Ein datengesteuertes Unternehmen sein- Die Vorteile und wie man es anwendet, ein datengesteuertes Unternehmen

Zu verstehen, was ein datengesteuertes Geschaeft auszeichnet, ist fuer jede Organisation unerlaesslich, die in Zukunft relevant bleiben moechte. Dies ist einfach eine Realitaet, die aufgrund des Einflusses des Technologiebereichs auf die Entwicklung des Geschaefts entstanden ist.

Einfach ausgedrueckt ist ein datengesteuertes Unternehmen eine Organisation, die Daten nutzt, um Entscheidungstraeger zu informieren und gleichzeitig Prozesse und Entscheidungsfindung zu verbessern. Zwar ist es wahr, dass alle Unternehmen heutzutage Daten auf die eine oder andere Weise verarbeiten und nutzen, das datengesteuerte Geschaeft ist eines, das Daten verwendet, um Geschaeftsentscheidungen systematisiert zu bestimmen, anstatt sich ausschliesslich auf Trends, Geschichte, Intuition und menschlicher (und vermutlich fehlbar) zu verlassen. Ueberlegungen.

Die Nutzung von Daten durch Unternehmen zur Effizienzsteigerung und Foerderung von Innovationen ist offensichtlich nichts Neues. In den spaeten 1950er Jahren bis in die 1960er Jahre, als die Computerindustrie in den Kinderschuhen stand, gab es in diesem Bereich viel los, von dem der Durchschnittsverbraucher nichts wusste, der aber ein grosses Interesse fuer die Machtspieler in Amerika hegte. Es sollte keine Ueberraschung sein, dass ein Grossteil der fruehen Integration von Computersystemen in Unternehmen in Banken, Finanzdienstleistungen und an der Wall Street stattfand.

Die Explosion der Produktivitaetsressourcen und die Verfeinerung der digitalen Technologie seit den 1990er Jahren hat zu einem exponentiellen Wachstum des realen Nutzens der digitalen Ressourcen gefuehrt. Dies hat im Wesentlichen den Aufstieg von datengesteuerten Unternehmen erleichtert.

Als Prozess beinhaltet datengesteuerte Entscheidungsfindung (DDDM) Entscheidungen, die durch harte Daten gesichert werden, anstatt solche, die nur auf herkoemmlichen Beobachtungsmethoden basieren. Sie hat sich als besonders vorteilhaft erwiesen, wenn sie in Bereichen wie Gesundheitswesen, Medizin, verarbeitende Industrie und Transport eingesetzt wird.

DDDM Prozesse und Missverstaendnisse

Wir alle verwenden Daten. Tatsaechlich haben wir alle Daten schon vor der sogenannten Digitalen Revolution verwendet. Der Unterschied zwischen der Art, wie Organisationen frueher Dinge getan haben und wie sie Dinge in einem datengesteuerten Paradigma tun, stellt eine neue Modalitaet dar, wie Daten (aus verschiedenen digitalen Quellen gewonnen) kompiliert, analysiert und genutzt werden.

Vor Computern wurden Analysen noch verwendet. Es ist nur so, dass die Daten auf eine andere Art und Weise angehaeuft und analysiert wurden. Qualitative und quantitative Informationsquellen wurden von Entscheidungstraegern immer noch genutzt, doch Analysten mit Papiertabellen und nicht mit Computern haben alle Zahlen geknackt. Trends, Geschichte und die Intuition erfahrener Manager fuellten sich in den leeren Stellen.

Waehrend die digitale Technologie jetzt viele der leeren Stellen fuellt, bleiben Intuition und die Erfahrung von versierten Managern integraler Bestandteil des datengesteuerten Geschaefts. Es ist fuer einige Geschaeftsstrategen und Analysten etwas frustrierend geworden, dass datengesteuerte Organisationen das menschliche Element vollstaendig aus dem Entscheidungsprozess herausgenommen haben, oder dass dies die Richtung ist, in die Unternehmen gehen sollten.

