Wie Daten WIRKLICH verwendet werden sollten, um Strategie und Differenzierung voranzutreiben

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Wenn es um Strategie geht, scheitern die meisten Unternehmen. Tatsächlich sind 95 % der Produkte, die auf den Markt kommen, nicht erfolgreich. Die übliche Entschuldigung ist die gescheiterte Ausführung, aber das ist oft nur eine schlechte Rechenschaftspflicht der Führungskräfte dafür, dass das Unternehmen seine Quartalsziele nicht erreicht. Andere häufige Gründe, auf die Unternehmensleiter hinweisen, sind unrealistische Pläne, das falsche beteiligte Workforce, Marktbedingungen und so weiter. Das Schuldspiel könnte weitergehen, aber es konzentriert sich nur auf wie Strategie scheitert und nicht wirklich weiter warum.

Die Strategie selbst wird nie in Frage gestellt. Eine Strategie sollte nicht nur ein Ziel sein, sondern eine Reihe klarer Entscheidungen, die die unternehmensweite Ausrichtung und Fokussierung vorantreiben. Schnell wachsende Unternehmen fragen sich bereits, wie diese Entscheidungen getroffen werden, wenn sie ihre Strategien festlegen. Das ist normalerweise der Zeitpunkt, an dem Daten eingehen, und dann beeilen sich Unternehmen, datengesteuert zu sein. Die meisten Unternehmen erkennen den Wert von Daten zur Definition von Strategien, können jedoch ihr volles Potenzial nicht ausschöpfen, weil sie keinen systemischen Ansatz für eine datengesteuerte Strategie entwickeln können.

Warum Unternehmen Daten nicht nutzen, um ihre Strategie zu informieren

Der erste Fehler, den Unternehmen machen, wenn sie versuchen, eine datengesteuerte Strategie zu entwickeln, ist die Artwork und Weise, wie sie ihre Datenkapazitäten nutzen, oder wie sich die Unternehmenskultur zu diesem Thema verhält. Organisationen, die diesen Fehler häufig machen Wenden Sie datengesteuerte Ansätze auf einige Prozesse oder Entscheidungen an, aber nicht auf alle, und lassen Sie so wichtige Entscheidungen aus dieser Schleife heraus. Sie führen letztendlich zu Ineffizienzen und einer schlechten Nutzung der Daten in der gesamten Organisation, und in vielen Bereichen innerhalb des Unternehmens werden die Geschäftsprobleme immer noch durch traditionelle Ansätze gelöst.

Ein weiterer häufiger Grund dafür ist, dass Daten oft keinen echten „Eigentümer“ oder keine Strategie haben, um sicherzustellen, dass sie auf verschiedene Weise aktualisiert und einsatzbereit sind. Dies sollte nicht nur ein Compliance-Thema sein, sondern eine Kernentscheidung, die sich auf die gesamte Strategie auswirkt.

Der zweite Fehler, den Unternehmen machen, liegt in der Datenstrategie selbst. Der größte Teil des Werts in der aktuellen Ära der Datenüberlastung ist in unstrukturierte Daten, aber Unternehmen sehen das nicht oder können damit nicht richtig umgehen. Die meisten Daten, die Unternehmen verwenden, sind immer noch wie in einer großen Tabellenkalkulation oder einer relationalen Datenbank organisiert, was viel Zeit in Anspruch nimmt, um Datensätze manuell zu durchsuchen und anzupassen. Eine weitere schlechte Verwendung unstrukturierter Daten besteht darin, dass Unternehmen Daten mithilfe manueller, zeitaufwändiger und fehleranfälliger Prozesse in eine strukturierte Type bringen müssen.

Um die Verletzung noch schlimmer zu machen, Nur ein kleiner Teil der unstrukturierten Daten wird in Echtzeit aufgenommen, verarbeitet und analysiert aufgrund der Einschränkungen der Instruments, die von vielen Unternehmen eingesetzt werden. Datensätze sind isoliert und teuer, was es für technisch nicht versierte Benutzer innerhalb eines Unternehmens schwierig macht, schnell auf die benötigten Daten zuzugreifen und sie zu bearbeiten. Unternehmen müssen dann eine Lose-Lose-Entscheidung über ihre Datenstrategie treffen und sich zwischen zwei wesentlichen Faktoren für eine erfolgreiche Strategieumsetzung entscheiden: agile Entscheidungsfindung oder ausgefeiltere Analysen und Use Circumstances mit Daten.

