5 Schritte zu einem erfolgreichen datengesteuerten Entscheidungssystem

5 Schritte zu einem erfolgreichen datengesteuerten Entscheidungssystem

Datengestützte Entscheidungsfindung: Steigern Sie Produktivität und Rentabilität

Die Explosion von Big Data aus zahlreichen Quellen stellt Unternehmen vor die Herausforderung, all diese Daten zu erfassen, zu sortieren und zu integrieren, um die Kundenergebnisse zu verbessern und die Wirtschaftlichkeit zu steigern. Eine wichtige Fähigkeit, die für viele Unternehmen an Bedeutung gewonnen hat, ist die datengesteuerte Entscheidungsfindung. Dieser Ansatz unterscheidet sich von der traditionellen Entscheidungsfindung, bei der man sich auf Theorie, Instinkt und andere eher subjektive Methoden verlässt. Datengestützte Entscheidungsfindung hingegen verlangt, dass Entscheidungen auf der Grundlage konkreter Daten getroffen werden, um Muster und Trends zu analysieren, die bei der Entwicklung und Umsetzung von Lösungen helfen.

So verwenden Unternehmen Daten

Große Technologieunternehmen wie Facebook, Netflix und Google haben erfolgreich datengesteuerte Analysen eingesetzt, um Probleme zu lösen und die Effizienz zu steigern. Im Falle von Facebook wurde festgestellt, dass die automatische Ausfüllung einer Nachricht zum Entfernen von Fotos die Nutzung der Anfrage um 40 Prozentpunkte erhöhte. In einem weiteren Beispiel nutzte Netflix die Datenanalyse, um auf der Grundlage der Zuschauerpräferenzen hoch bewertete Originalinhalte zu entwickeln. Google hatte ebenfalls Erfolg mit einem Data-Mining-Projekt, das erfolgreiche Schulungsprogramme für Manager entwickelte. Das Resultat waren bessere Ergebnisse, einschließlich Mitarbeiterbindung und -zufriedenheit.

Selbst kleine Unternehmen können sich die Macht der datengestützten Entscheidungsfindung zunutze machen. Bei jedem Klick auf eine Unternehmenswebsite, bei jedem E-Mail-Verkehr und bei jedem Kauf werden permanent Daten generiert. Diese Daten können gesammelt und analysiert werden, um zu ermitteln, wie die zukünftigen Bedürfnisse der Kunden am besten erfüllt werden können. Dadurch werden die Produktivität und die Kundenzufriedenheit verbessert, was beides für ein profitables Geschäft unerlässlich ist.

Ein zusätzliches Szenario für den Einsatz datengesteuerter Entscheidungsfindung findet sich in Fertigungs- und Industrieunternehmen. In diesen Unternehmen können vernetzte intelligente Maschinen, Fahrzeuge und Werkzeuge eingesetzt werden, um wertvolle Daten zu generieren. Mit diesen Daten kann das Management in Echtzeit nach Möglichkeiten zur Steigerung der betrieblichen Effizienz suchen.

Auch der Einzelhandel kann von einem datengesteuerten Ansatz profitieren. Es ist notwendig, sich über die Käufe und Trends der Kunden auf dem Laufenden zu halten, um sicherzustellen, dass die Geschäfte ausreichend mit beliebten Artikeln bestückt sind. Dies kann durch die Sammlung von Daten aus sozialen Medien, Websuchtrends und sogar Wettervorhersagen geschehen.

Die Vorteile einer datengesteuerten Entscheidungsfindung sind beträchtlich. Einer Studie von Professoren des MIT zufolge konnten Unternehmen, die dieses Verfahren einsetzten, ihre Produktivität um 4 % und ihre Gewinne um 6 % steigern. Dieses Verfahren ist eindeutig ein effektiver Weg, um Kosten zu senken und gleichzeitig den Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil in ihrer Branche zu verschaffen.

Der Ursprung des datengesteuerten Managements

Der Einsatz von Daten für die Entscheidungsfindung ist nicht neu. Die Unternehmen tun dies schon seit mehreren Jahrzehnten. Die Entwicklung von Big Data wurde jedoch durch die Einführung von Hadoop im Jahr 2005 beschleunigt. Dieses Open-Source Betriebssystem speichert und verarbeitet riesige Datenmengen effizient in verteilten Systemen. Ursprüngliches Ziel von Hadoop war die Indexierung des World Wide Web. Es gehört zu den Systemen, aus denen analytische Operationen wie interaktive Dashboards und integrierte, zentralisierte Speicher für alle Daten, so genannte Data Warehouses, entwickelt wurden. DataOps, eine Methode zur Verwaltung von Daten und zur Rationalisierung von Analysen, wurde 2017 in größerem Umfang eingesetzt. Ungefähr zur gleichen Zeit begann das Informationsvolumen zu explodieren.

