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Datenstrategie: Verschenkte Potenziale?

[shutterstock: 171049781, Sergey Nivens]
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Geschrieben von Skillsoft

Um das volle Potenzial von Daten effektiv auszuschöpfen, benötigen Unternehmen nicht nur die passenden Technologien und Prozesse, sondern auch Fachkräfte mit den passenden Fähigkeiten.

Die Disziplin Data Science eröffnet neue Möglichkeiten, messbare Erkenntnisse und datengestützte Vorhersagen zu generieren. Damit hat sich die Datenwissenschaft als wichtiger Hebel positioniert, mit dem Unternehmen Wettbewerbsvorteile sicherstellen können. In der Praxis jedoch sammeln viele Organisationen einfach möglichst viele Informationen in riesigen Da­tenpools, in der Hoffnung, datengesteuerter zu werden.

Dass dies nicht funktionieren kann und welche Potenziale Unternehmen durch eine unzureichende Auswertung ihrer Daten verschenken, zeigen aktuelle ­Studien.

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„Zwar birgt die Datenwissenschaft große Erkenntnis- und Effizienzpotenziale, aber ohne qualifizierte Mitarbeiter, Methoden und Prozesse ist der Umgang mit Daten in vielen Organisationen nicht wirklich zielführend“, erklärt Andreas Rothkamp, VP DACH-Region bei Skillsoft.

„Unternehmen, die mit- und vorausdenken, sollten sich daher die Zeit nehmen, ihre Strategie für den Umgang mit Daten zu überprüfen, damit sie dieses Potenzial nicht aufs Spiel setzen.“ Skillsoft erklärt, wie sich die Datenstrategie weiterentwickeln lässt.

Datenkontaminierung reduzieren. Heute trägt fast jeder Mitarbeiter Daten zu den großen Datenströmen bei. Um Datenkontamination zu minimieren, müssen Mitarbeiter besser über nachgelagerte Datenprozesse informiert werden. Um den Nutzen zu erhöhen, müssen Daten besser bereinigt, relevante Daten definiert sowie aus ihren Silos befreit und für Analysen zugänglich gemacht werden.

Transformative Technologie nutzen. Erkenntnisse aus vergangenen Geschäftsprozessen können eine wertvolle Grundlage für zukünftige Geschäftsentscheidungen liefern, wenn man die entsprechenden Daten nutzbar macht. Ein wichtiger Schritt dazu ist es, Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz für die Datenanalyse zu nutzen.

Datenrollen diversifizieren. Aufgrund der rasanten technologischen Entwicklung und der Mischung aus technischen Fähigkeiten, Geschäftssinn und Kommunikationsfähigkeit, die von Datenfachleuten verlangt wird, ist es eine Herausforderung, alle benötigten Rollen zu besetzen.

Da aber nicht für jede Aufgabe Spezialisten mit einer langjährigen Ausbildung benötigt werden, ist es sinnvoll, die Aufgaben frühzeitig zu spezifizieren, um auch intern entsprechende Fähigkeiten aufbauen zu können und nicht den Anschluss zu verlieren.

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