identifizieren?
  • Unnötige Personalkosten senken?

Anzeichen einer effektiven big data-Strategie

Ganzheitlich
Um eine Grundlage für langfristigen Erfolg zu schaffen, benötigen Unternehmen ein umfassendes Bild, mit dem sie die vielen unterschiedlichen Komponenten eines effektiven Umfelds (einschließlich einer durchdachten Infrastruktur und solider big data-Tools) berücksichtigen können. Zur Identifikation hilfreicher Muster und Zusammenhänge müssen außerdem die verschiedenen Dimensionen, in denen big data-Methoden von Nutzen sein können, bedacht werden, z. B. die effektivsten Techniken für big data zur Verbindung ungleicher Datensätze, interne und externe Datenströme oder Informationen aus verschiedenen Unternehmensbereichen.

Unternehmenszentriert
Die Verbindung zu bestimmten Unternehmensproblemen, Marktchancen oder Anwendungsfällen muss als Grundlage quantifizierbarer Business Cases dienen. Die strategische Planung von big data sollte unternehmensgesteuert sein und durch IT-Informationen gestützt werden. In anderen Worten: big data ist kein Forschungsprojekt, muss sich aber auf die Erfüllung von realistischen Unternehmensanforderungen konzentrieren.

Flexibel
Natürlich ist big data bereits heute von Bedeutung, aber auch die zukünftige Verwendung (besonders transformatorische Anwendungsgebiete wie die Mikrosegmentierung von Kunden und neue, datenbasierte Produkte) muss berücksichtigt werden. Strategien und Methoden sollten häufige Fehler, wie eine zu starke Abhängigkeit auf nur eine Technologie oder einen Partner, vermeiden. Weil eine datenbasierte Transformation nicht sofort und im ganzen Unternehmen umsetzbar ist, müssen Strategien nach zunehmender Werterschaffung und einer evolutionären Entwicklung streben.

Strukturiert und skalierbar
Denken Sie einen Schritt weiter und stellen Sie sicher, das Ihre big data Strategien vollständig ausführbar sind und nicht in einem weiteren Datensilo enden. Für viele Unternehmen besteht der größte Schritt nach vorne in einer leistungsstarken und anpassungsfähigen Umgebung, die Discovery und Datenplattformen verbindet, Skalierbarkeit bietet und die wichtigsten externen Datenquellen verbindet.

Das Ergebnis

Um mit big data ein optimales Ergebnis zu erzielen, benötigen Sie die richtigen, zu Ihren Zielen passenden Strategien und Methoden. Es gibt keinen Zweifel daran, dass big data Ihrem Unternehmen zu neuen Einsichten verhelfen und zu einer besseren, schnelleren und nachhaltigeren Zielerreichung führen kann egal, ob bei der Personalisierung von Angeboten oder Treuepunkteprogrammen für verschiedene Kundensegmente, kürzeren Zeiten innerhalb der Lieferkette oder der Risikosenkung des Investitionsportfolios.

Dies setzt natürlich die richtige Strategie, eine solide und einheitliche Architektur zur Datenverwaltung und einen Prozessrahmen zur Nutzung von big data innerhalb eines Unternehmens voraus. Auch ein passendes Team, einschließlich Experten für big data, sowie Engagement sind weitere unentbehrliche Variablen. Die große und dringende Frage wohin mit all den Daten? ist also der erste Schritt, um Ihre Investitionen in big data gewinnbringend zu nutzen.

Um mit big data ein optimales Ergebnis zu erzielen, benötigen Sie die richtigen, zu Ihren Zielen passenden Strategien und Methoden.