Datenmanagement und Analytik als Wettbewerbsvorteil – der Beginn
Mit der Digitalisierung kam es zu einem explosionsartigen Anstieg der Datenmenge. Verschiedene Systeme und Plattformen sind für den Verbraucher und für Unternehmen nun Teil des täglichen Lebens. Die Entwicklung von E-Commerce, mobilen Geräten, sozialen Medien, Sensordaten, die von verschiedenen Geräten mit Cloud-Technologie gesammelt werden, machen riesige Mengen an Daten verfügbar. Es ist eine bekannte Tatsache, dass die Menge an Daten allein keinen glücklich macht. Ein signifikanter Vorteil von Daten wird erst dann erreicht, wenn sie richtig und effizient genutzt werden können.
Als Eckpfeiler der Datennutzung kann man die Anwendbarkeit der Methoden und Lösungen für das Datenmanagement sowie die Methoden zur Nutzung von Analytik bei der Präsentation und Verteilung von Informationen betrachten. Ein Unternehmen, das Daten und Analytik in seinen Organisation einbezieht, kann sich durch die Nutzung von verständlich gemachter Informationen einen großen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Gleichzeitig ergeben sich daraus nachhaltige Vorteile, die die Geschäftsentwicklung unterstützen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Umwandlung von Daten in Informationen und der Entwicklung von Informationen in Verständnis.
Source: Underwood
Analytik und Datenmanagement gewinnen an Bedeutung
Gartner, ein führendes ICT-Forschungs- und Beratungsunternehmen, prognostiziert, dass in den nächsten Jahren mehr als 90 % der Unternehmensstrategien Daten als kritischen Unternehmens"wert" und Analytik als wesentliche Kompetenz definieren werden.
In der Praxis bedeutet dies, dass die traditionellen Themen zur Messung der Wettbewerbsfähigkeit durch einen Indikator ergänzt werden, der die Fähigkeiten der Analytik eines Unternehmens oder Betreibers bewertet und darlegt, wie effizient die aus den Daten gewonnenen Informationen genutzt werden, um den Betrieb zu steuern und zu entwickeln.
Mittel zum Erreichen echter Geschäftsvorteile
Mit Daten- und Analyselösungen können Daten, die zur Steuerung des Betriebs verwendet werden, aus verschiedenen Informationsquellen (Systeme, Anlagensensoren, offene Daten usw.) gesammelt und in einem nutzbaren Format in Speicher- und Nutzungslösungen geleitet werden, die für verschiedene Zwecke optimiert wurden. So werden beispielsweise Transaktionsdaten typischerweise auf Basis eines Data Warehouse (DW) gespeichert oder für eine Echtzeitüberwachung werden Stream-Services genutzt.
Die erfassten Daten können zur Unterstützung der Entscheidungsfindung verwendet werden, indem die Analytik auf Prozesse und Menschen übertragen wird. Die Verschlankung von Geschäftsprozessen (Vertrieb, Einkauf, Produktion, Garantie usw.) unter Verwendung von "traditionellen" Geschäftsberichten und BI-Tools ist ein hervorragendes Gebiet für die Entwicklung von Analytics - konkrete Resultate werden oft schnell erzielt. Die Digitalisierung und Verschlankung von optimiertem Kundenservice, Qualitätskontrolle und prädiktiven Maßnahmen mithilfe von Analytics sind bewährte Mittel, um die Nutzung von Ressourcen zu verbessern, das Serviceerlebnis des Endkunden zu verbessern und Zeitverluste oder Kosten zu reduzieren.
Effektives und von Einsicht getriebenes Management und Daten-Analyse-Management ermöglichen die Innovation, Entwicklung und kontinuierliche Verbesserung neuer Umsatz- und Servicemodelle. Automatisierte Analyseprozesse wie maschinelles Lernen und KI nutzende Prozesse ermöglichen es, neue Geschäftsmodelle zu identifizieren und zu schaffen, beispielsweise rund um Self-Service, Life-Cycle-Management und Remote-Funktionen. So wird zum Beispiel das Überdenken und Digitalisieren von Bestell-/Lieferkettenmanagement, Wartungs- und Ersatzteilservice und verschiedenen kundenindividuellen, endverbraucherbasierten Services mit einer durchdachten Analytics-Lösung deutlich effektiver.
Wie Sie loslegen oder das Entwicklungstempo beschleunigen
Entwicklung erfordert Investitionen in Form von Zeit und Kapital. In Bezug auf die Entwicklung von Analytik ist ein praktischer Ansatz, mit einem ausgewählten Fall oder Umfang zu beginnen, der in Bezug auf die Operationen relevant, aber auch beweglich genug für eine Implementierung ist. Entwicklungsarbeit ist immer mit großen Erwartungen an konkrete Ergebnisse verbunden. Indem Sie von Anfang an die Richtung vorgeben, erreichen Sie sichtbare Ergebnisse und bauen Glaubwürdigkeit gegenüber Ihrer Organisation und Vertrauen in die Nützlichkeit der Entwicklung auf.
Die Architektur, die Werkzeuge und der Entwicklungsprozess sollten von Anfang an mit anderen Abläufen koordiniert werden. Zum Beispiel hilft eine Vorabstudie dabei, leicht ein Verständnis für das große Ganze zu erlangen. Technologie, Prozesse und Menschen stehen im Mittelpunkt der Entwicklung eines einsichtsgesteuerten Managements - es ist wichtig, dass dies von Anfang an berücksichtigt wird und dass der Aufbau des Prozesses mit dem besten Gesamtbetriebsmodell beginnt. Dies wäre eines, das vor allem dupliziert oder skaliert werden kann, wenn die Entwicklung voranschreitet und die Geschäftsanforderungen wachsen und eindeutiger werden.
Technologien und Lösungen ermöglichen es, Daten in Form von Informationen nutzbar zu machen. Der endgültige Durchbruch erfolgt beispielsweise mit der Schaffung eines Wettbewerbsvorteils, da die Organisation in der Lage ist, ihr eigenes Verständnis zu den Informationen hinzuzufügen. Kommunikation, Change Management, Training - die Möglichkeiten und Grenzen von Daten zu erkennen und Analytics als Teil der Prozesse zu integrieren, erfordert Change Management und strategische Planung.
Photo: Integrating data management and analytics as part of strategic and day-to-day operations, taking into account and optimizing the business benefits.
(Source: Bastone)
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