Unternehmen, die Daten verwenden, werden Erfolg haben. diejenigen, die es nicht tun, werden es nicht tun

Es gibt eine wachsende Kluft zwischen Unternehmen, die Daten verwenden, und Unternehmen, die dies nicht tun.

Wayne Eckerson, Gründer und Hauptberater der Eckerson Group, nennt dies die Datentrennung, und Eckerson zufolge die Unternehmen, die gedeihen werden in der Zukunft sind es diejenigen, die bereits Business Intelligence einführen, unabhängig von der Branche. Sie nehmen die Vorurteile des Menschen aus der Gleichung heraus und ersetzen sie durch eine automatisierte Entscheidungsfindung auf Basis von Daten und Analysen.

Datenverzögerer sind in der Zwischenzeit bereits problematisch Analytics, die sie nicht als Teil ihres Geschäftsmodells angesehen haben, sind einfach veraltet.

Eckerson verfügt über mehr als 25 Jahre Erfahrung in der BI-Branche und ist Autor von zwei Büchern – Secrets of Analytical Leaders: Insights von Information Insidern und Performance Dashboards: Messen, Überwachen und Verwalten Ihres Unternehmens .

Im ersten Teil einer zweiteiligen Frage- und Antwortrunde erörtert Eckerson die Kluft zwischen Unternehmen, die Daten verwenden, und solchen, die dies nicht tun, sowie die Bedeutung von DataOps und Datenstrategien und deren Spielweise in die Datenteilung. Im zweiten Teil spricht er über Self-Service Analytics, die treibende Kraft hinter den jüngsten Fusions- und Übernahmeverträgen, und darüber, was ihn an der Zukunft von BI fasziniert.

Wie stark ist die Datentrennung? die Kluft zwischen Unternehmen, die Daten verwenden, und solchen, die dies nicht tun?

Wayne Eckerson: Es ist ziemlich stark. Auf der einen Seite besteht ein Datenrückstand, und das sind die meisten Unternehmen, die es heute gibt. Dann haben Sie die Datenelite, die Unternehmen [that] die auf Daten basieren, auf Daten leben und alles testen, was sie tun Dabei automatisieren sie Entscheidungen mithilfe von Daten und Analysen – das sind die Unternehmen, die [that] die Zukunft übernehmen werden. Das sind Unternehmen wie Google und Amazon, aber auch Unternehmen wie Netflix und seine Ausgründungen wie Stitch Fix. Sie setzen in ihrem Geschäft stark auf Algorithmen. Die Menschen sind mit kognitiven Vorurteilen übersät, die unsere Wahrnehmung der dortigen Vorgänge verzerren und es uns schwer machen, objektive, rationale und kluge Entscheidungen zu treffen. Diese Datenteilung ist eine wirklich interessante Sache, von der ich anfange zu sehen, dass sie die Unternehmen trennt [that] die in Zukunft wettbewerbsfähig sein werden. Ich denke, dass Unternehmen wirklich im Rennen sind und Geld für Datentechnologien, Datenmanagement, Datenanalyse und KI ausgeben.

Wie spielt eine DataOps-Strategie in der Datenteilung eine Rolle?

 Headshot von Wayne Eckerson, Gründer und Hauptberater der Eckerson Group Wayne Eckerson

Eckerson: Das wird wirklich der Schlüssel für die Zukunft für viele dieser Datenlücken, die ständig große Mengen an Ressourcen aufwenden, um Datenbrände zu löschen – um Datenfehler, kaputte Jobs und diese Engpässe in der Entwicklung zu beheben Oft kommt es aus Sicherheitsgründen zu Problemen wie einer unkoordinierten Infrastruktur für Daten. Es gibt so viele Dinge, die BI-Teams daran hindern, schnell voranzukommen und Dinge effektiv für das Unternehmen aufzubauen, und viele davon sind darauf zurückzuführen, dass wir noch immer Anwendungen in Handarbeit erstellen, anstatt sie mit sehr disziplinierten Routinen und Praktiken zu industrialisieren. DataOps ist das, was diese Unternehmen brauchen – in erster Linie geht es darum, alle Bereiche zu untersuchen, die den Datenfluss zurückhalten, diese priorisieren und diese Punkte angreifen.