Heute stehen leistungsstarke Datenbanklösungen zur Verfügung, die die Speicherung und Analyse von Daten problemlos bewältigen können. Eine der häufiger genutzten Big Data-Anwendungen, die prädiktive Analytik, nutzt historische Daten, um Muster zu erkennen und Daten vorherzusagen. Erst diese Anwendung ermöglicht den Einsatz von maschinellem Lernen.

Dank der Entwicklung leistungsfähiger Prozessoren und Chips kann die In-Memory-Verarbeitung oder das Streaming die Analyse sogar in Echtzeit durchführen.



Schritte zu einem erfolgreichen datengesteuerten Entscheidungsfindungssystem


Nachfolgend finden Sie eine Reihe von Schritten, mit denen Sie das Beste aus der Datenerfassung und -analyse herausholen können, um die Entscheidungsfindung zu erleichtern.

Unternehmensziele identifizieren und Ideen austauschen

Die Ziele des Unternehmens von der Führungsebene abwärts zu verstehen, ist ein wichtiger erster Schritt in diesem Prozess. Sie sollten in messbaren Aussagen festgelegt werden. Von der Steigerung des Umsatzes bis hin zur Erhöhung der Besucherzahlen auf der Website kann dies dabei helfen, zu bestimmen, welche Daten analysiert werden müssen, und den Erfassungsprozess zu rationalisieren. Darüber hinaus sollte diese Zeit genutzt werden, um die Absicht und das Engagement für eine datengestützte Entscheidungsfindung zu kommunizieren. Dadurch wird das Vertrauen und die Unterstützung in der Organisation gewonnen und die Grundlage für den Erfolg gelegt.

Erfassen und Aufbereiten der notwendigen Daten

Sobald die Ziele und die zu lösenden Probleme identifiziert sind, müssen die relevanten Daten gesammelt und bereitgestellt werden. Dies kann in Form von Website-Analysen, Social Listening Tools, Kundenfeedback und Ihren internen Unternehmensdaten geschehen. Berücksichtigen Sie, wie viele Daten benötigt werden, wie lange es dauert, sie zu sammeln, und ob sie zuverlässig und vergleichbar sind. Außerdem ist es wichtig zu prüfen, ob reale oder experimentelle Daten oder eine Kombination aus beidem für den Entscheidungsprozess verwendet werden sollen.

Schließen Sie alle Lücken

Häufig sind einige Daten, die für die Entscheidungsfindung benötigt werden, nicht ohne weiteres verfügbar. Solche Lücken können aufgrund unterschiedlicher Systeme, die von verschiedenen Abteilungen verwendet werden, und eines unterschiedlichen Qualitätsniveaus entstehen. In diesem Fall müssen alternative Methoden der Datenerfassung in Betracht gezogen werden. In dieser Situation wäre eine Kosten-Nutzen-Analyse hilfreich, um den effektivsten Weg für diese Aufgabe zu finden.

Daten bereinigen und ordnen

Der Prozess der Aufbereitung oder Bereinigung von Rohdaten dient dazu, ungenaue, unvollständige oder sogar unbrauchbare Daten zu entfernen. Dieser Arbeitsschritt kann für einen Datenanalytiker, der herkömmliche Methoden verwendet, am zeitaufwändigsten sein.
BiG EVAL Data Quality Management hilft, dieses Verfahren effizienter und weniger kostspielig durchzuführen.

Präsentation der Ergebnisse

Der letzte, aber wichtigste Schritt in diesem Prozess ist die effektive Bereitstellung der Ergebnisse der Datenanalyse. Eine übersichtliche Präsentation, in der die wichtigsten Punkte hervorgehoben werden, und der Einsatz interaktiver Tools wie Dashboards können die Entscheidung des Publikums stark beeinflussen. Eine Visualisierung der Daten kann die Geschäftsleitung und andere Mitarbeiter besser beeinflussen, das Projekt zu befürworten. Diagramme, Grafiken und Karten sind Beispiele für solche Tools und können Trends und Muster leichter verständlich machen.
Hier empfehlen wir Ihnen einen Podcast von BI Brainz, in dem Raphael Branger über moderne und effiziente Datenvisualisierung spricht.

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Arbeiten mit Data Aversion

Was aber, wenn nicht jeder mit diesem Ansatz der Entscheidungsfindung einverstanden ist? Das kann aus vielen Gründen eine häufig anzutreffende Situation sein. Manche Menschen haben vielleicht in der Vergangenheit negative Erfahrungen mit schlechten Datenanalyseprojekten gemacht und haben kein Vertrauen in den Prozess selbst. Vielleicht haben sie auch kein Vertrauen in die Daten selbst, weil sie bereits Erfahrungen mit schlechter Data Quality gemacht haben und die Risiken kennen, die eine schlechte Data Quality mit sich bringt. Daher liegt es an den Managern und Führungskräften, diese Gruppe davon zu überzeugen, sich diesem Prozess nicht zu widersetzen. Dazu können sie Daten als ein leistungsfähiges Werkzeug präsentieren und sie über die Möglichkeiten der Analytik aufklären. Indem Sie auch erfolgreiche frühere Projekte mit diesem Ansatz bekannt machen, können Sie eventuelle Vorbehalte abbauen.

