Vom Datenmanagement zur Entscheidungsfindung für Empowerment

Jeder in einem Unternehmen trifft jeden Tag Entscheidungen. Sie stellen fest, dass eine Entscheidung getroffen werden muss, und sammeln dann Daten und relevante Informationen aus verschiedenen Quellen, um herauszufinden, welche Möglichkeiten ihnen zur Verfügung stehen. Durch die Analyse der Daten und anderer Überlegungen, die auf ihrer Erfahrung beruhen, können sie eine Entscheidung treffen und schließlich Maßnahmen ergreifen. Die Entscheidungen werden im Hinblick auf eine kontinuierliche Verbesserung ihres Entscheidungsfindung überprüft.

Die vier Stadien der Entscheidungsfindung

Entscheidungsfindung ist eine der wichtigsten Aufgaben, die Menschen in jeder Organisation haben, in der sie arbeiten. Bei jeder Entscheidung durchlaufen die Menschen die vier Phasen des Lernens.

Die vier Phasen sind:

1. Unbewusste Inkompetenz.
2. Bewusste Inkompetenz.
3. Bewusste Kompetenz.
4. Unbewusste Kompetenz.

Die Phasen der bewussten Inkompetenz und der bewussten Kompetenz sind anstrengend und erfordern Hilfe bei den Daten, die für die Entscheidung gesammelt oder vorgelegt werden müssen.

Bereitstellung von Dienstleistungen und Produkten

Jedes Unternehmen bietet seinen Kunden eine Dienstleistung oder ein Produkt an. Die Vermögenswerte des Unternehmens ermöglichen diese Dienstleistungen oder Produkte. Ein wichtiger Aktivposten sind die Menschen im Unternehmen. Jede Person ist einzigartig und befindet sich in ihrer funktionalen Rolle in einem unterschiedlichen Stadium der Reife und Kompetenz. Jede Person erledigt ihre Arbeit ein wenig anders und in einem anderen Tempo oder Leistungsniveau.

Die Bereitstellung der Dienstleistungen und Produkte des Unternehmens muss vorhersehbar und konsistent sein. Um dies zu ermöglichen, muss eine effiziente und effektive Wertschöpfungskette von Aktivitäten zwischen funktionalen Einheiten im Unternehmen stattfinden, die mit Technologien, Daten und Werkzeugen für die Zusammenarbeit ausgestattet sind.

Die Identifizierung und Bewältigung von Sachzwängen hilft der Organisation, die Leistung zu verbessern, aber Entscheidungsfindung kann ein Hindernis für die Produktivität sein. Der Prozess kann verlangsamt werden, wenn die Technologie die Zusammenarbeit und den Datenaustausch nicht unterstützt, die für informierte Entscheidungen erforderlich sind. Unternehmen sind personen- und data driven. Die Daten müssen genau und zeitnah sein, und die Mitarbeiter müssen in die Lage versetzt werden, sie für die Entscheidungsfindung zu nutzen.

Die Rolle von Daten und Datenbeziehungen

Eine Entscheidung kann automatisiert werden und sollte eine bessere Leistung des Unternehmens und seiner Mitarbeiter ermöglichen. Einer der größten Werte von Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen war die Ermöglichung eines konsistenten, kollaborativen Datenaustauschs im gesamten Unternehmen zur Entscheidungsunterstützung.

Wie bei den ERP-Systemen müssen die Unternehmen heute die Möglichkeiten des data driven Unternehmens verbessern. Die von einem ERP-System verwalteten Daten sind wichtig, aber alle Daten des Unternehmens sind ebenfalls wichtig, einschließlich externer Datenquellen, die die Ziele des Unternehmens unterstützen. Das Unternehmen ist ein Team mit verschiedenen Rollen und sollte effizient zusammenarbeiten, um hohe Leistungen zu ermöglichen.

Datenerfassung zum Verständnis der Erfahrung

Unternehmensdatensysteme sollten Daten von überall her erfassen, sowohl intern als auch aus Cloud . Die Erfassung von Daten aus allen Unternehmensfunktionen, einschließlich der Integration anderer Unternehmensdaten, verbessert die Fähigkeit, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen und die Gesamtleistung und die Fähigkeiten der Mitarbeiter zu verbessern.

Das Verstehen von Erfahrungen bei der Entscheidungsfindung kann dazu beitragen, die Datenerfassung und die Nutzung von Präsentationen zu verbessern, um schnellere Entscheidungen zu treffen. Das Verständnis für die Erfahrungen Ihrer Mitarbeiter und das Verständnis für Ihre Kunden und andere Stakeholder wird durch die Erfassung von Cloud , Unternehmensdaten und die Integration zwischen ihnen vorangetrieben. Der Einsatz einer Lösung wie Actian DataConnect ermöglicht eine schnelle und einfache Deployment und Verwaltung in On-Premises, Cloud und Hybrid-Umgebungen. Sie können sich mit praktisch jeder Datenquelle, jedem Format, jedem Standort und jedem Protokoll verbinden und diese Daten nutzen, um die Erfahrungen von Kunden oder Lieferanten zu verstehen.

Beständigkeit für Erfolg

Die Integration von Unternehmensdaten verbessert die Entscheidungsunterstützung und die Beständigkeit für den Erfolg. Nutzen Sie eine Lösung wie DataConnect, die aktuelle Anforderungen unterstützt, um ein datenfähiges Unternehmen voranzutreiben. Beseitigen Sie so schnell wie möglich den Stress bei der Entscheidungsfindung, indem Sie die analytische Leistung, die Datenerfassung und die Wissensintelligenz unabhängig vom Speicherort der Daten für die kontinuierliche Verbesserung von Service und Produktbereitstellung nutzen.

Die Verbesserung der Beständigkeit mit einer data driven Lösung der Unternehmensklasse ist nur ein guter Dienst an sich selbst. Wenn Sie Ihren Bedarf an weniger stressigen, durch Unternehmensdaten gestützten Entscheidungen decken, ist das auch gut für Ihre Geschäftsziele und Ihre Kunden. Erfahren Sie hier mehr.

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.