5 Roadblocks, die Ihre datengetriebenen Ziele aufhalten?



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Big Data ist ein Wundertäter. Recht?! Daten bieten uns so viele Wettbewerbsvorteile– Zeitersparnis, Kundenerkenntnisse, Effizienzsteigerung. Es hilft uns dabei, unsere Kunden besser anzusprechen, unsere Marketingbemühungen zu personalisieren und neue Produkte zu entwickeln, die unsere Kunden wirklich wollen. Also, warum ist es das von 95 Prozent von Fortune 1000-Unternehmern, die Big-Data-Projekte durchgeführt haben, haben weniger als 50 Prozent von ihnen einen tatsächlichen Nutzen gesehen? Es hat sich herausgestellt, dass es einige ernsthafte Hindernisse für das Erreichen datengesteuerter Ziele gibt.

Wenn Sie in Ihrem Unternehmen auf datenbasierte Entscheidungsfindung und datenbasierte Kultur gesetzt haben, wissen Sie dies wahrscheinlich bereits. Die bloße Datenmenge, die an einem bestimmten Tag erstellt wird, ist genug, um selbst die versiertesten Geschäftsleute zu überwältigen. In der Tat heißt es, dass die Informationsmenge in Computern verdoppelt sich alle zwei Jahre. Das wäre in Ordnung, wenn die Daten ordnungsgemäß gekennzeichnet, organisiert, zugänglich und fortlaufend bereinigt würden. Die meisten Daten sind jedoch unstrukturiert – Bilder, Informationen und „Dinge“, die sich nur schwer organisieren lassen, geschweige denn Wert schaffen. Aus diesem Grund reicht es nicht aus, datengesteuerte Ziele zu haben. Es ist wichtig, Datenherausforderungen zu bewältigen, während Sie gerade dabei sind.

Datengetriebene Ziele: Alltagsmanagement

Zuallererst müssen Sie ein klares und kohärentes Programm starten, um die Daten in Schach zu halten, wenn Sie mit der Implementierung datengesteuerter Entscheidungen in Ihrem Unternehmen beginnen möchten. Wie wir immer wieder gelernt haben, sind mehr Daten nicht immer eine gute Sache. Es kann Ihr System überlasten, ist schnell veraltet und birgt ein großes Sicherheitsrisiko. Mit anderen Worten: desto weniger Daten Sie müssen sicher und geschützt sein, je sicherer Ihr Unternehmen sein wird. Je weniger Daten Sie aktualisieren, organisieren, auf sie zugreifen und sie kontinuierlich speichern müssen. Ihr Datenverwaltungsprogramm sollte Dinge wie Deduplizierung, Komprimierung, Tiering, zentrale Zugänglichkeit und natürlich das Löschen von Daten beinhalten, die für die jeweilige Aufgabe nicht zu 100% relevant sind.

Ein Schritt der täglichen Datenverwaltung besteht darin, die richtigen Teammitglieder (Datenanalyse, Ingenieure usw.) einzustellen, die die Daten organisiert und nützlich halten können. Ein weiterer und ebenso wichtiger Schritt ist es, Stellen Sie sicher, dass Sie AI verwenden um Ihnen zu helfen, die Daten selbst zu verwalten und zu nutzen. Da heute so viele Daten vorhanden sind, kann man ohne KI keinen Sinn daraus ziehen. Wenn Sie nicht bereit sind, KI-Systeme in Ihr Datenmanagement einzuführen, können Sie auch Big Data ganz überspringen.

Datengetriebene Ziele: Echtzeitnutzung

Die Sache mit Daten ist, dass sie veraltet sind, sobald sie erstellt werden. Aus diesem Grund wird derzeit so viel Wert auf die Echtzeit-Datenverarbeitung gelegt. Es spielt keine Rolle, wie viele Daten Sie abrufen, wenn Sie sie nur einmal pro Woche, Monat oder Quartal anzeigen. Die einzige Möglichkeit, Daten heute sinnvoll zu nutzen, ist in Echtzeit. Dies unterstreicht den obigen Punkt in Bezug auf die Verwendung von AI zur schnellen Verarbeitung Ihrer Daten. Wenn Sie nicht wissen, wo Sie anfangen sollen, ziehen Sie in Betracht AI-Reise-Mapping. Es hilft Ihnen sicherzustellen, dass Sie über die Infrastruktur, die Mitarbeiter und die Daten verfügen, um AI sinnvoll einzusetzen und Ihre datengetriebenen Ziele zu erreichen.

