Kräfte, die die Explosion in der Unternehmensdatenstrategie antreiben
Die meisten Sektoren sind nun in Transformationsprogramme eingebunden, die darauf abzielen , ihre Geschäftsmodelle durch die Nutzung des immensen Potenzials von Daten neu zu gestalten. Investitionen in die Monetarisierung von Daten für Marketing, Vertrieb, Service und Betrieb liefern durchweg eine höhere Kapitalrendite als alternative Kapitalverwendungen.
Die Explosion von strukturierten und unstrukturierten Big Data in den letzten Jahren hat CEOs dazu veranlasst, auf den Zug der Datenmonetarisierung aufzuspringen. Dies wurde durch einen dramatischen Rückgang der Speicher- und Verarbeitungskosten sowie durch den zunehmenden regulatorischen Fokus auf Datenqualität, Richtlinien, Governance-Modelle, Aggregation, Metriken, Berichterstattung und Überwachung verstärkt.
Ein digitaler Champion werden
Führende Institutionen, die früher nur beschreibende und diagnostische Analysen zur Entscheidungsfindung verwendeten, integrieren heute prädiktive und präskriptive Analysen in Produkte, Prozesse, Dienstleistungen und zahlreiche Front-Line-Aktivitäten. Wo sie früher relationale Data Warehouses bauten, um strukturierte Daten aus bestimmten Quellen zu speichern, betreiben sie heute „Data Lakes“ mit großen verteilten Dateisystemen, die strukturierte und unstrukturierte Daten aus einer Vielzahl von Quellen erfassen, speichern und sofort aktualisieren, um einen schnelleren und einfacheren Datenzugriff zu ermöglichen.
Gleichzeitig nutzen „digitale Champions“ die Vorteile der Cloud-Technologie, um ihre Abläufe schlanker und effizienter zu gestalten und Agilität und Innovation voranzutreiben. Die meisten dieser Champions haben eine neue Einheit unter einem Chief Data Officer eingerichtet, um ihre Datentransformation durchzuführen und eine disziplinierte Datenverwaltung sicherzustellen, die Rohdaten in Umsatz, exzellenten , Markentreue und effizientere Abläufe umwandelt.
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Richtig umgesetzte digitale Transformation bringt enorme Vorteile. Ein in den USA ansässiger Finanzdienstleistungsgigant sparte mehr als 400 Millionen US-Dollar einsparen und durch zusätzliche Einnahmen, niedrigeren Kapitalbedarf und höhere Betriebseffizienz Gewinne in Höhe von 2 Milliarden US-Dollar erzielen. Ein US-amerikanischer Versicherer erwartet, sein Ergebnis in Zielsegmenten und -produkten um 25 % zu steigern, dank datengetriebener Geschäftsinitiativen.
Trotz dieser beeindruckenden Erfolge aus Investitionen in die digitale Transformation kämpfen jedoch viele andere Unternehmen immer noch damit, echten Mehrwert aus ihren Datenprogrammen zu schöpfen, und einige sehen kaum Erträge aus Investitionen in Höhe von Hunderten Millionen Dollar.
Wie können Unternehmen diese Herausforderungen vermeiden und die beeindruckenden Gewinne anderer realisieren? Antwort: Entwickeln Sie eine Enterprise Data Strategy (Enterprise Data Strategy , EDS), die als Kernstück für die Entwicklung Ihres Unternehmens zum datengesteuerten Unternehmen der Zukunft dient .
5 Leitprinzipien
Definieren Sie eine klare Datenstrategie
Definieren Sie die Leitvision für Ihre Datentransformationsreise, entwerfen Sie eine Strategie zur Transformation der Organisation und setzen Sie klare und messbare Meilensteine.
Übersetzen Sie die Datenstrategie in konkrete Anwendungsfälle
Wählen Sie eine Reihe von Anwendungsfällen aus und priorisieren Sie sie entsprechend Ihren Zielen, nutzen Sie Anwendungsfälle mit höchster Priorität, um interne Fähigkeiten zu steigern, und beginnen Sie, solide Datenfundamente zu legen.
