Analyseprogramm und Projektbegründung

Die Wirtschaft befindet sich derzeit in einem analytischen Umbruch, und es gibt sowohl positive als auch negative Signale für ihre Zukunft. Infolge von Faktoren wie der niedrigen Arbeitslosenquote, steigenden Löhnen und steigenden Preisen befinden sich die Unternehmen in einem Spektrum von Zuständen.

Die jüngsten Rückschläge scheinen in erster Linie auf makroökonomische Faktoren zurückzuführen zu sein. Ich habe einen positiven Ausblick auf die IT-Budgets im Jahr 2024, weil ich mit einer Lockerung der IT-Ausgaben rechne, die seit 2022 durch die Angst vor einer Rezession begrenzt wurden. Dadurch wird sich der Nachholbedarf, der 2023 aufgebaut wurde, entladen können. Da Daten der Schlüssel zum Erfolg für diese neuen Bestrebungen sind, ist die Nachfrage nach Datenbereinigung und Governance-Technologien gestiegen, um umfassende Datenqualitätsprobleme in Vorbereitung auf KI-basierte Bestrebungen anzugehen.

Aus einer breiteren Perspektive betrachtet, erlebt der Daten- und Analysesektor trotz der Instabilität des Makroumfelds ein konsistentes und stetiges Wachstum. Die Akzeptanz von Unternehmensprogrammen, die sich mehr auf die Optimierung als auf die Veränderung konzentrieren, ist jedoch größer. Als Mittel zur Kostensenkung stoßen Umstrukturierung und Modernisierung von Anwendungen sowie solides Foundational Engineering auf immer größeres Interesse. So prüfen Unternehmen beispielsweise die Möglichkeit der Containerisierung ihrer Anwendungen, da die Betriebskosten von containerisierten Anwendungen geringer sind.

In diesem Umfeld werden derzeit Projekte genehmigt, doch die Bedingungen für die Genehmigung sind recht streng. Die Unternehmen werden sich zunehmend bewusst, wie wichtig es ist, die Rentabilität ihrer Investitionen zu maximieren. Das Interesse an der Kapitalrendite (ROI) hat wieder zugenommen, und diejenigen, die wollen, dass ihre Projekte die nächste Stufe erreichen, tun gut daran, ihr Bestes zu geben, indem sie die Kapitalrendite in die Struktur ihrer Projekte einbeziehen.

Programm- und Projektbegründung

Zunächst ist es wichtig, den Standpunkt zu verstehen, den Sie zu rechtfertigen versuchen:

• Ein Programm für Analysen, das Analysen für eine Reihe von Projekten liefert.
• Ein Projekt, das die Analytik nutzen wird.
• Analytik im Zusammenhang mit einem Projekt.
• Die Integration neu abgeschlossener Projekte in ein bereits etabliertes Analyseprogramm.

Finden Sie einen Ausweg aus dem Schlamassel, indem Sie herausfinden, was genau gerechtfertigt werden muss, und sich dann an die Arbeit machen, diese Rechtfertigung zu erstellen. Bei der Rechtfertigung einer Geschäftsinitiative mit der Kapitalrendite kann man das Projekt auf die prognostizierten Cashflows für das Unternehmen beschränken, um die Kapitalrendite für die Data Layer zu ermitteln (was in diesem Zusammenhang vielleicht besser als falscher Begriff bezeichnet werden sollte). Damit das Projekt als Katalysator für ein effektives Datenprogramm fungieren kann, muss die Initiative Erträge liefern.

Die Frage, die beantwortet werden muss, um den Start eines bestehenden Datenprogramms oder die Erweiterung eines bestehenden Datenprogramms zu rechtfertigen, lautet wie folgt: Warum sollte man das/die neue(n) Geschäftsprojekt(e) in das Datenprogramm/die Datenarchitektur integrieren, anstatt eine unabhängige Datenlösung zu verwenden? Diese Projekte erfordern Daten und vielleicht einen Datenspeicher, wenn die Anwendung nicht bereits über einen solchen verfügt, dann sollte eine Synergie mit dem, was zuvor aufgebaut wurde, hergestellt werden.

