Wie Sie Ihre Migration data driven gestalten

Ihre Zukunft als erfolgreiches Unternehmen hängt davon ab, dass Sie data driven arbeiten. Eine erfolgreiche Migration führt dazu, dass ein Unternehmen seine Daten nicht mehr verwendet, um zu verstehen, was in der Vergangenheit passiert ist, sondern um Echtzeitdaten zu nutzen, die den Benutzern helfen, die beste Vorgehensweise für den aktuellen Moment zu wählen. Um diese Migration zu vollziehen, müssen Ihre Kultur, Ihre Vision und Ihre Denkweise in Bezug auf Daten überarbeitet werden.

data driven Kultur

Laut PricewaterhouseCoopers (PwC) sind 86 % der Führungskräfte der C-Suite der Meinung, dass die Unternehmenskultur für den Erfolg ihres Unternehmens entscheidend ist. Sie müssen sich von einigen alten Gewohnheiten verabschieden, z. B. davon, dass Sie sich für alles, was die Benutzer benötigen, auf Ihren begrenzten Bestand an Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern verlassen und Wege finden, andere zur Selbstbedienung zu befähigen. Engpässe führen zu verpassten Chancen, den Umsatz zu steigern, die Kosten zu senken, die Customer-Experience zu verbessern, effizienter zu arbeiten und vieles mehr.

Wie Data Analytics zur Schaffung einer data driven Kultur beiträgt:

• Self-Service verschafft den Benutzern schnellere Einblicke, so dass Unternehmen den Wert der Daten schneller erkennen können.
• Unternehmensweite kollaborative Iteration bindet Talente auf allen Ebenen einer Organisation ein, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.
• In alltägliche Tools und Anwendungen eingebettet Analysen liefern Daten im richtigen Kontext.
• Die Einbeziehung der Arbeitnehmer in die Entscheidungsfindung hilft, Talente anzuziehen und zu halten.

data driven Vision

Ihre Zukunft der Data Analytics hängt von Ihrer data driven Vision ab (was Sie sich Echtzeitanalysen erhoffen). Sie werden nie in der Lage sein, alle Daten zu sammeln und zu analysieren, und Sie sollten es auch gar nicht versuchen. Beginnen Sie immer mit den Unternehmenszielen und arbeiten Sie von dort aus, um zu bestimmen, welche Daten zur Erreichung dieser Ziele erforderlich sind.

Wenn Ihr Ziel beispielsweise darin besteht, die Customer-Experience zu verbessern, müssen Sie sich auf Daten stützen, die Ihnen helfen, eine 360-Grad-Sicht auf Ihre Kunden aufzubauen, damit Sie wissen, wann der richtige Zeitpunkt ist, um mit ihnen in Kontakt zu treten. Dann können Sie sinnvolle Aktionen und Erlebnisse anbieten, die ihre Loyalität langfristig stärken. Die Widerstandsfähigkeit der Supply chain sollte Ihr Schwerpunkt sein. Sie Nutzen von Daten zu Angebot und Nachfrage, Bestand, Transport, Lagerbetrieb, Arbeitsauslastung und mehr.

Daten-Produkt-Denken

Viele Datenexperten machen den Fehler, sich zunächst darauf zu konzentrieren, Daten für das Unternehmen verfügbar zu machen, und dann zu überlegen, wie man sie mit den Bedürfnissen der verschiedenen Interessengruppen in Einklang bringen kann. Das ist so, als würde man mit einem Hammer nach Nägeln suchen. Die Datensätze, die Sie den Nutzern zur Verfügung stellen, sind oft nicht das, was sie erwartet haben, und das frustriert Ihre Datenkonsumenten. Stattdessen sollten Sie umgekehrt vorgehen: Sie sollten zunächst die Bedürfnisse Ihrer Stakeholder verstehen und dann daran arbeiten, Daten zu ermitteln und bereitzustellen, die diese Bedürfnisse erfüllen.

Dies ist vergleichbar mit der Denkweise von Software-Produktmanagern, angewandt auf die Welt der Daten. Sie können eine "Produkt"-Denkweise anwenden, die zunächst die Bedürfnisse Nutzer versteht und dann Funktionen entwickelt, um diese in Ihrer Analytics Migration zu erfüllen. Wie bei einem Produkt, das neue Funktionen entwickeln muss, um seine Kunden zufrieden zu stellen, können Sie Lücken in der Datenerfahrung Ihrer Nutzeridentifizieren und beheben. Die Bedürfnisse Ihrer Nutzer zu verstehen, muss eine grundlegende Designregel für Data Analytics sein.

Hier sind ein paar Hinweise:

Kennen Sie Ihre Benutzer. Beim Denken in Produktdaten sind die Nutzer Ihre Kunden. Wahrscheinlich kennen Sie die Bedürfnisse Ihrer traditionellen Dateningenieure und Datenwissenschaftler bereits sehr gut. Aber wie sieht es mit Ihren Fachanwendern aus? Dies sind wichtige Interessengruppen, die sich täglich mit der Lösung geschäftlicher Herausforderungen befassen. Bieten Sie ihnen einen einfachen Zugang zu Daten, die für ihr Fachgebiet relevant sind. Beispiele hierfür sind Finanzanalysen, Vertriebs- und Marketingabläufe, supply chain und Vertrieb, Kundendienst und Kundenerfolg, Gesundheitswesen und Ausgabenmanagement sowie Betrugs- und Risikomanagement.

Kenne ihren Schmerz. Anhaltende Probleme mit einem Produkt oder einer Dienstleistung können Unannehmlichkeiten für die Data Analytics Software, den Zugang und die Nutzer des Kunden sowie unnötige Reibungsverluste für die usability verursachen. Denken Sie an die Bedeutung und Relevanz von Daten als Produktvorteile, um die Bedürfnisse Nutzer zu erfüllen. Präsentieren Sie Ihr Datenprodukt zur richtigen Zeit und im richtigen Kontext.

Wissen, wie sie den Erfolg messen. Sie müssen die Daten priorisieren, die den Nutzern helfen, ihre Ziele kennenlernen , so wie Sie auch die Funktionen priorisieren, die für die Kunden am wichtigsten sind. Dies hängt oft davon ab, wie die Benutzer ihre Leistung messen. Versuchen die Benutzer, die Daten zur Kundenzufriedenheit (CSAT) und zum Net Promoter Score (NPS) zu verbessern? Wie messen sie die operative Exzellenz? Welche Finanzkennzahlen sind für sie wichtig?

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Über Actian Corporation

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