Datengetriebene Ziele: Verwenden Sie verschiedene Quellen

Sind Ihre Daten schiefgelaufen? Wenn Sie es nicht aus einer Vielzahl von Quellen beziehen, ist dies wahrscheinlich der Fall. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie wüssten nur das Gute, was Ihre Kunden in den sozialen Medien gepostet haben. Oder wenn Sie über Ihre Kunden nur wussten, was Alexa mitgehört und Ihrem Datensystem zugeführt hat. Sie erhalten niemals Einblicke in die Probleme, mit denen sie konfrontiert sind, und in die Bereiche, in denen Sie sich proaktiv um Hilfe bemühen können. (Und Sie wissen nie, ob die von Ihnen gesuchten Daten korrekt sind.) Aus diesem Grund können Sie die Informationen, die Sie über Ihre Kunden wissen, durch Abrufen von Daten aus zahlreichen Quellen abrunden. Dies hilft Ihnen dabei, sicherzustellen, dass Ihre Erkenntnisse nicht voreingenommen sind, und gibt Ihnen auch ein tieferes Verständnis dafür. Dies ist natürlich leichter gesagt als getan und erfordert die Zusammenarbeit zwischen der Branche, der Datenwissenschaft und der IT. Bis jetzt hat sich die Fähigkeit, diese drei Gruppen zusammenzuarbeiten, als schwierig erwiesen.

Datengetriebene Ziele: Sichern Sie diesen Datenstapel

Wie bewahren Sie Ihre Daten sicher auf? Wie verhindern Sie, dass es sumpfig, schmutzig und unorganisiert ist? Woher wissen Sie, dass die Daten, die Sie zusammenstellen, den Aufwand und die Kosten für die Sicherung wert sind? Wenn Sie datengestützte Entscheidungen treffen, müssen Sie entscheiden, ob die von Ihnen abgerufenen Daten nützlich sind und ob es einen ROI gibt, der so sicher ist, wie er sein muss. Wenn Ihre Daten nicht vor Beschädigung geschützt sind, sind sie wertlos. Und wenn es nicht vor Hackern sicher ist, es könnte auch kosten Sie Ihre gesamte Marke und Reputation. Sicherheit wirkt sich immer auf den Erfolg Ihrer datengetriebenen Ziele aus. Auch in diesem Bereich ist die Zusammenarbeit mit der IT wichtig, egal wie viele Datenwissenschaftler autonom mit ihren eigenen Tools in ihrer eigenen Cloud arbeiten möchten.

Datengetriebene Ziele: Kulturangelegenheiten

Am Ende der Daten spielt es keine Rolle, wie viele Daten Sie erfassen, wenn niemand – einschließlich Ihrer Führungskräfte – bereit ist, damit wichtige Unternehmensentscheidungen zu treffen. Kultur ist ein wesentlicher Faktor, um Projekte im digitalen Wandel voranzutreiben. Mitarbeiter müssen glauben die Fähigkeit von Daten, nützliche Erkenntnisse zu liefern, und sie müssen bereit sein, einen Sprung zu wagen, wenn Daten sie auf neues Territorium lenken. Wenn Ihr Unternehmen nicht im Gleichschritt mit Ihren datengetriebenen Projekten eine datengetriebene Kultur aufbaut, werden Sie niemals Erfolg haben, wenn Sie datengetriebene Ziele erreichen.

Ja, Big Data kann eine entscheidende Rolle spielen. Es bietet atemberaubende Einblicke, spart unzählige Stunden menschlicher Arbeit und spart Ihnen unzählige Dollars. Das Denken in der Vergangenheit wird jedoch nicht nur dazu führen, dass datengesteuerte Arbeitsstile die Oberhand gewinnen. Sie müssen sich bewusst anstrengen, um Daten in Ihrem Unternehmen willkommen zu heißen. Dies bedeutet, dass Sie den Weg frei machen, damit es das tut, was es tut: die Transformation.

