Datenstrategie vs. Geschäftsstrategie

Für jede transformative Geschäftsstrategie muss datengesteuerte Intelligenz bei Bedarf "leicht zugänglich, interpretierbar und umsetzbar" sein. Auf Makroebene muss eine datengetriebene Kultur bewusst durchgängig im gesamten Unternehmen verbreitet werden.

Digitale Unternehmen haben die Bedeutung des Datenzugriffs erkannt und diese Kultur in ihr Geschäftsmodell aufgenommen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Die späten Anwender oder Datenkulturanfänger können sich schneller auf eine datengesteuerte Geschäftsstrategie einstellen, indem sie ihre Kerngeschäftsziele an den Zielen der organisatorischen Datenstrategie ausrichten. In einer datengesteuerten Geschäftsstrategie werden die Best Practices von Data Science idealerweise mit den Best Practices von Unternehmen kombiniert, um die Effizienz zu steigern, die Leistung zu steigern, die Produktivität zu steigern, die Gewinne zu steigern und die Kosten zu senken.

Auf Mikroebene treiben Datentechnologien die Entscheidungsfindung mit funktionsspezifischen KPIs über Geschäftsfunktionen wie HR, Finanzen, Betrieb oder Marketing hinweg voran. KPMGs Data-driven Business Transformation betont Folgendes:

„Die Tools, Techniken und Prozesse im Bereich Data & Analytics sind entscheidend für die Verbesserung der täglichen Standarddaten- und Transaktionsverarbeitung (z Lean Finance). “

What Can
Unternehmen wollen eine erfolgreiche Geschäftsstrategie aufbauen?

Laut Asha Saxena, CEO von Future Technologies Inc., richten nur sehr wenige Unternehmen ihre Datenstrategie an ihren Geschäftszielen aus. In Warum sich Ihre Datenstrategie an Ihrer Geschäftsstrategie ausrichten muss erklärt Saxena die Ausrichtung der Geschäftsstrategie an der Datenstrategie.

Zentrale Überlegungen zum Aufbau eines datengetriebenen Geschäfts
Strategie:

  • Verknüpfen von Daten mit
    Geschäftsauswirkung
    : Wenn der Zweck und die Verwendung von
    Geschäftsdaten sind direkt mit den Kerngeschäftszielen verknüpft, dann vielleicht die
    Ergebnis werden profitable Daten-Use-Cases sein. In vielen Fällen führen und
    Betreiber können ihre verfügbaren Datenverwendungsfälle nicht dem tatsächlichen Geschäft zuordnen
    Dies ist der Grund, warum selbst die am meisten geplante Geschäftsstrategie nicht erfolgreich ist
    die erwarteten Ergebnisse.
  • Strategic
    Management-Buy-In von Datenrichtlinien und -programmen
    : Dies kann nur geschehen, wenn nachweislich Daten verknüpft sind
    realisierte geschäftliche Auswirkungen. Die Management-Buy-In-Strategie muss fortgesetzt werden
    durch mehrere Zyklen des Überzeugens, Bekehrens, Rückschlags und Neuverhandelns.
    Sofern die Buy-in-Strategien nicht sorgfältig auf alle Ebenen des Personals zugeschnitten sind,
    Die breiteren Geschäftsbenutzer in einer Organisation werden die datengesteuerten nicht anpassen
    Kultur so einfach.
  • Data Use Cases to
    regelmäßig getestet werden:
    Die Use Cases, as und
    Wenn getestet, kann dies zu einem besseren Plan führen
    Modifikationen und sogar Modifikationen der Geschäftsstrategie. Es sei denn, die Daten Fall
    Pläne werden regelmäßig überwacht und gegen tatsächliche Geschäftssituationen getestet,
    Die Lücke zwischen den gewünschten Ergebnissen und dem tatsächlichen Ergebnis kann schwierig sein
    überwunden.
  • Adobes datengesteuertes Betriebsmodell (DDOM) : Dieses Geschäftsmodell hat sich für Adobes Kundenbindungs- und -verwaltungsprogramme als vorteilhaft erwiesen. Adobe verwendet DDOM, um zu entscheiden, ob es sich bei einem Kunden um Switch-Anbieter handelt oder ob derselbe Kunde ein gutes Ziel für andere Adobe-Produkte und -Dienste ist. Das DDOM-Modell von Adobe kann ein führendes Modell für Unternehmen sein, die mit ihren vorhandenen CRM-Programmen zu kämpfen haben. Wenn Enterprise Data Strategy die Kundenbeziehungen nicht verbessern kann, wofür ist es dann gut?
  • In einem Datanami-Artikel heißt es, dass Customer Data Governance eine Schlüsselkomponente einer effektiven Geschäftsstrategie ist.

Daher ist dies wahrscheinlich ungefährlich Nehmen Sie an, dass der kulturelle Aspekt eines Datenunternehmens der Schlüsselfaktor für den zukünftigen Erfolg datengestützter Entscheidungen auf allen Ebenen ist. McKinsey teilt die funktionsspezifischen Vorteile einer robusten datengesteuerten Geschäftsstrategie in Auf dem Weg zu einer besseren Strategie.

