Überblick
Im heutigen Geschäftsalltag wird zu viel Wert auf die Erfassung von Daten gelegt. Nur Big Data zu besitzen, reicht nicht mehr aus. Unternehmen müssen lernen, ihre Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Hier kommt die Entwicklung einer effektiven Big Data-Strategie für Ihr Unternehmen ins Spiel.
Warum Sie eine Big Data-Strategie benötigen
Was zum Teufel machen wir mit all diesen Daten? Es ist eine Frage, die manch frustrierter Führungskräften entfährt, weil sie befürchtet, dass zu viel Wert auf die Erfassung von Daten und nicht auf die Verbesserung der Leistung gelegt wird.
Es ist ja klar, dass Besitz bei Big Data nicht der Punkt ist. Selbst für Unternehmen, die den Wert von Big Data kennen (und das ist immer noch nicht jedes Unternehmen auf der Welt), kann der Übergang zu Entscheidungsfindung und Handeln schwierig sein.
Die Hindernisse sind nicht selten technischer Natur – schlecht konzipierte Big Data-Architekturen, mit zu vielen Silos und zu wenigen Integrationspunkten. Unzureichende Big Data-Tools. Oder sie sind kulturell – begrenzte datengesteuerte Entscheidungsfindung auf Führungsebene, geringes Vertrauen in Daten oder die Weigerung, Informationen über Organisationsgrenzen hinweg auszutauschen. Oder eine Mischung aus alledem.
Eine effektive Big Data-Strategie und -Methodik kann Unternehmen über diese Herausforderungen hinweghelfen. Ersteres definiert, wie das Unternehmen Big Data nutzen kann und sollte, um besser zu werden. Beim zweitem geht es darum, die richtige Architektur zu entwerfen, um das gesamte Unternehmen zu unterstützen und alle Daten mit bewährten Big Data-Techniken und Analysepraktiken in spezifischen betrieblichen Kontexten zu verwenden.
Entwicklung der richtigen Big Data-Strategie
Starke Big Data-Strategien können so vielfältig sein wie die Unternehmen, die sie benötigen. Viel hängt von der Unternehmensmission und der allgemeinen strategischen Agenda ab. Kurz gesagt, möchten Sie…
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…Innovation beschleunigen?
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…saisonale Nachfragetrends vorhersagen?
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…Verbraucher genauer nach Lifetime Profit-Potenzialen segmentieren?
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…die produktivsten Supply Chain-Partner identifizieren?
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…unnötige Gemeinkosten aufdecken?
Kennzeichen einer effektiven Big Data-Strategie
Holistisch
Um eine Grundlage für langfristigen Erfolg zu schaffen, benötigen Unternehmen eine Gesamtsicht, die die vielen verschiedenen Komponenten eines effektiven Ecosystems (einschließlich einer gut konzipierten Architektur und robuster Big Data-Tools) sowie die verschiedenen Bereiche, in denen Big Data einen Mehrwert liefern kann, erkennt. Eine der effektivsten Big Data-Techniken ist beispielsweise die Verknüpfung unterschiedlicher Datensätze – etwa interne und externe Datenströme oder Informationen aus verschiedenen Unternehmensfunktionen –, um neue sinnvolle Muster und Korrelationen zu finden.
Geschäftsorientiert
Die Verknüpfung mit spezifischen Geschäftsproblemen, Marktchancen oder Use Cases muss als Grundlage für quantifizierbare Business Cases dienen. Die strategische Planung für Big Data sollte geschäftsleitend sein, und die IT-Führung muss voll hinter ihr stehen. Mit anderen Worten, Big Data ist kein wissenschaftliches Projekt, sondern muss sich auf die Erfüllung realer Geschäftsanforderungen konzentrieren.
Flexibel
Big Data ist heute relevant, aber auch zukünftige Anwendungen (insbesondere transformative Anwendungen wie Kunden-Mikrosegmentierung und neue datengesteuerte Produkte) müssen berücksichtigt werden. Die Strategien und Methoden sollten allgemeine Einschränkungen wie eine übermäßige Abhängigkeit von einzelnen Technologien oder Partnern vermeiden. Da Big Data-getriebene Transformationen nicht auf einmal und sofort im gesamten Unternehmen stattfinden, müssen Strategien die inkrementelle Wertschöpfung und einen evolutionären Prozess insgesamt berücksichtigen.
Strukturell und skalierbar
Denken Sie über das Pilotprojekt hinaus und stellen Sie sicher, dass Big Data-Strategien vollständig ausgeführt werden können und nicht nur zu einem weiteren Datensilo führen. Für viele Unternehmen ist der große Schritt nach vorne ein leistungsfähiges und anpassungsfähiges Ecosystem, das Discovery- und Datenplattformen für langfristige Skalierbarkeit umfasst und sich mit den wichtigsten externen Datenquellen verbindet.
Fazit
Um das Beste aus Big Data herauszuholen, müssen Sie bei den richtigen Strategien und Methoden für Ihre spezifischen Ziele beginnen. Was auch immer Ihr Unternehmen zu tun versucht – von der Personalisierung von Werbeangeboten oder Treueprogrammen für verschiedene Kundensegmente über die Verkürzung der Lieferkettenzeiten bis hin zur Risikominimierung des Anlageportfolios: Big Data kann zweifelsohne die Erkenntnisse liefern, die Ihnen helfen, es besser, schneller und nachhaltiger zu tun.
Immer vorausgesetzt, dass Sie die richtige Strategie, eine starke und einheitliche Architektur, um die Daten zu verwalten und zugänglich zu machen, sowie ein Prozess-Framework, um Big Data im Unternehmen zu nutzen, haben. Weitere entscheidende Variablen sind die richtige Organisation und das richtige Team, einschließlich echter Big Data-Experten, und das kulturelle Engagement, um mit Big Data zu gewinnen. Das Angehen der eingangs gestellten großen Frage - was tun mit all diesen Daten? – ist der erste Schritt, um den größtmöglichen Nutzen aus Ihren Big Data-Investitionen herauszuholen.