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Big Data ist ein Wundertäter. Recht?! Data bietet uns so viele Wettbewerbsvorteile – Zeitersparnis, Kundenerkenntnisse, Effizienzsteigerung. Es hilft uns dabei, unsere Kunden besser anzusprechen, unsere Marketingbemühungen zu personalisieren und neue Produkte zu entwickeln, die unsere Kunden wirklich wollen. Warum haben von 95 Prozent der Fortune 1000-Unternehmer, die Big Data-Projekte durchgeführt haben, weniger als 50 Prozent einen tatsächlichen Nutzen gesehen? Es hat sich herausgestellt, dass es einige ernsthafte Hindernisse für das Erreichen datengesteuerter Ziele gibt.

Wenn Sie in Ihrem Unternehmen auf datenbasierte Entscheidungsfindung und datenbasierte Kultur gesetzt haben, wissen Sie dies wahrscheinlich bereits. Die bloße Datenmenge, die an einem bestimmten Tag erstellt wird, ist genug, um selbst die versiertesten Geschäftsleute zu überwältigen. Tatsächlich soll sich die Informationsmenge in Computern alle zwei Jahre verdoppeln. Das wäre in Ordnung, wenn die Daten ordnungsgemäß gekennzeichnet, organisiert, zugänglich und fortlaufend bereinigt würden. Die meisten Daten sind jedoch unstrukturiert – Bilder, Informationen und „Dinge“, die sich nur schwer organisieren lassen, geschweige denn Wert schaffen. Aus diesem Grund reicht es nicht aus, datengesteuerte Ziele zu haben. Es ist wichtig, Datenherausforderungen zu bewältigen, während Sie gerade dabei sind.

Datengetriebene Ziele: Alltagsmanagement

Zuallererst müssen Sie ein klares und kohärentes Programm starten, um die Daten in Schach zu halten, wenn Sie mit der Implementierung datengesteuerter Entscheidungen in Ihrem Unternehmen beginnen möchten. Wie wir immer wieder gelernt haben, sind mehr Daten nicht immer eine gute Sache. Es kann Ihr System überlasten, ist schnell veraltet und birgt ein großes Sicherheitsrisiko. Mit anderen Worten: Je weniger Daten Sie sicher aufbewahren müssen, desto sicherer wird Ihr Unternehmen. Je weniger Daten Sie aktualisieren, organisieren, auf sie zugreifen und sie kontinuierlich speichern müssen. Ihr Datenverwaltungsprogramm sollte Dinge wie Deduplizierung, Komprimierung, Tiering, zentrale Zugänglichkeit und natürlich das Löschen von Daten beinhalten, die für die jeweilige Aufgabe nicht zu 100% relevant sind.

Ein Schritt der täglichen Datenverwaltung besteht darin, die richtigen Teammitglieder (Datenanalyse, Ingenieure usw.) einzustellen, die die Daten organisiert und nützlich halten können. Ein weiterer und ebenso wichtiger Schritt besteht darin, sicherzustellen, dass Sie AI verwenden, um die Daten selbst zu verwalten und zu nutzen. Da heute so viele Daten vorhanden sind, kann man ohne KI keinen Sinn daraus ziehen. Wenn Sie nicht bereit sind, KI-Systeme in Ihr Datenmanagement einzuführen, können Sie auch Big Data ganz überspringen.

Datengetriebene Ziele: Echtzeitnutzung

Die Sache mit Daten ist, dass sie veraltet sind, sobald sie erstellt werden. Aus diesem Grund wird derzeit so viel Wert auf die Echtzeit-Datenverarbeitung gelegt. Es spielt keine Rolle, wie viele Daten Sie abrufen, wenn Sie sie nur einmal pro Woche, Monat oder Quartal anzeigen. Die einzige Möglichkeit, Daten heute sinnvoll zu nutzen, ist in Echtzeit. Dies unterstreicht den obigen Punkt in Bezug auf die Verwendung von AI zur schnellen Verarbeitung Ihrer Daten. Wenn Sie nicht wissen, wo Sie anfangen sollen, ziehen Sie die AI-Reisekarte in Betracht. Es hilft Ihnen sicherzustellen, dass Sie über die Infrastruktur, die Mitarbeiter und die Daten verfügen, um AI sinnvoll einzusetzen und Ihre datengetriebenen Ziele zu erreichen.

