Freitag , Juni 26 2020

Analytics Best Practices für die Umwandlung von Daten in ein Business Asset

Daten haben drei Hauptfunktionen, die dem Unternehmen einen Mehrwert bieten: Unterstützung im Geschäftsbetrieb, Unterstützung des Unternehmens bei der Einhaltung von Vorschriften und Risikominderung sowie fundierte Entscheidungen mithilfe von Analysen.

"Daten können sich sowohl auf Ihre Gewinn- als auch auf Ihre Gewinnspanne auswirken", sagte Dr. Prashanth Southekal, CEO des DBP-Instituts, kürzlich in einem Interview mit DATAVERSITY®.

„Nur Daten erfassen, speichern und verarbeiten
verwandelt Ihre Daten nicht in ein Geschäftsgut. Angemessene Strategie und
Die Positionierung der Daten ist ebenfalls erforderlich “, sagte er. Southekal teilte am besten
Methoden für die Analyse und Möglichkeiten, Daten in ein Asset für die zu verwandeln
Unternehmen.

Mangelnder Erfolg bei der Analyse

Gartner prognostiziert, dass 90 Prozent der Unternehmensstrategien bis 2022 Informationen ausdrücklich als kritisches Unternehmensgut und Analysen als wesentliche Kompetenz erwähnen werden. "Angesichts der Tatsache, dass Unternehmen auf der ganzen Welt nach Möglichkeiten suchen, Erkenntnisse aus der Analytik zu gewinnen und heute gute Entscheidungen zu treffen, sind nicht viele Unternehmen in der Analytik sehr erfolgreich", sagte er.

Laut einer kürzlich durchgeführten McKinsey-Umfrage verstehen die meisten Unternehmen die Bedeutung von Analysen und haben gemeinsame Best Practices übernommen, bemerkte Southekal. Dennoch haben weniger als 20 Prozent das Potenzial maximiert und fortschrittliche Analysen in großem Maßstab erzielt. Vor diesem Hintergrund hat Southekal anhand seiner Erfahrungen mit erfolgreichen Analyseprojekten, Projekten mit Herausforderungen und fehlgeschlagenen Projekten eine Liste mit Best Practices für die Analyse zusammengestellt.

Daten müssen verwendbar sein

Daten aus Texten, Videos,
Audio und andere ähnliche Datentypen liegen in unstrukturierter Form vor, wenn die
Daten werden zunächst erfasst, sagte er. Der Prozess der Umwandlung aus einem Rohzustand
in ein verarbeitetes Format schafft Wert, weil es für Einblicke nutzbar wird
und Entscheidungsfindung.

Intuition vs. Daten

„Der wahre Ersatz
denn Daten sind Intuition “, sagte er. Erkenntnisse für die Gestaltung können aus Daten gewonnen werden
oder aus der Intuition, also in Unternehmen, in denen die Datenkompetenz schlecht ist, wird die Intuition
Vorrang vor Daten bei der Entscheidungsfindung. Benutzer müssen sich nicht mehr auf die Intuition verlassen
Wenn sie erkennen, dass sie sich auf bessere Entscheidungen verlassen können, die mit guten Daten getroffen wurden.

Die drei besten Praktiken
for Analytics

  • Verbesserung der Datenqualität: Southekal definiert Analytics als den Prozess, durch die Verwendung von Daten zur Beantwortung von Geschäftsfragen Erkenntnisse zu gewinnen. Leider sei die Datenqualität in den meisten Unternehmen sehr schlecht, und Daten von schlechter Qualität könnten keine verlässlichen Erkenntnisse liefern. Die Datenqualität wird unter dem aktuellen Geschäftsparadigma, in dem sich Unternehmen – sowohl intern als auch extern – als Reaktion auf sich ändernde Marktbedingungen ständig weiterentwickeln, weiterhin schlecht bleiben. Fusionen und Übernahmen erfordern interne und externe Änderungen, um Datenquellen und -systeme häufig zu unterscheiden. "Datenqualität ist ein bewegliches Ziel, und Sie können nicht davon ausgehen, dass Ihre Daten auch nach zwei Jahren noch gut sind, wenn sie heute gut sind." Eine Möglichkeit besteht darin, darauf zu warten, dass sich die Qualität im Laufe der Zeit verbessert. Um jedoch in naher Zukunft voranzukommen, schlägt Southekal vor, eine Problemumgehung mit Datenerfassung, Erfassung und Mischung von Daten aus externen Quellen sowie Investitionen in zu schaffen Feature Engineering.
  • Verbesserung der Datenkompetenz: Immer mehr Unternehmen erkennen, dass Datenkompetenz für ihren zukünftigen Erfolg mit digitalen Technologien und Datenanalysen von entscheidender Bedeutung ist. Eine schlechte Datenkompetenz sei das zweitgrößte Hindernis für den Erfolg bei Gartners Umfrage unter Chief Data Officers, die sich verstärkt dafür verantwortlich fühlen, dass die Daten den Stakeholdern für alle ihre täglichen Abläufe leicht zur Verfügung stehen. Der Aufbau einer Datenkultur und die Investition in Datenkompetenz können große Vorteile bringen.
  • Monetize Data: „Gehen Sie über Einsichten hinaus und vergrößern Sie das Bild ein wenig, indem Sie sprechen
    über die Monetarisierung von Daten “, sagte er. Eine effektive Möglichkeit, Daten zu monetarisieren, besteht darin,
    Schauen Sie sich Datenprodukte an. Monetarisierungen bedeuten auch eine Reduzierung der Kosten.
    Risikominderung und Schaffung neuer Einnahmequellen mit Datenprodukten.