Entwerfen Sie eine innovative Datenarchitektur zur Unterstützung der Anwendungsfälle
Definieren Sie den technische Unterstützung , die für Ihre Anwendungsfall-Roadmap erforderlich ist, und entwerfen Sie eine modulare, offene Datenarchitektur, die das spätere Hinzufügen neuer Komponenten problemlos ermöglicht.
Setzen Sie eine robuste Datenverwaltung auf , um die Datenqualität sicherzustellen
Bewerten Sie die Datenqualität, etablieren Sie eine robuste Datenverwaltung mit klarer Verantwortlichkeit für die Datenqualität und stellen Sie Self-Service-Tools bereit, um den Datenzugriff im gesamten Unternehmen zu erleichtern.
Mobilisieren Sie die Organisation, um Mehrwert zu schaffen
Richten Sie die Organisation und Kultur auf die neuen Fähigkeiten aus, kommunizieren Sie die Anreize zur Stärkung des digital transformierten Unternehmens und schulen Sie die Mitarbeiter darin, die neuen digitalen Fähigkeiten zu nutzen.
Data Lakes – Neue Technologie,die Ihre Unternehmensdatenstrategie zum Erfolg führen
Das Zeitalter der Transformation hat neue Technologien hervorgebracht, die das neue, digital transformierte Betriebsmodell ermöglichen. Die Speicherung Ihrer Daten in Data Lakes ist erforderlich, um den Zugriff, die Flexibilität, Agilität und Echtzeitanalysen bereitzustellen, die zur Monetarisierung der Daten erforderlich sind.
Ein Data Lake ist kein direkter Ersatz für ein Data Warehouse. Es handelt sich vielmehr um ergänzende Technologien, die verschiedene Anwendungsfälle mit einigen Überschneidungen abdecken. Die meisten Organisationen, die einen Data Lake verfügen, haben auch ein Data Warehouse. Ein weiterer Vorteil von Data Lakes ist jedoch, dass sie oft kostengünstiger zu implementieren und zu betreiben sind.
Argumente für die Implementierung eines Data Lake
| Datensee | Traditionelles lokales Data Warehouse |
|---|---|
| Im nativen Format gespeicherte Daten | Daten müssen transformiert werden |
| Kann unbegrenzt Daten für immer speichern | Die Lagerung großer Mengen ist teuer |
| Schema beim Lesen | Schema beim Schreiben |
| Entkoppelte Speicherung und Berechnung | Eng gekoppelte Speicher- und Rechenleistung |
Unternehmen können ihre bestehende Infrastruktur nutzen, um ihren Data Lake fast sofort zu starten, indem sie die Sicherheits-, Kompatibilitäts- und Zugänglichkeitsfunktionen, die ihnen bei Microsoft-Unternehmensprodukten (im Fall von Azure) bereits zur Verfügung stehen, bzw. die ihnen bei AWS und der Google Cloud Platform sofort zur Verfügung stehen.
Jeder möchte schneller verwertbare Erkenntnisse . Die Herausforderung besteht nicht darin, die Daten zu speichern, sondern darin, auf sie zuzugreifen und sie zu analysieren. Unternehmen setzen Data-Lake-Technologien auf innovative Weise, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und eine erfolgreiche Transformation zu werden . Indem sie diese Funktionen heute einsetzen und nutzen, sind sie bestens gerüstet, um die digitalen Champions von morgen zu werden.
Den Weg vom Data Lake zur Analyse kartieren
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Die Roadmap, die zur Datenstrategie führt
Um eine fundierte Datenstrategie zu entwickeln, die den Zugang zu Daten erleichtert und sie nutzbar macht , müssen sich Unternehmen nicht nur mit der Datenspeicherung befassen, sondern auch mit allen Möglichkeiten, wie sie Daten erfassen, darauf zugreifen, sie freigeben, verwalten und verwenden, um den komplexen Verarbeitungs- und Entscheidungsanforderungen von heute gerecht zu werden.