Datengesteuerte Entscheidungsfindung (DDDM) hat einen langen Weg hin zu Organisationen, genauere Prognosen zu erstellen, Ziele und Ziele zu klaeren und die Transparenz in vielen anderen Organisationsparametern zu erhoehen. Die Experten sind sich aber auch darin einig, dass Fachwissen, Erfahrung und Intuition weiterhin eine Rolle bei der Entscheidungsfindung spielen muessen, denn das sind unverzichtbare Ressourcen, die digitale Versorgungsunternehmen einfach nicht besitzen.

Vorteile von Data-Driven

Die Vorteile von DDDM sind vielfaeltig, aber im Allgemeinen basiert sein Erfolg auf mehreren Faktoren. Unter denen, die die groesste Rolle bei der erfolgreichen Implementierung und Verwendung spielen, sind-

1. Bessere Rechenschaftspflicht und Transparenz durch die Systemisierung von

DDDM entstehen Prozesse, die sowohl von Fuehrungskraeften als auch von Mitarbeitern ueber die Zeit hinweg angewiesen werden koennen, wodurch Teamarbeit, Mitarbeiterbeteiligung und Moral verbessert werden koennen. Waehrend ein bestimmter Manager oder Manager kompetent und vertrauenswuerdig sein kann, eignet sich die launische Natur der Meinungen (die sich auf einen Cent aendern kann) nicht fuer Prozesse, auf die sich die Mitarbeiter verlassen koennen. Im Hinblick auf die Foerderung langfristiger Rechenschaftspflicht und Transparenz ist DDDM im Vergleich zu etablierten Methoden einfach eine ueberlegene Modalitaet.

In der Praxis unterstuetzt DDDM Unternehmen bei der Bewaeltigung von Risiken und Bedrohungen und steigert damit die Gesamtleistung. Darin wird festgelegt, dass bestimmte Politiken und Verfahren innerhalb festgelegter Parameter durchgefuehrt werden, wobei ein Grossteil des Ratens aus den Entscheidungen der Arbeitnehmer entzogen wird und der Bedarf an Mikromanagement verringert wird.

2. Geschaeftsentscheidungen sind gebunden an Erkenntnisse, die aus Analytics gewonnen werden. Im

Hinblick auf die intuitiven Prozesse, auf die zuvor verwiesen wurde, spart datengesteuerte Verwaltung Zeit, da es Managern ermoeglicht, Daten zu minen und ihre Erfahrung und Intuition sofort in Eingriff zu bringen. Praezise analytische Ziele innerhalb des DDDM-Prozesses koennen noch mehr Zeit sparen und die Leistung steigern.

DDDM ermoeglicht es Managern auch, Parameter anzupassen, verschiedene Strategien zu testen und zu bestimmen, was tatsaechlich der effektivste Weg zu dem, was auch immer das organisatorische Ziel ist. Schliesslich wird bei datengestuetzten Entscheidungen die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung drastisch erhoeht, da Echtzeitdaten und vergangene Datenmuster immer bereit sind.

3.

Kontinuierliche Verbesserung Kontinuierliche Verbesserung ist ein weiterer deutlicher Vorteil datenbasierter Entscheidungsfindung. Durch etablierte Metriken und laufende Beobachtungen koennen Unternehmen diese Metriken ueberwachen, inkrementelle Aenderungen implementieren und basierend auf den Ergebnissen zusaetzliche Aenderungen vornehmen. Dies dient zur Verbesserung der Leistung und der Gesamteffizienz.

Mit Hilfe von DDDM stellen etablierte Metriken sicher, dass die getroffenen Entscheidungen auf Fakten basieren und nicht auf dem Wissensniveau oder den Faehigkeiten von Mitarbeitern oder Managern. Darueber hinaus ermoeglicht es einer Organisation, Aenderungen zu skalieren und schnell zu drehen, um neue Richtlinien oder Verfahren umzusetzen.

4. Klare, praezise Marktforschungsbemuehungen

Durch datengestuetzte Entscheidungsfindung wird ein Unternehmen besser in der Lage, neue Produkte, zuverlaessige Services und betriebliche Initiativen zu entwickeln, die die Effizienz verbessern. Sie traegt auch dazu bei, wahrscheinliche Trends zu erkennen, bevor sie sich auf den Maerkten manifestieren. Die Untersuchung historischer Daten ermoeglicht es einem Unternehmen, zu wissen, was in der Zukunft erwartet und was zu aendern ist, um bessere Zahlen zu generieren.Die

Analyse von Kundendaten hilft einem Unternehmen, sich darueber zu informieren, wie man gute Kundenbeziehungen aufbauen und pflegen kann und sie in den Bereichen neue Produkte, Dienstleistungen oder Geschaeftsentwicklung auf dem Laufenden halten kann.

