Freitag , Oktober 16 2020

Der Aufstieg des Datenteams

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Die Implementierung von Analysen in Ihrem Unternehmen erfolgt in mehreren Teams. Hier konzentrieren wir uns auf die Rolle des Datenteams bei der erfolgreichen Anwendung fortschrittlicher Analysen und bei der Sicherstellung, dass Sie Ihre Daten optimal nutzen, um Ihr Unternehmen wirklich datengesteuert zu machen.

Intelligente Unternehmen schätzen bereits die Leistungsfähigkeit von Daten und deren Einfluss auf erfolgreiche Strategien entwickeln. Ihre Herausforderung besteht nicht darin, Entscheidungsträger davon zu überzeugen, dass sie fortschrittliche Analysen benötigen. Stattdessen müssen sie sicherstellen, dass ihre Organisationen alle verfügbaren Daten in vollem Umfang nutzen können, und ihnen versichern, dass sie die Erfassung und Analyse wichtiger Daten nicht verpassen. Deshalb ist das Datenteam so wichtig geworden. Schauen wir uns an, was hinter dem Aufstieg des Datenteams steckt.

Mehr Daten + mehr Komplexität = mehr FOMO

Sie wissen, dass Daten jeden Tag schnell wachsen, aber wussten Sie, dass 90% aller vorhandenen Daten in generiert wurden Alleine in den letzten zwei Jahren, und es wird erwartet, dass die globale Datensphäre von etwa 44 Zettabyte (ZB) im Jahr 2020 auf 175 ZB bis 2025 erweitert wird.

Das ist eine immense Datenmenge, die erfasst und verwaltet werden muss, und sie stammt aus mehr Quellen und in mehr Formaten als je zuvor. Jede Funktion jeder Organisation generiert Daten auf ihre eigene Weise aus den verschiedenen Produkten und Tools, die sie entwickelt. Diese Daten befinden sich lokal in der Cloud oder in beiden, die in einem unglaublich komplexen Netzwerk vorhanden sind. Bei richtiger Analyse können diese Daten bahnbrechende Einblicke in die Marktdynamik, die Customer Journey und die Produktleistung liefern.

Das Problem ist, dass es so viel davon gibt und es so schnell erstellt wird, dass es schwierig ist, den Überblick zu behalten Von allem. Nur etwa 9 ZB dieser Datenmasse dürfen tatsächlich gespeichert werden, und nur etwa ein Drittel davon wird tatsächlich verwendet. Datenbewusste Unternehmen wissen, dass dies nicht akzeptabel ist, da vernachlässigte und fehlende Daten den Schlüssel zu ihrem Wettbewerbsvorteil darstellen können.

Die Lösung für das FOMO-Problem (Fear-of-Missing-Out) besteht darin, eine fortschrittliche Analyseplattform mit einer umfassenden Bibliothek von Datenkonnektoren zu implementieren und ihre Datenteams zu erweitern, um das Beste aus ihren Daten und Analysen herauszuholen.

Warum sollten Sie Ihr Datenteam aufbauen?

Datenteams haben in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen, weil sie am besten wissen, wie man mit komplexen Daten arbeitet: Erfassen, Verwalten, Organisieren und Integrieren dieser Daten, um sie schließlich in leistungsstarke strategische und prädiktive Erkenntnisse umzuwandeln, die über die grundlegende Geschäftsberichterstattung hinausgehen. Mit den verfügbaren Daten kann jedes Geschäftsteam aus jeder Funktion innerhalb eines Unternehmens detaillierter verstehen, was passiert, und genauer vorhersagen, was passieren wird und wie es dorthin kommt.

Mithilfe von Code- und Softwareentwicklungs-Workflows können spezialisierte Datenteams große Mengen komplexer Daten in wichtige Informationen umwandeln.

Die Entwicklung des Datenteams

Datenteams haben sich aus ihrer traditionellen Rolle heraus entwickelt, Self-Service-BI für ein kleines Datenvolumen zu erstellen und zu unterstützen. Dazu haben sie Schlüsselfunktionen ausgeführt wie:

  • Data Engineering zur Gewährleistung der Plattformstabilität und des reibungslosen Betriebs von Datenpipelines, die einen guten Zugriff auf Daten für alle ermöglichen.
  • Effiziente Speicherung von Daten in Data Warehouses und / oder Seen
  • ] Datenmodellierung
  • Datenbankverwaltung (sofern dies nicht bereits von verwalteten Diensten durchgeführt wird)
  • Erstellung von Berichten und Dashboards für Geschäftsbenutzer
  • Erweiterte datenwissenschaftliche Funktionen
  • Datenverwaltung

Heute bilden sich Datenteams Sie sind ein grundlegendes Element von Startups und spielen eine immer wichtigere Rolle beim Wachstum bestehender Unternehmen, da sie dazu beitragen, dass ihre Unternehmen die riesigen Datenmengen analysieren, mit denen sie umgehen müssen. Infolgedessen wurde ihre Rolle um die folgenden zusätzlichen Aufgaben erweitert:

  • Definieren von Geschäftsregeln
  • Festlegen einer einzigen Quelle der Wahrheit
  • Aktivieren eingebetteter Analysen
  • Bereitstellen von Ad-hoc-Analysen
  • Auftauchen unerwarteter Erkenntnisse [19659015] Skalierung der Verwendung von Daten und Analysen zur Bewältigung steigender Datenmengen mit zunehmendem Geschäftsbetrieb und zunehmenden Funktionen
  • Anwenden von maschinellem Lernen auf Daten, um neue Daten und Verhaltensmuster zu identifizieren und zu etablieren
  • Änderungen antizipieren, Trends vorhersagen
  • Empfehlung zukünftiger Strategien Aufbauend auf Daten als Kernfunktion

Diese Spezialisierung ermöglicht es Datenteams, ein Maß an Detailgenauigkeit und Genauigkeit zu liefern, das herkömmlichen BI-Tools fehlt. Als solche können sie über die datengesteuerten Erkenntnisse, die nur sie gewinnen können, strategischen Einfluss auf die nächsten Schritte eines Unternehmens ausüben.

https://www.sisense.com/whitepapers/sql-analytics-the-foundation-of- Business-Intelligence /

Was können Datenteams für Sie tun?

Datenteams sind Ihr Schlüssel, um die Komplexität der Herausforderungen Ihres Unternehmens zu bewältigen. Sie sind in der Lage, unterschiedliche Datenquellen zu kombinieren, wenn komplexere Fragen auftauchen. Diese zunehmend schwierigen Fragen erfordern ausgefeilte Datenmodelle, die mit einer zunehmenden Anzahl von Datenquellen verbunden sind, um aussagekräftige Antworten zu erhalten. Da immer mehr Datenquellen verarbeitet werden müssen, um ein klareres Bild Ihres Unternehmens zu erhalten, wird es schwieriger, die Fragen des Unternehmens zu antizipieren und ein Datenmodell zu erstellen, das so strukturiert ist, dass diese Fragen richtig beantwortet werden.

Darin liegt die Leistungsfähigkeit Ihres Datenteams: Mit Know-how ausgestattet verbinden sie sich mit den Endbenutzerteams (interne Benutzer, Produktteams, die Erkenntnisse einbetten usw.) und lernen deren Anforderungen kennen, damit sie Datenmodelle erstellen können und stellen Sie eine Verbindung zu den Datenquellen her, die dem gesamten Unternehmen den größten Nutzen bringen.

Jeder gewinnt! Produktteams nutzen Erkenntnisse aus der Arbeit von Datenteams, um das Engagement und den Wert der Benutzer bei der Einführung neuer Produkte zu steigern. Marketingteams können genau verstehen, welche Nachrichten und Kanäle neue Kunden anziehen, und die Ergebnisse für zusätzliche Investitionen vorhersagen. Verkaufsteams haben ein besseres Verständnis der aktuellen Leistung und können das zukünftige Wachstum bis hin zum einzelnen Vertriebsmitarbeiter vorhersagen. Kundenerfolgsteams können Verhaltensweisen identifizieren, z. B. Kunden mit hohem Risiko, die noch keine Unzufriedenheit geäußert haben, um Abwanderung proaktiv zu verhindern. Datenteams können sogar dazu beitragen, Leben zu retten.

Verständnis des Patientenverhaltens zur Bekämpfung von COVID-19

Die Notwendigkeit, Verhaltensmuster zu verstehen, ist seit Beginn der COVID-19-Pandemie für viele Unternehmen von entscheidender Bedeutung und hat gezeigt, warum Daten vorliegen Teams spielen eine so wichtige Rolle bei der Verwendung von Daten, um Benutzern bessere Produkte und Dienstleistungen bereitzustellen.

Im Gesundheitswesen hat die Pandemie beispiellose Herausforderungen in der Patientenversorgung verursacht. Die Planung von Terminen mit Ärzten war aufgrund des zusätzlichen Drucks und Stresses, den COVID-19 auf Ärzte und deren Mitarbeiter ausgeübt hat, eine große Herausforderung.

Luma Health ist ein digitales Gesundheitsunternehmen, das sich auf den Einsatz von Technologie zur Verbesserung des Patientenzugangs und der Patientenbindung konzentriert um intelligentere Anbieterinteraktionen zu erstellen. Als die COVID-19-Krise eintrat, nutzten die Data Science-Teams von Luma Health die Code-gesteuerten Analysefunktionen von Sisense, um die Interaktionen der Anbieter mit über 10 Millionen Patienten zu verfolgen und die besten Möglichkeiten für Anbieter zu finden, ihre Patienten zu erreichen.