Alle
Informationen zur Datenstrategie: Warum und wie?

Eine Studie von Digital Research Formation Pro zeigt, dass 78 Prozent der Unternehmen der Meinung sind, dass Big-Data-Analysen ihr Geschäft in den kommenden drei Jahren verändern können. Zum anderen diskutiert Bernard Marr von Forbes, Experte für Datenstrategie, den Wert einer organisatorischen Datenstrategie. Er glaubt, dass „eine umfassende unternehmensweite Datenstrategie“ Unternehmen dabei helfen kann, die Vorteile ihrer riesigen Datenbestände zu nutzen. Marr ist auch der Ansicht, dass eine Datenstrategie „eine Vision für den Einsatz datenbezogener oder datenunabhängiger Fähigkeiten“ darstellt. Er schlägt vor, dass „der größte Beitrag von Daten zu jedem Unternehmen darin besteht, Verknüpfungen und Muster zwischen unterschiedlichen Daten zu ermitteln, das Kundenverhalten vorherzusagen und den Umsatz vorherzusagen.“

Angesichts der hervorragenden Empfehlungen seriöser Branchensprecher müssen Datenbestände verborgene Werte aufweisen , die nur mit Hilfe einer starken Datenstrategie entdeckt werden können. Die Datenstrategie beschäftigt sich im Idealfall nicht nur mit dem Chief Information Officer (CIO), sondern beginnt auf der Ebene des Chief Operating Officer (COO) und setzt sich über den Chief Data Officer (CDO) bis zur Basisebene von fort das Unternehmen.

Was kann
Unternehmen bauen eine erfolgreiche Datenstrategie auf?

Während die Geschäftsstrategie relativ einfach aufzubauen ist, wenn bereits eine solide Datenstrategie vorhanden ist, ist das Gegenteil leider nicht der Fall. Ein florierendes Unternehmen mag eine etablierte Geschäftsstrategie haben, aber wenn dieses großartige Geschäftsmodell umgestaltet und neu ausgerichtet werden muss, um einer aufkeimenden Datenstrategie gerecht zu werden, können die Ergebnisse planmäßig funktionieren oder auch nicht. Die Datenstrategie gehört hochqualifizierten „Technologen“ oder Datenwissenschaftlern, die einen völlig anderen Bestand haben. Sie sind technisch versiert, verfügen über fundierte Kenntnisse in Datenfragen, verstehen das Geschäft jedoch möglicherweise nicht.

So viel wie Unternehmensstrategen, bei denen es sich im Allgemeinen um Führungskräfte der C-Suite handelt, in die Wissenschaft und das Handwerk eingewiesen werden müssen In Bezug auf Datentechnologien müssen die Datenwissenschaftler gleichermaßen in Bezug auf Geschäftsziele und -ziele geschult werden. In gewisser Weise kann das Spiel Business Strategy vs. Data Strategy ein fortgeschrittenes „Strategiespiel“ sein, bei dem gleichermaßen einfühlsame Köpfe aus verschiedenen Disziplinen die Rollen des jeweils anderen in einer Organisation schätzen und verstehen müssen. Dieser Forrester-Artikel zeigt auf, wie eine Unternehmensdatenstrategie der dritten Generation nicht nur betriebliche Prozesse verbessern, sondern auch das Kundenerlebnis erheblich verbessern kann.

Die Technologen müssen auf der Makroebene beginnen, Zeit mit Geschäftsführern verbringen, Geschäftsprozesse verstehen und überwachen, die täglichen Aspekte eines bestimmten Unternehmens in die Hand nehmen und dann beginnen, eine erfolgreiche Datenstrategie zu entwickeln wird auf die Erfüllung der allgemeinen Geschäftsziele hinarbeiten. Drei Schlüssel zum Aufbau einer datengetriebenen Strategie hebt die folgenden Fähigkeiten hervor, die zum Erfolg mit Daten und Analysen führen:

  • Unternehmen müssen
    über die technologische Infrastruktur zum „Kombinieren und Verwalten“ verfügen
    Datenquellen und -typen.
  • Unternehmen müssen
    Zugang zu fortschrittlicher Technologie für die Erstellung von Vorhersagemodellen haben.
  • Wirtschaftsführer
    muss die überzeugende Fähigkeit haben, Organisationskultur in zu verwandeln
    datengetriebene Entscheidungsfindung.

Mit anderen Worten, das Problem ist
einfach. Alle vorhandenen Geschäftspläne, Programme und Prozesse müssen jetzt ausgeführt werden
durch eine komplizierte Dateninfrastruktur umgebaut werden, in der Datentechnologie
herrscht. Das ultimative Ziel ist es, alle Geschäftsprozesse supereffizient zu gestalten.
Betriebskosten senken und Gewinnmargen steigern. Daten und Datentechnologien
sind die Kerntreiber dieser neuen Infrastruktur und alle Vorteile müssen sein
realisiert durch die Verwendung von Daten.

