Skip to main content

The Data Economist Blog (DE) | Etablierung einer Data Inspired & Digital Culture

Data Driven Company – Data Intelligence braucht Daten- und Prozessdurchgängigkeit

Erst der Dreiklang Datendurchgängigkeit, Prozessdurchgängigkeit und durchgängige Datenanalyse macht Unternehmen Data Driven und Customer Centric.

Für eine erfolgreiche Transformation zu einem datengetriebenen Unternehmen ist es wichtig Prozesse und Daten einheitlich zu betrachten und zu verstehen sowie Datendurchgängigkeit herzustellen. Dies bedeutet, dass Daten über verschiedene Abteilungen und Systeme hinweg nahtlos fließen können, in einer konsistenten Form vorliegen und die operativen Prozesse und Menschen durchgängig zu unterstützen.

Das Ziel der Datendurchgängigkeit besteht darin, sicherzustellen, dass alle relevanten Daten an den richtigen Stellen verfügbar sind und in Echtzeit analysiert werden können. Wenn Daten isoliert oder fragmentiert vorliegen, entstehen Informationslücken und Inkonsistenzen, die zu ineffizienten Prozessen und ungenauen Analysen führen können. Durch die Schaffung von Datendurchgängigkeit wird ein einheitlicher Datenzugriff und -austausch gewährleistet, was zu einer verbesserten Zusammenarbeit und schnelleren Entscheidungsfindung führt.

Kundenfokus

Eine Fokussierung auf den Kunden ist ein zentraler Aspekt einer datengetriebenen Transformation. Durch die einheitliche Betrachtung von Prozessen und Daten erhalten Unternehmen ein umfassendes Verständnis ihrer Kunden. Daten über Kundeninteraktionen, Kaufverhalten, Präferenzen und Feedback können analysiert werden, um fundierte Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, personalisierte Angebote, maßgeschneiderten Service und optimierte Kundenerlebnisse anzubieten. Indem sie die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden besser verstehen, können Unternehmen ihre Produkte und Dienstleistungen verbessern und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern.

Vorteile einer Datendurchgängigkeit

Datendurchgängigkeit, als Voraussetzung für eine erfolgreiche Transformation zur Data Driven Company bietet Unternehmen einen Mehrwert auf mehreren Ebenen:

Ganzheitlicher Blick: Durch die Herstellung von Datendurchgängigkeit und die einheitliche Betrachtung von Prozessen und Daten können Unternehmen ein ganzheitliches Bild ihrer Aktivitäten und Leistung erhalten. Dies ermöglicht es ihnen, ein umfassendes Verständnis der Geschäftsabläufe zu entwickeln und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Effizienzsteigerung: Durch einen nahtlosten Datenfluss in den Prozessen können Unternehmen ihre Abläufe optimieren und automatisieren. Datengetriebene Prozesse ermöglichen eine schnellere und präzisere Ausführung von Aufgaben, was zu einer verbesserten Effizienz und Produktivität führt und ermöglicht Kosten zu senken.

Erhöhte Transparenz: Die Betrachtung von Prozessen und Daten als eine Einheit ermöglicht eine bessere Transparenz über den gesamten Prozessablauf. Daten können verwendet werden, um Einblicke in den Fortschritt, Engpässe und Effektivität von Prozessen zu gewinnen sowie ineffiziente Bereiche zu identifizieren und zu optimieren.

Bessere Entscheidungsfindung: Datengetriebene Unternehmen können auf eine breite Palette von Daten zugreifen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Dies ermöglicht es Führungskräften und Mitarbeitern z.B. auf Echtzeitinformationen zuzugreifen und Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und Trends zu treffen, anstatt auf Annahmen oder Bauchgefühl zu vertrauen.

Innovationsförderung: Die Betrachtung von Prozessen und Daten als eine Einheit schafft eine Grundlage für Innovationen. Durch die Analyse von Daten können Unternehmen neue Erkenntnisse gewinnen, Trends erkennen und neue Geschäftsmöglichkeiten identifizieren. Datengetriebene Unternehmen sind besser positioniert, um neue Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle zu entwickeln, um mit den sich verändernden Marktbedingungen stets Schritt zu halten.

Verbesserte Datenqualität: Eine durchgängige Dateninfrastruktur ermöglicht es Unternehmen, die Qualität ihrer Daten zu verbessern. Dies beinhaltet die Harmonisierung von Datenformaten, die Beseitigung von Redundanzen und Inkonsistenzen sowie die Implementierung von Mechanismen zur Datensicherung und -validierung. Durch bessere Datenqualität können fundierte Entscheidungen getroffen und bessere Ergebnisse erzielt werden.

Ganzheitliche Analysemöglichkeiten: Durch die Herstellung von Datendurchgängigkeit und die einheitliche Betrachtung von Prozessen und Daten können Unternehmen umfassende Analysefähigkeiten entwickeln. Dies ermöglicht es ihnen Daten retrospektiv zu analysieren, um vergangene Trends und Muster zu verstehen, Echtzeitdaten zur Überwachung aktueller Geschäftszustände, um zeitnah auf unerwünschte Veränderungen zu reagieren und prädiktive Analysen durchzuführen, um zukünftige Entwicklungen und Chancen vorherzusagen.

Betrachtung von Daten in 3 Zeitphasen

Die Fähigkeit alle drei Phasen der Analyse - retrospektiv, Echtzeit und prädiktiv – durchgängig anzuwenden, ist elementar für datengetriebene Unternehmen und bringt mehrere Vorteile mit sich:

Rückblickende Analyse (retrospektiv): Durch die Analyse vergangener Daten können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen und vergangene Leistung, Kundenverhalten, Markttrends und andere relevante Faktoren verstehen. Dies hilft bei der Identifizierung von Mustern, Fehlern und Chancen zur Verbesserung.

Echtzeitanalyse (real-time): Durch die Überwachung und Analyse von Echtzeitdaten können Unternehmen aktuelle Einblicke in ihre Geschäftsprozesse gewinnen. Dies ermöglicht es ihnen, schnell auf Veränderungen zu reagieren, Probleme zu erkennen und sofortige Maßnahmen zu ergreifen.

Prädiktive Analyse (predictive): Durch die Anwendung von fortgeschrittenen Analysetechniken können Unternehmen Vorhersagen über zukünftige Ereignisse und Entwicklungen treffen. Dies ermöglicht es ihnen, Chancen zu identifizieren, Risiken zu mindern und fundierte strategische Entscheidungen zu treffen.

Durch die Kombination dieser drei Analysephasen können Unternehmen ein umfassendes Verständnis ihrer Vergangenheit, Gegenwart und potenziellen Zukunft gewinnen. Dies ermöglicht ihnen, proaktiv zu handeln, wettbewerbsfähiger zu sein und ihr Wachstumspotenzial zu maximieren.

Interoperability - Voraussetzung für Data Driven Company

 

Data Strategy, Data Science, Data Driven Company, Data Intelligence, Customer Centricity, Interoperability

  • Geändert am .
  • Aufrufe: 2809