Wie blinde Flecken und Datenlücken den data driven Geschäftswert mindern

Man kann nicht messen, was man nicht sehen kann. Wenn Sie dies in Bezug auf Daten betrachten, können Sie auch keine blinden Flecken in den Daten analysieren, kuratieren oder nutzen, um handlungsrelevante Erkenntnis zu gewinnen.

Für viele Business-Technologen und business intelligence führen blinde Flecken und Datenlücken zu Frustration und erschweren es den Teams, dem Unternehmen einen data driven Mehrwert zu liefern. Aber was bedeutet das in der Praxis? Wie wirkt sich mangelnde Transparenz auf die Geschäftsziele aus, und was können Unternehmen tun, um den Informationsbetrieb wieder auf Kurs zu bringen?

Der aktuelle Stand des Sehens

Jüngste Umfragedaten machen es deutlich: Datentransparenz ist ein Problem für Unternehmen. Zweiundfünfzig Prozent der Datenexperten nannten mangelnde Transparenz in der gesamten IT-Umgebung als ihre größte Herausforderung - der Mangel an proaktiven Warnmeldungen lag mit 37 Prozent weit abgeschlagen an zweiter Stelle.

Das macht Sinn: Zwar ist es relativ einfach, die Daten von Anfang bis Ende zu überblicken, wenn sich Data Warehouses und Speichersysteme unter einem Dach befinden. Blinde Flecken treten am häufigsten auf, wenn mehrere Cloud , geografisch ungleiche backup , SaaS-Schattenanwendungen und die zunehmende Nutzung des Internets der DingeIoT) zur Verfolgung, verwalten und Überwachung von Geschäftsabläufen hinzukommen.

Einfach ausgedrückt: Die Teams haben mehr Daten, mit denen sie arbeiten können, aber deutlich weniger Transparenz.

Die Probleme von Daten im Dunkeln

Daten im Dunkeln bringen für Datenexperten mehrere Herausforderungen mit sich, unter anderem:

Kontext kultivieren

Bei data driven Entscheidungen kommt es auf den Kontext an. Angenommen, die Teams haben keinen Zugang zu allen verfügbaren Daten. In diesem Fall könnten sie Schlüsselindikatoren übersehen, die helfen könnten, effektivere Maßnahmen zu ermitteln. Der Kontext trägt auch dazu bei, dass Entscheidungen nicht auf der Grundlage von Informationen getroffen werden, die veraltet und nicht mehr relevant sind.

Identifizierung von Problemen

Wie Tech Target festgestellt hat, besteht eine der größten Herausforderungen bei big data darin, Probleme mit der Datenintegrität und -qualität zu finden und zu beheben. Wenn dann noch ein Mangel an Transparenz hinzukommt, kann diese Herausforderung schnell zu einem großen Problem werden: Daten, die man nicht sehen kann, können bedeuten, dass schlechte Daten gute Daten verunreinigen und die Fähigkeit von Unternehmen, die richtigen Entscheidungen zu treffen, verzerren.

Kosteneffiziente Skalierung

Data Warehouses, backup und Analyselösungen skalieren natürlich mit dem Wachstum des Unternehmens. Aber ohne einen klaren Überblick darüber, wo die Daten gespeichert sind, wie viele Daten Sie haben und wie viel Platz Sie benötigen, kann es leicht passieren, dass Sie zu viel oder zu wenig Geld für Investitionen in die Datenskalierung ausgeben. Beide Fälle sind problematisch: Geben Sie zu viel aus, zahlen Sie für vergeudeten Platz. Geben Sie zu wenig aus, kann es zu erheblichen Leistungsproblemen kommen, da die Ressourcen bis an die Grenze belastet werden.

Das Potenzial von 20/20 Vision

Mit besseren Erkenntnis darüber, wo sich die Daten befinden, wofür sie verwendet werden und wie sie mit den Unternehmenszielen zusammenhängen, sind Unternehmen besser darauf vorbereitet, Echtzeitanalysen durchzuführen, die die strategische Entscheidungsfindung vorantreiben.

Erwägen Sie die Verwendung von Kundendaten. isolation haben Kundendaten einen gewissen Wert, aber nur eine begrenzte Reichweite. Historische Transaktionsdaten deuten beispielsweise auf ein Kaufmuster hin. Kombiniert man sie jedoch mit Informationen über Kundendienstanrufe, Engagement in social media und Website-Besuche, können Unternehmen ein vollständiges Bild der Migration erstellen. Diese "360°-Kundenansicht" ermöglicht es, Bereiche für eine verbesserte Servicebereitstellung oder eine Personalisierung des Kundenerlebnisses zu ermitteln, die dazu beitragen können, die Kundenabwanderung zu verringern oder zusätzliche Umsatzmöglichkeiten zu erschließen.

Aber eine 20/20-Sicht lässt sich nicht über Nacht erreichen. Neben klaren Datenzielen, wie der Steigerung der Kundenausgaben oder der Verbesserung der Kundenzufriedenheit, benötigen Unternehmen Tools, die in der Lage sind, disparate Datenquellen zu beleuchten. Dazu gehören hybride Cloud ebenso wie Datenmanagement und Plattformen zur Integration von Unternehmensdaten - alles, was die Distanz zwischen Daten und Maßnahmen verkürzt und es ermöglicht, aktuelle Datenlücken zu schließen.

Blinde Flecken bei den Daten verringern den data driven Geschäftswert. Sehen Sie, worauf es ankommt - mit Lösungen, die eine durchgängige Transparenz ermöglichen.

Über Traci Curran

Traci Curran ist als Director of Product Marketing bei Actian tätig und konzentriert sich auf die Actian Data Platform. Mit mehr als 20 Jahren Erfahrung im Technologiemarketing war Traci Curran zuvor in leitenden Marketingpositionen bei CloudBolt Software, Racemi (von der DXC Corporation übernommen) sowie bei einigen der innovativsten Startups der Welt tätig. Tracis Leidenschaft ist es, Kunden dabei zu helfen, zu verstehen, wie sie Innovationen beschleunigen und Wettbewerbsvorteile erzielen können, indem sie die digitale Transformation und Cloud nutzen.