Es gibt sechs Kernkomponenten einer Datenstrategie, die als Bausteine zusammenwirken, um das Datenmanagement in einer Organisation umfassend zu unterstützen. Die Roadmap befindet sich in der ersten Komponente, Vision/Strategie, und ist ein Schlüsselelement, um die Zustimmung der Geschäftsleitung und die Zustimmung aller Abteilungen für eine erfolgreiche Einführung und Implementierung zu erhalten.
Die Komponenten der Entwicklung einer Unternehmensdatenstrategie
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Die erklärten Kernkomponenten:
1. Vision
Eine robuste Datenstrategie muss mit einer Vision beginnen, die einen Fahrplan für die Geschäftsstrategie und die beteiligten Personen umfasst. Stellen Sie sich folgende Fragen
- Welches Problem müssen Sie lösen?
- Welche Art von Daten können helfen?
- Wie werden die Daten beschafft?
- Wie werden die Daten gespeichert und verwaltet?
- Wie sollen die Daten analysiert werden?
- Wer sind die Daten-Stakeholder?
- Wie werden die Daten im Team geteilt?
Sobald diese treibenden Prinzipien festgelegt sind, sollte ein Fahrplan (der 1, 3 oder 5 Jahre dauern kann) erstellt werden, gefolgt vom Wertversprechen. Sobald die Vision festgelegt ist, können Organisationen sie an den Unternehmens-, Geschäfts- und IT-Zielen in Einklang bringen.
Roadmap zur Umsetzung der Datenstrategie
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2. Governance
Mit den Veränderungen in Technologie, Verarbeitung und Methodik sorgt die Datenverwaltung für die notwendige Genauigkeit hinsichtlich des Dateninhalts. Sie stellt sicher, dass die Daten unternehmensweit einheitlich verwaltet werden und dass die Entscheidungen darüber, wie Daten verarbeitet, verwaltet oder geteilt werden, nicht von einer Einzelperson getroffen werden, sondern sich aus den Regeln und Richtlinien der Datenverwaltung ableiten.
Die meisten Daten-Governance-Initiativen beschränken sich auf spezifische Projektbemühungen. Eine effektive Datenverwaltung muss sich jedoch auf drei Kernelemente konzentrieren:
- Programm-Governance um den Umfang und das Budget zu steuern
- Architektur-Governance, um technische Standards festzulegen und auszurichten
- Daten-Governance um Anforderungen zu definieren und Konsistenz sicherzustellen
Unseren Daten zeigen, dass 80 % der digitalen Champions (Unternehmen, deren Initiativen zur digitalen Transformation erfolgreich sind) in Data-Governance-Funktionen, um eine starke, skalierbare Grundlage zu schaffen, bevor sie Daten integrieren oder fortschrittliche Analyselösungen entwickeln.
Data Governance – eine grundlegende Investition
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3. Organisation
Eine Datenstrategie sollte auch auf Fähigkeiten, Verfahren und organisatorische Rollen berücksichtigen, indem dokumentiert wird, wer was mit den Daten macht, um die Zusammenarbeit zu erleichtern und Doppelarbeit zu vermeiden. Jeder verwendet Daten anders, und die Rollen der einzelnen Personen bei der Datenerfassung, -verwaltung und -analyse können unterschiedlich sein.
4. Geschäft
Eine effektive Datenstrategie stellt sicher, dass die Geschäftsebene und die IT gemeinsam die Richtung einer Organisation bestimmen, indem sie die Bedürfnisse, Fähigkeiten und Prioritäten des jeweils anderen verstehen. Dies wird Unternehmen dabei helfen, einen „geschäftsorientierten oder technologiegestützten“ Ansatz zu übernehmen.
Die Idee ist also, die einheitliche Ziele, Anwendungen und Metriken in Gang zu setzen und dann eine geschäftliche Rechtfertigung zu liefern. Der Weg zur Einführung einer integrierten Datenstrategie wird klarer, wenn eine sichtbare Wertmessung erfolgt. Die Datenstrategie muss Konsistenz in der Art und Weise fördern, wie Initiativen auf allen Ebenen gemessen, bewertet und verfolgt werden.