„In Krisenzeiten brauchen die Menschen Einsicht. Die Teams von Luma Health konnten Daten von Sisense für Cloud-Datenteams verwenden, um die unvorhersehbaren Schwankungen des Patientenverhaltens, die COVID-19 hervorrief, zu analysieren, zu erkennen und zu beheben. Dabei konnten Erkenntnisse genutzt werden, um einen Innovationsschub für immer zu schaffen. “

Aditya Bansod, Mitbegründerin und CTO von Luma Health

Jetzt können Lumas Datenteams Muster in der Kommunikation zwischen Patienten und Leistungserbringern, in der Planung und in der Medizin identifizieren Datensatzverwaltung und Patientenverhalten, damit sie schnell Nachrichten für Anbieter erstellen können, die die einzigartigen Herausforderungen von COVID-19 bewältigen und den Patienten effektiv Screening-Lösungen vermitteln, ohne dass Anbieter Luma Health einen zusätzlichen Dollar zahlen.

Entwicklung der Datenreife und Vorwegnahme von Wachstum

Ein starkes Datenteam in Verbindung mit einer fortschrittlichen Analyseplattform ermöglicht es Ihnen, Ihre Datenexploration zu vertiefen, während Sie Ihr Unternehmen skalieren und die zunehmende Komplexität des Wachstums vorwegnehmen.

Daten Teams liefern schnelle, genaue Geschäftsberichte, BI- und Datenvisualisierungen über SQL-basierte Tools. Fortgeschrittene Sprachen wie R und Python ermöglichen es ihnen, materialisierte Ansichten zu entwickeln, Dashboards zu erstellen, Berechtigungen festzulegen und API-Qualitätsprüfungen durchzuführen, die alle die nächsten Stufen der Datenreife umfassen.

Ein voll ausgestattetes Datenteam kann sich vorbereiten Sie für die fortschrittlichste Phase der Datenreife, arbeiten in einer hybriden zentralisierten Umgebung mit Tools wie der Integration in ML-Plattformen (Machine Learning), Feature Engineering und Textverarbeitung in Python, um erweiterte Analysen mit ML bereitzustellen.

Taking Daten und Analysen auf die nächste Ebene

GitLab veranschaulicht ein ausgereiftes Analyseprogramm als vollständige DevOps-Plattform, die als einzelne Anwendung bereitgestellt wird. GitLab basiert auf Open-Source-Tools und ermöglicht die gleichzeitige Entwicklung von DevOps, befreit Unternehmen von den Einschränkungen der heutigen Toolchain und nutzt die Community-Beiträge von Tausenden von Entwicklern und Millionen von Benutzern, um kontinuierlich neue Innovationen bereitzustellen.

Um Unternehmen dabei zu helfen, mit maximaler Agilität und Flexibilität zu arbeiten Effizienz, GitLabs Datenteam verwendet Sisense-Code-gesteuerte Analysen, Hand in Hand mit Snowflake. Diese Kombination hat dem Team erweiterte Datenverarbeitungs- und Analysefunktionen gegeben. Jetzt können sie bisher unerreichbare Berichte erstellen, kritische Geschäftsfragen beantworten und Erkenntnisse auf ein neues Niveau bringen. Das Ergebnis: Das Datenteam hat Möglichkeiten eröffnet, neue Antworten auf komplexe Fragen zu finden, und neue Erkenntnisse gewonnen, die das Benutzererlebnis, das Verständnis und die Leistung der Benutzer verbessern.

Die Zukunft gehört Datenteams

Unternehmen, die alles tun Diese Dinge haben gut in Datenteams investiert, die die Fähigkeit und Kapazität haben, alle Arten von Daten zu untersuchen und komplexe, differenzierte Antworten zu erhalten. Die Erkenntnisse, die sich aus der Arbeit von Datenteams ergeben, ermöglichen es diesen Unternehmen, die bestmöglichen Entscheidungen zu treffen.

Heutzutage bauen Unternehmen auf der Fähigkeit auf, anspruchsvolle Fragen zu stellen und aus komplexen Daten klare Erkenntnisse abzuleiten. Kein Wunder also, dass Daten – und die Rolle der Datenteams bei der Erfassung, Organisation und Interpretation – zunehmend zu einem wesentlichen Bestandteil jeder Organisation werden. Jetzt, da die Daten auf dem Vormarsch sind, ist es wirklich Zeit für den Aufstieg der Datenteams.

 SQL, Python und R

Carmen DeCouto entwickelte eine Leidenschaft für Daten als Kunde, bevor sie zu Sisense kam. Mit über sieben Jahren Erfahrung in einer Vielzahl von Technologien widmet sich Carmen der Stärkung fortschrittlicher Datenteams bei der Bewältigung der nächsten Welle von Herausforderungen bei der Neudefinition der Branche.

Tags: Advanced Analytics | Datenteams

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