Unter Berücksichtigung des oben genannten Ziels müssen Datenstrategen hochrangige Geschäftsleute in ihr Vertrauen ziehen, ohne deren Hilfe eine anscheinend gut geplante Datenstrategie möglicherweise keine Ergebnisse liefert.

Verstehen von a
Gewinnen einer datengetriebenen Strategie durch eine Fallstudie

Es gibt keine „Datenstrategie“ – Erkenntnisprioritäten an Ihrer Geschäftsstrategie ausrichten weist darauf hin, dass die Datenstrategie an sich ändernde Geschäftsprioritäten und -ziele angepasst werden muss. Die Rolle einer idealen Datenstrategie besteht nach Ansicht dieses Autors darin, die Geschäftsziele auf bestmögliche Weise zu unterstützen. Der Artikel macht deutlich, wann es besser ist, sich auf die Generierung von Einnahmen (Marktanteil) zu konzentrieren als auf Kosteneinsparungen.

Das kanadische Telematikunternehmen Geotab liefert GPS-Systeme zur Verfolgung und Verwaltung von Fahrzeugflotten. Sein CEO, Neil Cawse, ist von Beruf Software-Ingenieur und gründete das Unternehmen vor 17 Jahren. Cawse sagte: "Sie wissen nicht, was Sie nicht wissen, aber die Daten können Ihnen das sagen. Ein Großteil des Wachstums in unserem Unternehmen ist darauf zurückzuführen, dass wir uns auf Daten konzentrieren. “

In Geotab ist das Data Science-Team nicht hinter Daten gesperrt
Center. Jede Geschäftsfunktion oder -abteilung verfügt über eigene Data Scientists
Diese "Mikro-Einheit" läuft effizienter. Abteilungsdaten werden jedoch gemeinsam genutzt
zentral (an einem Ort) für „Vergleiche und Analysen“ auf Unternehmensebene.

Hier sind die direkten Vorteile, die Geotab realisiert hat
eine gut geplante, datengetriebene Geschäftsstrategie zu haben, die Daten ausschließt
Strategie:

  • Jede Entscheidung, unabhängig von ihrer Funktion, basiert auf
    datenzentrierte Evidenz. Die aus den verfügbaren Daten gewonnenen Erkenntnisse werden auf geteilt
    Großbildfernseher für Teams, die sie brauchen.
  • Datenbestände werden nicht innerhalb des eingeschränkten Zugriffs von aufbewahrt
    leitende Angestellte. Jedes Teammitglied nimmt an der Datenanalyse teil, führt seine
    eigene Abfragen und Einblicke für fundierte Entscheidungen für den Einzelnen
    Rollen im Geschäft.
  • Kundenprobleme werden in Echtzeit durch grafische Darstellung behoben
    Dashboards, mit denen Leistungsprobleme an Remotestandorten behoben werden
    an Datenanalyseteams.
  • Der nächste Schritt ist die Implementierung von "eingebetteten Analysen" in
    Geschäftsprozesse, so dass sich das Mainstream-Denken um Daten dreht. Geotab
    ermutigt seine Mitarbeiter, Daten zu durchdenken .

In einem anderen Fall nutzte eine wichtige US-amerikanische Bank eine transformative Datenstrategie mit einem starken Governance-Modell, um ihr Geschäft auf den richtigen Weg zu bringen und einen Nutzen von 2 Mrd. USD zu erzielen .

Technologie
Wahlmöglichkeiten für die Strategie organisatorischer Daten

Natürlich die Wahl der im Unternehmen verwendeten Technologien
Die Datenstrategie kann einen großen Unterschied zur gesamten Geschäftsstrategie-Initiative ausmachen.
Die Art und die Kosten der Dateninfrastruktur bestimmen die Extraktionsfähigkeit
Daten aus Abteilungssilos und erstellen sichere und konforme Datenintegrationen
– Aufbereitung der Daten für aussagekräftige Analysen.

Ein häufiges Problem, das in der Planungsphase der Datenstrategie festgestellt wurde, ist das Vorhandensein älterer Systeme oder ungeeigneter Hardware. Die vorhandene Infrastruktur kann aus Kostengründen oft nicht ignoriert werden und muss mit einer neuen Dateninfrastruktur nachgerüstet werden. Dann kommt die Wahl der Softwaretechnologien. Das Fehlen ausreichender interner Data Science-Fachkräfte kann zu Verständnislücken führen, die zu verwässerten Prioritäten und fehlenden Zielen führen.

Datenmanagement vs. Datenstrategie: Ein Rahmen für den Geschäftserfolg zitiert Donna Burbank, MD von Global Data Strategy, mit den Worten:

„Es gibt so viel mehr Möglichkeiten als nur etwas zu tun du machst es besser Durch gut verwaltete Daten und eine solide Datenstrategie können völlig neue Geschäftsmodelle geschaffen werden. Sie können die Strategie jedoch erst dann umsetzen, wenn alle Mitarbeiter zusammenarbeiten und es Verfahren zum Verwalten der Daten gibt. "

Bild verwendet unter Lizenz von Shutterstock.com

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