5. Konsistenz im Zeitverlauf

Ein Vorteil einer datengesteuerten Organisation besteht darin, dass Prozesse im Laufe der Zeit konsistent sind. Dieser Ansatz hilft auch, innerhalb der Organisation zu wissen, wie Entscheidungen getroffen werden, was sie effektiver in ihren Rollen macht. Manager koennen die Wichtigkeit und das Gewicht der Daten bestimmen, die gesammelt, analysiert und verwaltet werden, und entsprechende Massnahmen ergreifen.

Wenn jeder in der Organisation am DDDM-Prozess beteiligt ist, sind sie in der Lage, relevante Faehigkeiten zu entwickeln, und die Konsistenz wird verbessert.

6. Kosteneinsparungen und hoehere Umsaetze

Schliesslich koennen sich datengesteuerte Analysen durch Kosteneinsparungen und hoehere Umsaetze selbst auszahlen. Wie hier diskutiert wurde, hat die Datenmenge, die in Organisationen fliesst, in den letzten Jahren dramatisch zugenommen. Unternehmen in manchen Branchen streamen mittlerweile Zehntausende von Datenpunkten pro Sekunde, weit mehr als vor einigen Jahren messbar.

Die Manager sind in der Lage, den Prozess kontinuierlich zu verbessern, was kostensparende Entscheidungen vorantreibt. Die zusaetzliche Effizienz, die von DDDM angetrieben wird, traegt auch zu Kosteneinsparungen und hoeheren Umsaetzen bei.

Beispiele- Datengetriebene Unternehmen und Strategien

Welche Unternehmen beschaeftigen sich derzeit mit datengestuetzten Entscheidungsprozessen und welche Strategien setzen sie ein, um hoehere Effizienz und Produktivitaet zu erreichen?

Akquisition und Retention
Eine Moeglichkeit, in der Organisationen DDDM verwenden, ist die Kundenakquise und -bindung. Mit Hilfe einer Datenquelle (n) koennen Unternehmen Muster und Trends bei den kundenbezogenen Ausgaben beobachten und dadurch einen besseren Kundenservice und eine bessere Kundenbindung ermoeglichen. Auf Kundenverhalten und -beduerfnisse basierend auf Daten zu reagieren, ist ein wesentlicher Bestandteil fuer die Foerderung der Kundenbindung.

Wer regelmaessig Online-Einkaeufe taetigt, ist wahrscheinlich mit der Verbreitung von Einzelhaendler-Umfragen nach dem Kauf vertraut und pflegt E-Mails, die zu den Datenerfassungsmethoden gehoeren, die von Unternehmen zu diesem Zweck verwendet werden. Je mehr Kundendaten ein Unternehmen sammelt, desto mehr Muster und Trends kann das Unternehmen erkennen.

Mit soliden Mechanismen zur Analyse von Kundendaten haben Unternehmen die Faehigkeit, Verhaltenseinblicke zu bilden, die sie benoetigen, um Kunden effektiver zu binden.

Coca-Cola ist ein grossartiges Beispiel fuer ein Unternehmen, das Big-Data-Analysen zum Zweck der Kundenbindung nutzt. Im Jahr 2015 verstaerkte Coca-Cola seine Datenstrategie durch ein neues, digital gefuehrtes Treueprogramm, das sich bei Coca-Cola als ausserordentlich erfolgreich erwies.

Verbesserte Marketing-Insights
Big-Data-Analysen koennen auch helfen, Marketingeinblicke zu verbessern. Dies umfasst die Anpassung der Kundenerwartungen, die Aenderung der Produktlinien und die Sicherstellung, dass Marketingkampagnen einflussreich und zielgerichtet sind.