Häufige Gefahren bei datengesteuerten Entscheidungen

Das Erfassen und Analysieren großer Datenmengen kann eine gewaltige Aufgabe sein, bei der es in jeder Phase zu Fehlern kommen kann. Werden Fehler nicht rechtzeitig erkannt, kann dies zu schlechten Entscheidungen führen. Um sicherzustellen, dass die Daten den größtmöglichen Nutzen für die Entscheidungsfindung bringen, ist ein automatisierter Data Quality-Prozess erforderlich.

Weitere Hindernisse sind tief in der menschlichen Natur verankert, wie z.B. der Rückfall in subjektive Vorstellungen oder die Voreingenommenheit gegenüber einem bestimmten Ergebnis oder einer bestimmten Idee. Eine weitere Gefahr besteht darin, dass man sich leicht von den Meinungen anderer beeinflussen lässt und den Wunsch hat, sich anzupassen. In diesen Situationen müssen die Mitarbeiter angeleitet und neu motiviert werden, damit sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und nicht auf der Grundlage ihres Bauchgefühls oder des Drucks ihrer Kollegen treffen.

Aufbau einer datengesteuerten Organisation

Um ein datengesteuertes Unternehmen zu werden, reicht es nicht aus, die richtigen Anwendungen und Tools zu installieren und zu nutzen. Es bedarf der Strategie, Daten und Analysen zu nutzen, um intelligente Entscheidungen zu treffen, die mit den Zielen des Unternehmens übereinstimmen.

Die Unternehmen, die es erfolgreich geschafft haben, eine datengesteuerte Kultur zu etablieren, haben mehrere Aspekte gemeinsam. Hierzu gehören Vertrauen und Engagement. Darüber hinaus ist es ihnen gelungen, eine Denkweise zu entwickeln, die Daten den Vorrang vor Intuition einräumt. Durch die Einbeziehung von Mitarbeitern mit unterschiedlichen Erfahrungen und Perspektiven können Vorurteile beseitigt und vielfältige Lösungen gefunden werden. Alle Mitarbeiter des Unternehmens sollten angemessen geschult sein, um die Daten richtig zu nutzen und zu interpretieren.

Schließlich übernehmen Sie die Verantwortung für ihre Data Quality und Data Governance. Dann kann selbst im bestmöglich organisierten Unternehmen die Data Quality einen datengesteuerten Entscheidungsprozess behindern oder dem Unternehmen schaden, weil Entscheidungen auf der Grundlage falscher Informationen getroffen werden.

Die Zukunft der datengesteuerten Entscheidungsfindung

In unserer heutigen schnelllebigen Welt ist es unerlässlich, dass Unternehmen Daten als Grundlage für jede Entscheidung nutzen, um dem Wettbewerb einen Schritt voraus zu sein. Tech-Unternehmen haben den Weg für den Einsatz datengesteuerter Entscheidungsfindungssysteme mit großem Erfolg geebnet. Vom Gesundheitswesen bis hin zum Bildungswesen werden Datenanalysen eingesetzt, um komplexe Probleme zu lösen, mehr Einnahmen zu erzielen und zukünftige Trends vorherzusagen.

Die derzeitige COVID-19-Pandemie zeigt, wie sehr wir uns auf die Sammlung und Analyse von Daten verlassen. Kein Tag vergeht, an dem nicht in den Nachrichten und in den sozialen Medien über die aktuellen Fallzahlen und Todesfälle berichtet wird. Diese Berichterstattung unterstreicht die Bedeutung der Erfassung und Validierung der enormen Datenmengen. Data Scientists verarbeiten die Ergebnisse und fassen sie zu leicht verständlichen Informationen zusammen, die die Öffentlichkeit verstehen und entsprechend handeln kann, um das Virus einzudämmen.

Abschließend lässt sich sagen, dass Daten ein vollständiges Bild davon vermitteln, wie es um die Produktivität und Effizienz des Unternehmens bestellt ist. Diese quantitative Herangehensweise an die Entscheidungsfindung hilft dem Management dabei, herauszufinden, wo Richtlinien umgesetzt und notwendige Änderungen vorgenommen werden müssen, um die allgemeine Leistung zu verbessern und die Rentabilität zu steigern.

Ergebnisse, die aus der Datenverarbeitung resultieren und für die Entscheidungsfindung verwendet werden, sind nur dann wertvoll, wenn die grundlegenden digitalen Informationen von hoher Qualität sind und wenn die Datenverarbeitungstechnologie fehlerfrei funktioniert. BiG EVAL bietet daher eine Vielzahl von Softwarelösungen zur Automatisierung der Data Quality-Validierung und -Verbesserung sowie zur Testautomatisierung für Ihre datengesteuerten Projekte. Setzen Sie sich mit uns in Verbindung, wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie unsere Produkte und Dienstleistungen Sie bei Ihren datengesteuerten Entscheidungsfindungslösungen unterstützen können.

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