Unternehmensdaten außer Kontrolle
Unternehmen häufen täglich riesige Datenmengen an. Im heutigen Datenzeitalter wissen Unternehmen, wie wichtig ein gutes Datenmanagement für ihren Erfolg ist. Gleichzeitig zeigen Studien, dass die große Mehrheit der Data Governance-, Analytics- und KI-Initiativen trotz enormer Investitionen scheitern. Sie wollen Ihren Umgang mit Daten verbessern? Dann reicht es nicht aus, die neuesten Datenmanagement-Tools, Business-Intelligence-Lösungen und Methoden zu verwenden und ein paar kleinere KI-Initiativen zu starten. Nur wenn Sie dies alles richtig auf- und einsetzen, werden Sie ein optimales Ergebnis erzielen.
Dark Data, isolierte Daten, irrelevante Daten, veraltete Daten, falsche Daten, sensible Daten
Wo sind die relevanten Daten? Befinden sie sich in einem Ihrer Systeme oder auf dem Desktop eines Mitarbeiters? In einem der zahlreichen SharePoint-Ordner? In einer E-Mail? Hier sehen Sie gleich ein großes Problem: Daten befinden sich in Silos und werden nicht genutzt. Gartner bezeichnet solche Daten als Dark Data. Ihre Menge wächst täglich stark an. Egal ob sichtbar oder nicht – vorausgesetzt, wir könnten auf alle Daten zugreifen: Woher würden wir wissen, welche Informationen relevant und präzise sind? Wir stellen also die Frage: Wie werden diese Informationen wertvoll?
Abbildung 1: Definition von Dark data
Nutzen Sie das Potenzial Ihrer Daten mit intelligentem Datenmanagement und Data Science & Analytics
Als ersten Schritt müssen Unternehmen in der Lage sein, ihre Daten über oft historisch gewachsene, komplexe Datenlandschaften hinweg zu aktivieren, zu transformieren und zu verwalten. Die Katalogisierung von Daten ist notwendig, um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten, und dafür benötigen Unternehmen ein Repository. Lösungen wie Data Lakes helfen dabei. Sie unterstützen anstehende, wertschöpfende Arbeiten, indem sie verschiedene Arten von Daten im selben Repository speichern, Daten transformieren und Data Discovery-Schritte erleichtern.
Warum ist intelligentes Datenmanagement so wichtig? Um das zu verstehen, hilft die Erkenntnis, dass Daten nicht – wie Stammdaten in einem MDG-System – als Inventar behandelt werden, sondern sie umfassend genutzt werden sollen. Nicht nur MDG-Systeme, sondern auch unzählige Dateien, die aus Anwendungen oder operativen Transaktionen erstellt wurden, oder sogar Dark Data können potenziell von großem Wert sein. Sie können Erkenntnisse darüber gewinnen, wie Ihr Unternehmen beispielsweise auf Gesetzesänderungen reagiert, entsprechende Maßnahmen umgesetzt und dabei auch noch den Prozess verbessert hat.
Data Science – Grundlage für wertschöpfende Schritte
Daten zu verstehen und zu katalogisieren ist ein wichtiger Schritt, aber noch keine wertschöpfende Tätigkeit an sich. Dieser Schritt bildet vielmehr die Grundlage für alle nachfolgenden wertschöpfenden Aktivitäten. Eine Möglichkeit zur Aktivierung von Daten ist Data Science (DS). DS bietet nahezu endlose Möglichkeiten, Dark Data zu erforschen. Sie ermöglicht es Unternehmen, mithilfe von maschinellem Lernen (Machine Learning, ML) aus vorhandenen Daten einen Geschäftswert zu generieren. Durch die Strukturierung und das Verständnis von Dark Data kann alles in eine leicht verständliche Ausgabe umgewandelt werden, z.B. in einen täglichen Bericht. Mithilfe der sogenannten Predictive Analytics, vorausschauenden Analysen, kann zudem die Grundlage für zukünftige Entscheidungen gelegt werden.
Da diese Schritte aufeinander aufbauen, wird es nicht zum Erfolg führen, sich auf einen einzelnen Teil zu konzentrieren oder nur in wenigen Bereichen Expertise zu sammeln. Wenn Ihre Daten perfekt strukturiert sind, Ihnen aber die Expertise in anderen Bereichen fehlt, werden Sie weniger Wert schaffen wie mit ausgewogener Expertise über alle Bereiche. Hier kommen ganzheitliches Datenmanagement und Data Intelligence ins Spiel. Dadurch werden viele Prozesse nicht nur verstanden, sondern auch kontrolliert, und Daten nicht nur gesichert, sondern verwaltet. Ganzheitliches Datenmanagement gibt Ihnen Kontrolle über Ihre Daten und garantiert Sichtbarkeit. Data Intelligence ermöglicht es Ihnen, das Potenzial der Daten auszuschöpfen.
Begleiten Sie uns auf unserer Wert-Reise durch das #ageofdata
Die #ageofdata-Reihe erklärt und entmystifiziert Trends rund um Daten, sowie die Cloud und ML-Konzepte und zeigt, wie Sie Ihre Daten für Ihr Unternehmen nutzen können. Eines ist klar: Daten sollten nicht nur gespeichert werden. Daten sind ein strategisches Gut und sollten als solches zum Einsatz kommen.
Das Ziel der #ageofdata-Reihe ist es, in einfachen Worten und mit praktischen Beispielen das Daten-Toolkit und die Strategien zu erklären, die erforderlich sind, um Ihre Daten in Assets zu verwandeln und sogar Einnahmen damit zu generieren.
Unternehmen müssen Daten verstehen und verarbeiten, dieser Bedarf steht im Mittelpunkt der Reihe. Dazu vermitteln wir umfassendes Wissen über technische Lösungen. Die #ageofdata-Reihe fungiert als Brücke zwischen Business, Daten und Technologie und soll dem Leser ein allgemeines Verständnis dafür vermitteln, welche Art von Lösung für ihn geeignet ist.
Wir nehmen Sie mit auf eine Reise mit unterschiedlichen Wegen und vielen interessanten Herausforderungen. Bei einigen Stationen unserer Reise geht es um die Anwendbarkeit von ganzheitlichem Datenmanagement im Geschäftskontext, etwa in Geschäftsanforderungen, Rollen, Anwendungsfällen etc. Andererseits erläutern wir technische Aspekte praxisnah mit Walkthroughs und ausführlichen Erklärungen, zum Beispiel in Bezug auf Cloud-Technologien oder neuronale Netze. Alle Stationen auf dem Weg bringen Sie weiter auf dem Weg zur datengetriebenen Leadership. Sie erhalten Anleitungen, wie Sie die richtigen Weichen auf dem Weg in eine Zukunft stellen, in der „datengesteuert“ mehr ist als nur ein Schlagwort.
Freuen Sie sich auf unsere nächsten Blogbeiträge im #ageofdata.
