Optimierungs-Glossar

Strategisches Datenmanagement

Table of Contents

    Strategisches Datenmanagement ist der Prozess und die Ressourcen, die ein Unternehmen einsetzt, um Daten zu sammeln, zu analysieren, zu speichern und zu nutzen, um die Unternehmensziele zu erreichen.

    Es gibt vier Arten von Daten, die Unternehmen typischerweise erheben:

    • Deskriptive Daten sind qualitativ. Sie geben an, was oder wer. Einige Beispiele für beschreibende Daten in Unternehmen sind Personas, Zielgruppen, historische Aufzeichnungen, Schlüsselwortberichte oder Prozesslandkarten. Zu den beschreibenden Daten können auch beschreibende Statistiken gehören. Dazu gehören Dinge wie Mittelwerte, Durchschnittswerte oder andere Merkmale vorhandener Daten.
    • Diagnostische Daten erklären, warum etwas passiert ist. Auf diese Daten greifst du in der Regel zurück, wenn du ein Problem beheben oder ein Phänomen verstehen willst, da sie Zusammenhänge, Muster und Beziehungen aufzeigen können. Diagnosedaten werden in der Regel durch Data Drilling und Data Discovery in Form von Metriken oder KPIs gesammelt. Oft handelt es sich um quantitative Daten, aber nicht immer.
    • Prädiktive Daten helfen Unternehmen, die Zukunft vorauszusehen. Sie sagen zwar nicht die Zukunft voraus, aber wenn es um Prognosen oder Wahrscheinlichkeiten geht, dann handelt es sich um prädiktive Daten. In der Wirtschaft nutzen prädiktive Daten das maschinelle Lernen, um herauszufinden, was bei einer Reihe von bekannten Variablen am wahrscheinlichsten eintritt. Beispiele dafür sind Marktprognosen, Vorhersagen zum Verbraucherverhalten oder Daten, die Aufschluss darüber geben, wie gut eine Marketingkampagne laufen könnte.
    • Prädiktive Daten helfen Unternehmen dabei, die nächsten Schritte zu bestimmen. Sie ergeben sich oft aus prädiktiven Daten, können sich aber auch aus bekannten Erkenntnissen über Marktsegmente oder Verbraucherpsychologie ergeben. Content Intelligence und Erlebnisoptimierung sind zwei Beispiele dafür, was mit präskriptiven Daten gemacht werden kann. In beiden Fällen antizipierst du, was der Kunde braucht oder will, und bietest es an, bevor er danach fragt.

    Vorteile des strategischen Datenmanagements

    Die Geschäftswelt ist zunehmend datengesteuert. Das liegt daran, dass wir mehr denn je wissen, wie sich Menschen unter verschiedenen Bedingungen verhalten und welche Marktbedingungen über Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens entscheiden können.

    Daten sind jedoch nur dann nützlich, wenn wir sie auch nutzen können. Um sie zu organisieren, zugänglich zu machen und nutzbar zu halten, setzen Unternehmen auf Datenmanagementstrategien.

    Das bringt viele Vorteile mit sich. Dazu gehören:

    • Bessere Einblicke. Wenn Daten organisiert und zugänglich sind, ist es einfacher, aus ihnen Erkenntnisse zu gewinnen, die zu klugen, vorausschauenden Entscheidungen führen können.
    • Verbesserte Datenqualität. Ein solides Datenmanagement in einem Unternehmen hilft nicht nur, gute Entscheidungen zu treffen. Es schützt auch die Integrität der Daten und die daraus resultierende Genauigkeit der Vorhersagen oder Rezepte.
    • Schnellere Entscheidungen. Stell dir vor, du kannst auf Veränderungen auf dem Markt oder in der Lieferkette innerhalb von Stunden statt Tagen reagieren. Wenn du die richtigen Informationen zur Hand hast, kannst du handeln oder sogar die Initiative ergreifen, bevor es zu Problemen kommt.
    • Bessere Sichtbarkeit. Die Qualität und Quantität der Daten, die du sammeln kannst, steht in direktem Zusammenhang mit der Transparenz, die du in deinem System hast. Wenn du dein Datenmanagement strategisch planst, kannst du dir einen besseren Überblick über dein Unternehmen verschaffen.
    • Erhöhte Wettbewerbsfähigkeit. Viele Wettbewerbsvorteile hängen davon ab, dass du Zugang zu den richtigen Daten und den richtigen Erkenntnissen hast. Personalisierung - die den Umsatz um 15 % und die Effizienz der Marktausgaben um 30 % steigert - erfordert zum Beispiel, dass du deine Kunden im Voraus verstehst, um ihnen das Erlebnis zu bieten, das sie erwarten.
    • Beseitigung von Datensilos. Ein Datensilo entsteht, wenn Daten in Bereichen gespeichert werden, die für das gesamte Unternehmen nicht leicht zugänglich sind. Dies geschieht oft innerhalb von Abteilungen oder manchmal auch von bestimmten Personen. Da Datenmanagement-Tools häufig Datenquellen vereinheitlichen, indem sie die Datenerfassung und -speicherung standardisieren, werden diese Silos beseitigt. Jeder kann auf das gesamte Wissen zugreifen und davon profitieren.