Als Verbraucher haben wir im Laufe der Jahre gesehen, wie grosse Marken tendenziell den Schrotflintenansatz zum Marketing nutzen, schwindelerregende Mengen Geld fuer Werbung ausgaben, die schwer zu entkommen waren. Grosse Marken taten dies vor allem, weil sie aufgrund ihrer enormen Umsaetze konnten. In schwierigen wirtschaftlichen Zeiten wird diese Praxis jedoch nicht nachhaltig, und im Zeitalter der Big Data ist sie nicht mehr notwendig. In der Vergangenheit haben Unternehmen oft Millionen von Werbekampagnen verloren, die keine Fruechte tragen. Nun, die einzige Entschuldigung fuer diese Praxis ist schlechte Forschung oder schlechte Analyse der Daten.

Netflix ist ein Unternehmen, das von mehreren Experten als eines genannt wurde, das ein enges Programm fuer die Einbindung von Big Data-Analysen in gezielter Werbung hat. Netflix hat ueber 100 Millionen Abonnenten, was bedeutet, dass sie stuendlich erstaunliche Datenmengen sammeln. Die Suche und Anzeige von Daten auf der Plattform wird verwendet, um eine Programmierung zu empfehlen, die den bisherigen Betrachtungsgewohnheiten des Kunden entspricht, wodurch die Kunden engagiert werden.

Produktentwicklung und Innovation
Dies ist eigentlich einer der groessten und leistungsfaehigsten Bereiche, in denen DDDM in der Wirtschaft eingesetzt wird. Unternehmen, die Produkte verkaufen, sammeln jetzt so viele Informationen wie technisch moeglich, um Einblicke in neue Produktlinien und in die kontinuierliche Verbesserung bestehender Produkte zu integrieren.

Product Design-Prozesse werden durch die Bestimmung, was Kunden wollen etabliert. Mit Big-Data-Analysen sind Unternehmen in der Lage, das, was Kunden wirklich wollen, in neue Produkte zu integrieren, da sie bereits die relevanten Fragen gestellt und detaillierte Antworten erhalten haben.

Ein herausragendes Beispiel fuer ein Unternehmen, das Big Data nutzt, um Innovation und Produktentwicklung zu verbessern, ist Amazon Fresh/Whole Foods. Als Amazon 2017 Whole Foods kaufte, bot es Amazon eine einmalige Gelegenheit, Big Data-Analysen zu nutzen und gleichzeitig in einen noch groesseren Markt zu gelangen. Mithilfe von Datenanalysen kann Amazon/Whole Foods jetzt Einblicke darueber gewinnen, wie Kunden Lebensmittel kaufen und wie die Beziehungen zu Lieferanten verbessert werden koennen.

Wie man eine datengesteuerte Unternehmenskultur aufbaut

Die Motivationen und Imperative fuer datengesteuerte Entscheidungsfindung und der Grad, in dem ein Unternehmen DDDM-Praktiken uebernimmt, haengen von der Organisation und ihren Beduerfnissen ab. Viele Unternehmen, wie Technologien, Vertrieb und Fertigung, stellen Analytik in den Mittelpunkt jeder Entscheidung.

Laut dem Technikriesen Intelklingt der Aufbau einer datengesteuerten Kultur nach einem grossen Aufwand, aber zu einem grossen Teil ist es nur eine Formalisierung allgemeiner Verhaltensweisen Eine datengesteuerte Kultur ist eine, die Datensammelpunkte im gesamten Unternehmen belohnt. Es wird von Fuehrungskraeften geleitet, die wissen moechten, was die Daten vorschlagen, eine Entscheidungsstruktur entwickeln, die Datenanalyse umfasst, und wer die Plaene fuer diese Analyse zugrunde legt.

Dies mag entweder vereinfachend oder verwirrend aus der Perspektive des Geschaeftsinhabers, Geschaeftsfuehrers oder Managers erscheinen, die versuchen, eine datengesteuerte Kultur aufzubauen oder zu verbessern, aber hier sind fuenf Schritte, die helfen koennen, eine Roadmap fuer das Werden eines datengesteuerten Unternehmens bereitzustellen.

1. Quantifizierung der aktuellen Leistung

Was macht Ihr Unternehmen besser, was es tut? Diese Frage kann durch das Wachstum der Organisation in der aktuellen Phase angegangen werden. Waehrend sich ein Startup auf Metriken konzentrieren koennte, die verschiedene Geschaeftsmodelle validieren, wuerde sich ein Unternehmen mehr auf Metriken wie Kundenlebenswert konzentrieren.