Datengetriebene Ziele: Verwenden Sie verschiedene Quellen

Sind Ihre Daten schiefgelaufen? Wenn Sie es nicht aus einer Vielzahl von Quellen beziehen, ist dies wahrscheinlich der Fall. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie wüssten nur das Gute, was Ihre Kunden in den sozialen Medien gepostet haben. Oder wenn Sie über Ihre Kunden nur wussten, was Alexa mitgehört und Ihrem Datensystem zugeführt hat. Sie erhalten niemals Einblicke in die Probleme, mit denen sie konfrontiert sind, und in die Bereiche, in denen Sie sich proaktiv um Hilfe bemühen können. (Und Sie wissen nie, ob die von Ihnen gesuchten Daten korrekt sind.) Aus diesem Grund können Sie die Informationen, die Sie über Ihre Kunden wissen, durch Abrufen von Daten aus zahlreichen Quellen ergänzen. Dies hilft Ihnen dabei, sicherzustellen, dass Ihre Erkenntnisse nicht voreingenommen sind, und gibt Ihnen auch ein tieferes Verständnis dafür. Dies ist natürlich leichter gesagt als getan und erfordert die Zusammenarbeit zwischen der Branche, der Datenwissenschaft und der IT. Bis jetzt hat sich die Fähigkeit, diese drei Gruppen zusammenzuarbeiten, als schwierig erwiesen.

Datengetriebene Ziele: Sichern Sie diesen Datenstapel

Wie bewahren Sie Ihre Daten sicher auf? Wie verhindern Sie, dass es sumpfig, schmutzig und unorganisiert ist? Woher wissen Sie, dass die Daten, die Sie zusammenstellen, den Aufwand und die Kosten für die Sicherung wert sind? Wenn Sie datengestützte Entscheidungen treffen, müssen Sie entscheiden, ob die von Ihnen abgerufenen Daten nützlich sind und ob es einen ROI gibt, der so sicher ist, wie er sein muss. Wenn Ihre Daten nicht vor Beschädigung geschützt sind, sind sie wertlos. Und wenn es nicht vor Hackern sicher ist, kann es Sie auch Ihre gesamte Marke und Ihren Ruf kosten. Sicherheit wirkt sich immer auf den Erfolg Ihrer datengetriebenen Ziele aus. Auch in diesem Bereich ist die Zusammenarbeit mit der IT wichtig, egal wie viele Datenwissenschaftler autonom mit ihren eigenen Tools in ihrer eigenen Cloud arbeiten möchten.

Datengetriebene Ziele: Kulturangelegenheiten

Am Ende der Daten spielt es keine Rolle, wie viele Daten Sie erfassen, wenn niemand – einschließlich Ihrer Führungskräfte – bereit ist, damit wichtige Unternehmensentscheidungen zu treffen. Kultur ist eine wesentliche Voraussetzung, um Projekte im Bereich der digitalen Transformation voranzutreiben. Die Mitarbeiter müssen an die Fähigkeit der Daten glauben, nützliche Erkenntnisse zu liefern, und sie müssen bereit sein, einen Sprung zu wagen, wenn Daten sie in neue Gebiete leiten. Wenn Ihr Unternehmen nicht im Gleichschritt mit Ihren datengetriebenen Projekten eine datengetriebene Kultur aufbaut, werden Sie niemals Erfolg haben, wenn Sie datengetriebene Ziele erreichen.

Ja, Big Data kann eine entscheidende Rolle spielen. Es bietet atemberaubende Einblicke, spart unzählige Stunden menschlicher Arbeit und spart Ihnen unzählige Dollars. Das Denken in der Vergangenheit wird jedoch nicht nur dazu führen, dass datengesteuerte Arbeitsstile die Oberhand gewinnen. Sie müssen sich bewusst anstrengen, um Daten in Ihrem Unternehmen willkommen zu heißen. Dies bedeutet, dass Sie den Weg frei machen, damit es das tut, was es tut: die Transformation.