    Wie man strategisches Datenmanagement durchführt

    Unternehmen, die sich bei ihren strategischen Entscheidungen auf Daten verlassen, müssen einen Datenmanagementprozess einrichten. So machst du es:

    1. Identifiziere deine Geschäftsziele und wie du sie messen willst

    Dein Unternehmen generiert bereits eine enorme Menge an Datenpunkten, aber nicht alle sind gleich wertvoll. Ob etwas wichtig ist oder nicht, hängt von deinen Geschäftszielen ab und davon, wie du es für deine Entscheidungen nutzen willst. Einige allgemeine Ziele, die du in deine Datenstrategie aufnehmen solltest, sind:

    • Steigerung des Umsatzes
    • Ausweitung einer Produktlinie
    • Senkung der Gemeinkosten
    • Verbesserung des durchschnittlichen Bestellwerts

    Wenn du deine Kennzahlen und Leistungsindikatoren festlegst, hüte dich vor "Vanity Metrics". Das sind Kennzahlen, die zwar beeindruckend aussehen, aber eigentlich nichts darüber aussagen, wie gut dein Unternehmen läuft.

    2. Entwickle Prozesse zur Erfassung, Analyse, Speicherung und Steuerung von Daten in einer Datenstrategie

    Die Prozesse, mit denen du neue Daten sammelst und analysierst, sind einzigartig für dein Unternehmen. Überlege dir zunächst, aus welchen Quellen die Daten stammen (Systemmetriken, Verbrauchereingaben usw.), wem die Daten gehören und welche Interessengruppen sie betreffen.

    Bestimme dann, welche Governance-Anforderungen du brauchst. Dazu können Sicherheitskomponenten gehören, aber auch die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben.

    Danach legst du in einer Roadmap fest, wie du deine Daten erheben, speichern und analysieren willst. Lege fest, was automatisiert werden kann oder sollte und was nur unter menschlicher Aufsicht möglich ist.

    3. Erwerbe die richtigen Verwaltungslösungen

    Datenmanagementlösungen können dir helfen, deine Unternehmensdaten zu organisieren, zu sichern und im Griff zu behalten. Sie können auch eine einheitliche Datenarchitektur bereitstellen, die alles sichtbar macht und Routineaufgaben automatisiert. Wir empfehlen dir, nach einer Datenmanagementlösung mit den folgenden Funktionen zu suchen:

    • Integrationsunterstützung für deine Office-Tools und -Prozesse
    • Automatisierung von Routineaufgaben wie Kategorisierung, Archivierung und Backups durch künstliche Intelligenz
    • Verbesserte Sicherheit für Unternehmensdaten
    • Multi-User-Unterstützung und Tools für die Zusammenarbeit
    • Intuitive Schnittstellen und einfache Kontrollen
    • Fortschrittliche Data Science Tools

    4. Schulung deiner Mitarbeiter im richtigen Umgang mit Daten

    Gute Tools sind wichtig, aber sie sind nur dann effektiv, wenn deine Mitarbeiter/innen wissen, wie man sie benutzt. Nachdem du die von dir gewählte Datenmanagementlösung eingeführt hast, solltest du deine Mitarbeiter/innen schulen. Dies sollte Folgendes beinhalten:

    • Wie man die Software oder Datenmanagementlösung benutzt
    • Aufzeigen der für deine Branche oder dein Land geltenden Datenschutzgesetze
    • Wie du mit Dokumenten umgehst, die z. B. geschäftliche Datenbestände enthalten

    5. Überwache und aktualisiere deine Datenstrategie

    Strategisches Datenmanagement ist keine Sache, die man mal eben macht und dann wieder vergisst. Sobald du ein System und eine Lösung eingeführt hast, musst du deren Wirksamkeit überprüfen. Vielleicht stellst du fest, dass Kennzahlen oder Prozesse, die auf dem Papier gut aussahen, in der Realität nicht funktionieren. Gartner empfiehlt, dass Unternehmen diese Erfolgsmethode(n); bewährte Methode(n) befolgen:

    • Führen Sie Risikobewertungen durch, um Bereiche zu identifizieren, in denen Datenbestände möglicherweise unsicher sind oder sich verschlechtern können.
    • Erstellen und aktualisieren Sie Nutzungsrichtlinien, die den Datenfluss durch alle verfügbaren digitalen Umgebungen und Endpunkte berücksichtigen.
    • Überprüfe regelmäßig die sich ändernden Gesetze und Anforderungen zur Datenverwaltung.

    Mit diesen Erfolgsmethoden(n); bewährten Methoden(n) werden deine Datenmanagement-Strategie und -Lösungen dazu beitragen, dein Unternehmen zum Erfolg zu führen.