Datenprodukte

In den meisten Orten hat er
Analytics-Initiativen werden wie Projekte mit einem festen Start und Ende ausgeführt
Datum und einen bestimmten Zweck. Der Fokus und die Ressourcenbindung in
Projektbasiertes Denken ist gut, aber Southekal empfiehlt, auch darüber nachzudenken
Analytik als potenzielles Datenprodukt.

„LinkedIn ist ein Datenprodukt
Produkt. Bloomberg Solutions ist auch ein Datenprodukt. Sie können sogar eine bauen
Bericht, der Ihnen eine Umsatzrendite gibt und ihn als Datenprodukt bezeichnet. “ Das
Ziel des Aufbaus von Datenprodukten ist es, skalierbare und langfristige Lösungen zu haben.
anstelle einer kurzfristigen Lösung, die mit dem Projekt endet. „Analytik als
Strategisches Bestreben muss eine langfristige Initiative sein, also muss man behandeln
Analytik als Mechanismus zur Bereitstellung von Datenprodukten, nicht nur als Projekt
Initiative. ”

Wie man Daten erstellt
Produkt

Er schlägt vor, darüber nachzudenken
das Geschäft als Netzwerk von Kunden, Mitarbeitern, Lieferanten und Partnern; aussehen
im Geschäft als durchgängige Wertschöpfungskette. Anstatt Beschaffung zu sehen, z
Berücksichtigen Sie beispielsweise als einzelne Branche die gesamte Wertschöpfungskette
innerhalb der Beschaffung. Dieser Prozess hilft dabei, alle Spieler und ihre Spieler zu identifizieren
Wertversprechen lauten: „Und sie identifizieren auch, wo sich die Wertlecks befinden
die ganze Kette «, sagte er. Die Lösungen, die zur Behebung dieser Lecks entwickelt wurden, sind potenziell
umsatzgenerierende Produkte.

Analytics Best Practices

Southekal veröffentlichte kürzlich ein Buch, Analytics Best Practices . Er sagte, dass das Buch eine präskriptive und praktische Anleitung bietet, die in einer Vielzahl von Umgebungen verwendet werden kann. Sein Ziel war es, die vier Säulen der Analytik – Datenmanagement, Data Engineering, Data Science und Datenvisualisierung – mit zehn Best Practices anzugehen und sich dabei auf Konzepte und nicht auf bestimmte Tools oder Plattformen zu konzentrieren. "Es ist praktisch, es ist vollständig, es ist neutral."

DBP-Institut

DBP-Institut hilft
Unternehmen nutzen ihre digitalen Technologien und Daten optimal aus
Implementierung neuer Lösungen oder durch Optimierung bestehender Lösungen, sagte er. Sie
arbeiten hauptsächlich im Hochschul- und Unternehmensumfeld und bieten Analysen an
Bildung und Ausbildung online und auf Konferenzen.

Erfolgsrezepte

Wegen der Effekte
Bei der COVID-19-Pandemie wenden sich viele Unternehmen Daten und Digital zu
Technologien als Schlüsselelemente. Southekal schuf eine Referenzarchitektur
Dokument, das er The Reference Architecture for Digital Enablement (TRADE) nennt
Unterstützung von Unternehmen bei ihren Initiativen zur digitalen Aktivierung und Analyse. Analytik
Letztendlich geht es um Daten, sagte er, aber um Daten zu erfassen, braucht man Mechanismen für
Datenspeicherung, -verarbeitung und -integration. "Ich habe die besten Rezepte gesammelt."
Praktiken, und jetzt, wenn ich mit Kunden arbeite, bringe ich TRADE, meine Implementierung
Kochbuch. ”

Bild verwendet unter Lizenz von Shutterstock.com

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