So gestalten Sie Ihre Migration

Das Wort Analytics mit einem Mann, der Notizen macht

Die Zukunft Ihres Unternehmens hängt davon ab, dass Sie stärker data-driven arbeiten. Eine erfolgreiche Migration auf datengestützte Analysen Migration ein Unternehmen seine Daten nicht mehr nur dazu nutzt, um zu verstehen, was in der Vergangenheit geschehen ist, sondern Echtzeitdaten einsetzt, um den Anwendern dabei zu helfen, die jeweils beste Vorgehensweise zu bestimmen. Um diese Migration zu vollziehen, müssen Ihre Unternehmenskultur, Ihre Vision und Ihre Denkweise in Bezug auf Daten wahrscheinlich grundlegend überarbeitet werden.

Datenorientierte Kultur

Laut PricewaterhouseCoopers (PwC) sind 86 % der Führungskräfte der obersten Ebene der Ansicht, dass die Unternehmenskultur entscheidend für den Erfolg ihres Unternehmens ist. Sie müssen einige alte Gewohnheiten ablegen, beispielsweise sich bei allen Anforderungen der Nutzer auf Ihren begrenzten Bestand an Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern zu verlassen, und stattdessen Wege finden, anderen die Möglichkeit zur Selbstbedienung zu geben. Engpässe führen dazu, dass Chancen verpasst werden, den Umsatz zu steigern, Kosten zu senken, Customer-Experience zu verbessern, effizienter zu arbeiten und vieles mehr.

Wie Echtzeit Data Analytics , eine data-driven zu schaffen:

Self-Service den Nutzern schneller Einblicke, sodass Unternehmen den Wert ihrer Daten schneller ausschöpfen können.
Unternehmensweite kollaborative Iteration bindet Talente auf allen Ebenen der Organisation ein, um Entscheidungsfindung zu verbessern.
Analysen, die eingebettet alltägliche Tools und Anwendungen eingebettet , liefern Daten im richtigen Kontext.
Die Einbeziehung der Mitarbeiter in Entscheidungsfindung , Talente zu gewinnen und zu binden.

Datengestützte Vision

Ihre Zukunft im Bereich Data Analytics von Ihrer data-driven Data Analytics (d. h. davon, was Sie Echtzeitanalysen ). Sie werden niemals alle Daten erfassen und analysieren können, und Sie sollten es gar nicht erst versuchen. Beginnen Sie stets mit den Geschäftszielen im Blick und arbeiten Sie sich von dort aus rückwärts vor, um zu ermitteln, welche Daten zur Erreichung dieser Ziele benötigt werden.

Wenn es beispielsweise Ihr Ziel ist, Customer-Experience zu verbessern, müssen Sie sich auf Daten konzentrieren, die Ihnen helfen, ein umfassendes Bild Ihrer Kunden zu erstellen, damit Sie wissen, wann der richtige Zeitpunkt ist, um mit ihnen in Kontakt zu treten. Auf dieser Grundlage können Sie dann sinnvolle Maßnahmen und Erlebnisse bieten, die langfristig die Kundenbindung stärken. Der Fokus sollte auf der Widerstandsfähigkeit der Lieferkette liegen. Dabei Nutzen Sie Nutzen Daten zu Angebot und Nachfrage, Lagerbeständen, Transport, Lagerabläufen, Personalauslastung und vielem mehr.

Datenproduktdenken

Viele Datenexperten begehen den Fehler, sich zunächst darauf zu konzentrieren, Daten für das Unternehmen bereitzustellen, und erst danach herauszufinden, wie diese an die Bedürfnisse der verschiedenen Interessengruppen angepasst werden können. Das ist so, als hätte man einen Hammer und würde nach Nägeln suchen. Die Datensätze, die Sie den Nutzern zur Verfügung stellen, entsprechen oft nicht deren Erwartungen, was bei den Datennutzern zu Frustration führt. Stattdessen sollten Sie umgekehrt vorgehen: Verstehen Sie zunächst die Bedürfnisse Ihrer Interessengruppen und arbeiten Sie dann daran, Daten zu identifizieren und bereitzustellen, die diesen Bedürfnissen entsprechen.

Dies entspricht der Denkweise von Software-Produktmanagern, übertragen auf die Welt der Daten. Sie können das „Produktdenken“ anwenden, bei dem zunächst Nutzer erfasst und anschließend Funktionen entwickelt werden, um diesen gerecht zu werden – und zwar während Ihrer gesamten Migration. Genau wie bei einem Produkt, das neue Funktionen benötigt, um seine Kunden zufrieden zu stellen, können Sie Lücken in der Datenerfahrung Ihrer Nutzeridentifizieren und beheben. Das Verständnis der Bedürfnisse Ihrer Nutzer muss eine grundlegende Data Analytics sein.

Hier sind ein paar Tipps:

Lernen Sie Ihre Nutzer kennen. Beim Produktdaten-Ansatz 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 Stakeholder, die sich täglich mit der Lösung geschäftlicher Herausforderungen befassen. Bieten Sie ihnen einfachen Zugriff auf Daten, die für ihre jeweiligen Fachgebiete relevant sind. Beispiele hierfür sind Finanzanalyse, Vertriebs- und Marketingaktivitäten, Lieferkette und Vertrieb, Kundenservice und Kundenerfolg, Gesundheitswesen und Ausgabenmanagement sowie Betrugs- und Risikomanagement.

Verstehen Sie die Probleme Ihrer Kunden. Anhaltende Probleme mit einem Produkt oder einer Dienstleistung können zu Unannehmlichkeiten bei Data Analytics , beim Zugriff und bei Nutzer führen und unnötige Reibungsverluste bei usability verursachen. Betrachten Sie die Aussagekraft und Relevanz von Daten als Produktvorteile, um Nutzer zu erfüllen. Präsentieren Sie Ihr Datenprodukt rechtzeitig und im richtigen Kontext.

Erfahren Sie, wie sie Erfolg messen. Sie müssen Daten priorisieren, die den Nutzern helfen, ihre Ziele zu erreichen – genauso, wie Sie Funktionen priorisieren, in denen Kunden den größten Nutzen sehen. Dies hängt oft davon ab, wie die Nutzer ihre Leistung messen. Versuchen die Nutzer, die Kundenzufriedenheit (CSAT) und den Net Promoter Score (NPS) zu verbessern? Wie messen sie operative Exzellenz? Welche finanziellen Kennzahlen sind für sie wichtig?

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