In diesem Zusammenhang gibt es die Optimierung, die Reduzierung auf das Wesentliche und alles dazwischen. Die Reduzierung auf das Wesentliche kann in einer Organisation auf unterschiedliche Weise erfolgen. All dies sind Anzeichen für eine übermäßige Reichweite und erweiterte Datenschuld:

1. Die Entscheidung gegen den Einsatz von nutzbaren Plattformen wie Data Warehouses, Data Lakes und Master Datenmanagement zugunsten von einmaligen" und scheinbar (täuschend) kostengünstigeren, nicht gemeinsam genutzten Datenbanken, die eng an ein Projekt angepasst sind.
2. Der Einstellung von Datenwissenschaftlern Einhalt gebieten. Unternehmen, die sich selbst ernst nehmen, müssen sich selbst ernst nehmen, wenn es darum geht, den schwer fassbaren echten Data-Scientist einzustellen. Wenn Sie in diesem Rennen ins Hintertreffen geraten, wird es für Sie sehr schwierig sein, zu den anderen Wettbewerbern aufzuschließen. Auch wenn sie sich erst mit den Daten auseinandersetzen müssen, bevor sie data science einsetzen können, sind Data Scientists in der Lage, in fast jeder Umgebung zu arbeiten.
3. Ignorieren der Tatsache, dass die Datenplattformen und -architektur für den Erfolg eines Datenprogramms wesentlich wichtiger sind als die Datenzugriffsschicht, und infolgedessen Konzentration aller Bemühungen auf die business intelligence . Sie sollten in der Lage sein, zahlreiche BI-Lösungen auf eine robuste Datenarchitektur aufzusetzen und trotzdem Ihr Ziel zu erreichen.
4. Die Datenarchitektur wird nicht aus der Perspektive von Datendomänen betrachtet. Dies führt zu doppelten und inkonsistenten Daten, was wiederum zu Datenschulden führt, da während des Datenerstellungsprozesses zusätzliche Arbeit anfällt und nach dem Zugriff ein Abstimmungsprozess (mit anderen ähnlich aussehenden Daten) erforderlich ist. Ein Datenmanagement und ein Datenverflechtungsansatz, der Domänen aufbaut und Dateneigentum zuweist, helfen, dies zu verhindern.

Kosten senken

Wenn das Klima in Ihrem Unternehmen durch vorsichtige Ausgaben geprägt ist, sollten Sie sich auf das Geschäftsergebnis Ihres Datenprojekts konzentrieren und einen wiederholbaren, konsistenten Prozess verwenden, der Governance für Projekt Rechtfertigung. Nutzen Sie die Senkung der Ausgaben zur Rechtfertigung von Daten Programme. Vermeiden Sie es auch, die Kosten bis zum Äußersten zu reduzieren, indem Sie Ihre Daten übermäßig einschränken, da Sie dadurch die Zukunft verlieren können.

Obwohl dies immer der Fall sein sollte, sind es doch gerade Zeiten wie diese, in denen sich in Unternehmen Effizienzsteigerungen ergeben und sie sich übermäßig für Werte interessieren. Vielleicht müssen Sie über die Schlagzeilen hinausgehen, um diesen Wert für Ihr Unternehmen zu erschließen. In Datenkreisen weiß man über Actian Bescheid. Ich weiß aus erster Hand, dass es leistungsfähiger und kostengünstiger ist als die Data-Warehouses, die in der Presse am häufigsten erwähnt werden, und gleichzeitig voll funktionsfähig ist.

Alle Unternehmen müssen Forschung und Entwicklung betreiben, um sich einen Überblick über die Technologien zu verschaffen, die sie im nächsten Jahrzehnt voranbringen werden. Ich empfehle Ihnen, die Actian Data Platform auszuprobieren.