5. Daten
Die Datenanforderungen in der Datenstrategie laufen im Wesentlichen darauf hinaus, welche Daten ein Unternehmen benötigt und wie sie weitergegeben werden. Eine effektive Datenstrategie muss die gemeinsamen Themen und Probleme im Zusammenhang mit den Daten selbst identifizieren, wie zum Beispiel Datenarchitektur, Datenbewegung, Datenqualität und Datenkonformität.
Die Datenarchitektur ist vielleicht das wichtigste Element der Datenstrategie eines Unternehmens. und der erste Schritt besteht darin, festzustellen , welche Datensätze in den einzelnen Geschäftsbereichen des Unternehmens vorhanden sind. Datenkataloge sind hierfür nützliche Tools. Danach folgt die Datenanalyse, bei der die Daten in einem einzigen Repository gespeichert werden müssen, wie einem Data Warehouse oder einem Data Lake.
Schließlich muss ein Unternehmen eine Datenpipeline identifizieren, um Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen aufzunehmen und an ein Speicher- und Analyseziel zu replizieren. All diese Elemente tragen dazu bei, sicherzustellen, dass die endgültige Lösung die richtigen Geschäftsanforderungen zur richtigen Zeit erfüllt.
6. Technisches
Die Datenstrategie muss auch die technischen Aspekte der Daten berücksichtigen, wie etwa die technische Architektur, Server, Speicher, Netzwerk und Skalierbarkeit. Die Bewertung und Identifizierung der technischen Architektur ist hier das vorrangige Element, gefolgt von der Definition und Dokumentation der konzeptionellen und technischen Architektur sowie des Datenflusses. Diese funktionalen Erwartungen sind gegenseitige Abhängigkeiten, um die besten verfügbaren Funktionen zu erreichen.
Das Unternehmen kann die resultierende Datenstrategie dann in eine Implementierungsstrategie und Roadmap organisieren, die mit den sechs Säulen wie unten gezeigt übereinstimmt.
Ausrichtung des Frameworks an der Datenstrategie
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Je nach den Prioritäten des Unternehmens können die neuen Geschäftsfähigkeiten, die auf der rechten Seite der Grafik dargestellt sind, entweder Service-, Verkaufs-, Marketing- oder Betriebsfähigkeiten auf der nächsten Ebene sein – also digital transformierte Prozesse, die datengesteuert sind . Dieses Modell stellt die Verbindung zwischen Unternehmensstrategie, Datenvermögen und den ganz rechts in der Grafik definierten digital transformierten Geschäftsfähigkeiten dar.
Eine Datenstrategie zu definieren, ist entscheidend
Eine Datenstrategie-Initiative ist kein einmaliges Unterfangen. Vielmehr muss sie aus mehrjährigen Zielen und kurzfristigen Meilensteinen bestehen. Die meisten Unternehmen haben bereits in zahlreiche Datenmanagement-Initiativen investiert, aber sie erzielen wenig Fortschritt, wenn diese nicht aufeinander abgestimmt sind.
Eine robuste Datenstrategie versetzt Unternehmen in die Lage, die bestmögliche Lösung zu liefern, wenn ihre Anforderungen wachsen und sich weiterentwickeln. Sie wird auch zu einer Roadmap, um sowohl bestehende als auch zukünftige Datenmanagementbedürfnisse zu adressieren.
Trianz hat mehreren Unternehmen dabei geholfen, ihre Datenbestände zu organisieren, zu analysieren und zu nutzen, um sich einen unschlagbaren Wettbewerbsvorteil zu sichern.
Wie kann eine Unternehmensdatenstrategie mein Unternehmen transformieren?
Trianz hat ein entwickelt, das Rahmenwerke, , Designs und Technologiealternativen entwickelt, um die schwierigsten geschäftlichen Herausforderungen von heute zu bewältigen. Unser Ansatz zur digitalen Transformation stellt sicher, dass jede von Ihnen verwendete Anwendung, Ressource und jedes von Ihnen verwendete Tool ideal für strategische Entscheidungen geeignet ist, um strategische Entscheidungen zu treffen, die zu einem größeren Geschäftserfolg führen.