Diese Frage koennte auch in Bezug auf die Industrie untersucht werden. Ein Unternehmen, das Dienstleistungen anbietet, koennte sich staerker auf die Qualitaet der aktuellen Dienstleistungen konzentrieren, waehrend ein Unternehmen, das Produkte entwickelt, eher geneigt waere, sich auf die Produktnutzung zu konzentrieren.

2. Identifizieren von Schluesselbereichen

Beginnend mit den verschiedenen Moeglichkeiten, von denen Daten in die Organisation fliessen, koennen Fuehrungskraefte in einem Unternehmen bestimmen, wie die Datenquellen verwendet werden koennen, und zwar auf eine Weise, die dem Unternehmen den groessten Nutzen bringt. Die wahrscheinlichsten Bereiche werden diejenigen sein, die fuer die Verwirklichung der gesamten Geschaeftsstrategie von entscheidender Bedeutung sind.

3. Zieldatensaetze

Nachdem identifiziert wurde, welche Bereiche des Unternehmens am meisten von Analysen und Schluesselfragen profitieren, die angesprochen werden muessen, besteht der naechste Schritt darin, die Datensaetze auszurichten, die die Fragen beantworten, die als Ergebnis des Prozesses entstanden sind.

Welche Quellen liefern die wertvollsten Informationen im Kontext der Unternehmensstrategie und -ziele? Fragen wie diese helfen, die vorhandenen Daten zu rationalisieren. Das Targeting von Daten gemaess den Geschaeftszielen traegt dazu bei, die Datenspeicherkosten niedrig zu halten und gleichzeitig sicherzustellen, dass die nuetzlichsten Erkenntnisse genutzt werden.

4. Sammeln und Analysieren von Daten

Waehrend wertvolle Daten auf jeder Ebene der Organisation gesammelt werden und sowohl aus externen als auch internen Quellen stammen, muessen diejenigen, die die Daten verwalten, identifiziert werden. Meistens werden dies Abteilungsleiter und in geringerem Masse Manager sein.

Integrierte Systeme koennen erforderlich sein, um verschiedene Datenquellen miteinander zu verknuepfen, damit Daten effektiv aggregiert und analysiert werden koennen. Je nach Art der zu analysierenden Daten kann das erforderliche Mass an Faehigkeiten variieren. Mitarbeiter in einer Abteilung benoetigen moeglicherweise nur Kenntnisse ueber Microsoft Excel, um Analysen durchzufuehren, waehrend eine andere Abteilung erfordern kann, dass Mitarbeiter in einer angepassten Analytics-Anwendung oder Suite vertraut sind.

5. Implementieren

Die Art und Weise, in der Erkenntnisse aus Daten praesentiert werden, ist der letzte Schritt, in dem Erfahrung, Know-how und Intuition wieder ins Spiel kommen. Dadurch wird auch bestimmt, wie viel die Organisation aus den Daten gewinnen kann.

Im Umgang mit komplexen Datensaetzen (z. B. mehr als MS Excel in der Lage sein koennte), gibt es viele Business Intelligence-Dienstprogramme zur Verfuegung, die komplexe Datensaetze zusammenstellen und auf eine Weise praesentieren koennen, die Entscheidungstraegern und Mitarbeitern im gesamten Unternehmen Erkenntnisse deutlich macht.

Ja, es gibt ein bisschen mehr, um ein datengesteuertes Unternehmen zu werden als eine zusammenfassende Entscheidung, dass das Unternehmen jetzt Daten einbindet, um Geschaeftsentscheidungen voranzutreiben, aber der Prozess muss nicht muehsam oder belastend sein. Gute Analysetools und die richtige Technologiearchitektur koennen helfen, die richtigen Parameter fuer eine effektive Implementierung festzulegen.

Die Ausrichtung der Unternehmenskultur, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter abteilungsuebergreifend ueber den Wert der Daten informiert sind und die beste Moeglichkeit, das Beste daraus zu machen, wird zu einer reibungslosen Implementierung und langfristigen Erfolg fuehren.