Was kann eine solide DataOps-Strategie tun, um Verzögerungen aufzuholen? [19659015] Eckerson: Es verbessert die Datenqualität, nicht nur auf Anhieb, wenn Sie etwas erstellen, sondern es werden kontinuierliche Tests durchgeführt, um sicherzustellen, dass nichts kaputt geht und Benutzer saubere, validierte Daten verwenden. Und nachdem Sie die Qualität der Daten festgelegt haben und das Unternehmen sicherer geworden ist, dass Sie die für sie sinnvollen Dinge liefern können, können Sie mit DataOps die Zykluszeiten beschleunigen und mehr Dinge schneller erstellen. Diese ganze Sache mit DataOps besteht aus einer Reihe von Entwicklungs- und Testverfahren sowie aus Bereitstellungs- und Betriebspraktiken, die zu einer Denkweise der kontinuierlichen Verbesserung führen, an der sich das gesamte Team beteiligen und an der es arbeiten muss. Es gibt noch nicht viele Unternehmen, die dies tun, aber es ist vielversprechend.

Die Datenstrategie unterscheidet sich je nach den individuellen Anforderungen der einzelnen Unternehmen. Je weiter BI entwickelt und verbreitet wird, desto intuitiver und notwendiger wird es, unabhängig von der Größe Eckerson: Heutzutage bemühen sich Unternehmen um die Implementierung von Datenstrategien, weil sie erkennen, dass sie … im Rückstand sind [s] ]. Um in dieser Ära der Datenumwandlung nicht gestört zu werden, brauchen sie eine Strategie. Sie benötigen eine Roadmap und eine Blaupause für den Aufbau einer stabileren Infrastruktur zur Nutzung von Daten, für den internen Gebrauch, für die Verwendung mit Kunden und Lieferanten sowie für die Einbettung von Daten und Analysen in die von ihnen erstellten und bereitgestellten Produkte. Die Datenstrategie ist der Wunsch, Aufholjagd und Unterbrechungen zu vermeiden, und auch ein Weg zur Modernisierung, da die in diesem Bereich eingesetzten Technologien – das Web, die Cloud, Big Data und Big Data – einen großen Sprung vollzogen haben in der Cloud und jetzt AI und die Fähigkeit, von reaktiven Berichten zu proaktiven Vorhersagen überzugehen und Empfehlungen an Benutzer und Kunden vor Ort zu richten. Dies ist eine enorme Transformation, die Unternehmen durchlaufen müssen, und so viele von ihnen beginnen bei Null.

Also dreht sich alles um die Architektur?

Eckerson: Ein grundlegender Teil der Datenstrategie ist die Datenarchitektur und Darauf konzentrieren sich viele Unternehmen. In der Tat ist die Datenstrategie für einige Unternehmen gleichbedeutend mit der Datenarchitektur, aber das ist ein wenig kurzsichtig, da eine Datenstrategie viele andere Elemente enthält, die gleichermaßen wichtig sind. Dazu gehören die Organisation – die Mitarbeiter und ihre Zusammenarbeit zur Bereitstellung von Daten- und Analysefunktionen – und die Unternehmenskultur. Da Sie eine elegante Architektur aufbauen können, können Sie die fortschrittlichsten Tools kaufen und bereitstellen. Aber wenn Sie keine Kultur der Analytik haben, wenn die Leute nicht die Absicht haben, Daten zu verwenden, um Entscheidungen zu treffen, um Optionen zur Optimierung von Prozessen abzuwägen, dann ist alles umsonst. Es sind die Menschen, es sind die Prozesse, es ist die Organisation, es ist die Kultur und dann, ja, es ist auch die Technologie und die Architektur.

Anmerkung der Redaktion : Dieses Interview wurde aus Gründen der Klarheit und Übersichtlichkeit bearbeitet Prägnanz.

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