Merkmale einer echten datengetriebenen Strategie

Einer erfolgreichen Strategie geht eine datengetriebene Kultur im gesamten Unternehmen voraus. Deswegen, Daten sollten in jede Entscheidung, Interaktion und jeden Prozess eingebettet werden, nicht nur in einigen Fällen. Das macht jede Entscheidungsfindung einfach, schnell und auf die „Entscheidungen“ abgestimmt, die für die Strategieimplementierung von zentraler Bedeutung sind. Darüber hinaus ist es 58 % wahrscheinlicher, dass datengesteuerte Unternehmen ihre Umsatzziele übertreffen als diejenigen, die keine Daten im Entscheidungsprozess verwenden. Ein weiteres Schlüsselmerkmal einer datengesteuerten Strategie ist die Bereitstellung und Verarbeitung von Daten in Echtzeit, wodurch sie integriert und für alle Beteiligten einsatzbereit sind.

Die Roadmap für eine datengesteuerte Geschäftsstrategie beginnt mit der Auswahl der richtigen Daten. Dies bietet die Möglichkeit, mehr Tiefe und Breite in das Geschäftsumfeld zu bringen und so bessere strategische Entscheidungen zu treffen. Es bietet die Möglichkeit, die Vergangenheit richtig zu sehen und bessere Prognosen über die Wettbewerbslandschaft, Markttrends und andere Variablen zu erstellen, die sich auf die Ergebnisse der Geschäftsstrategie auswirken.

Die Auswahl der richtigen Daten bedeutet auch, die geschäftlichen Probleme und Chancen, die angegangen werden müssen, umfassender zu erfassen. Führungskräfte müssen auch das Potenzial externer und neuer Datenquellen kreativ einschätzen, insbesondere wenn es um unstrukturierte Daten geht.

Sobald Unternehmen über die richtigen Daten verfügen, um Geschäftsprobleme anzugehen, müssen sie die richtigen Analysemodelle entwickeln, um die Geschäftsergebnisse zu optimieren. Das beginnt mit einem hypothesengesteuerten Ansatz zur Identifizierung einer Geschäftsmöglichkeit und zur Bestimmung, wie das Modell die Leistung verbessern kann. Dieser Ansatz stellt auch sicher, dass weniger datenerfahrene Fachleute beim täglichen Einsatz von Analysetools mitmachen.

Warum auf Technologie setzen, um eine datengesteuerte Strategie zu entwickeln?

Die Wahrheit ist, dass Strategieentscheider sich nicht mehr auf Erfahrung oder ausgelagerte Berater verlassen müssen, um datengesteuerte Strategien zu entwickeln. Mehrere Technologien können bei diesem Prozess helfen, Zeit und Geld sparen und genaue Erkenntnisse liefern. Es ist nicht immer einfach, Daten zu nutzen; Der erste Schritt besteht darin, zu lernen, mit Daten aus verschiedenen Quellen umzugehen und wie Technologie dabei helfen kann, diese Daten zu sammeln und zu standardisieren.

Die Herausforderung, mit unstrukturierten Daten in großem Umfang zu arbeiten, um bessere Strategien zu entwickeln, kann mit Hilfe von Vorhersagesystemen bis hin zu künstlicher Intelligenz (KI)-gesteuerter Automatisierung gelöst werden, die verwendet wird, um diese Daten effizient zu organisieren und das beste Analysemodell zur Maximierung der Geschäftsergebnisse sicherzustellen. Beispielsweise kann maschinelles Lernen als einer der wichtigsten analytischen Ansätze angesehen werden, der dabei helfen kann, Verbindungen und Developments in den Daten zu finden, nach denen menschliche Datenanalysten möglicherweise nicht einmal suchen können. Es kann auch den Fokus auf zukunftsgerichtete Erkenntnisse ermöglichen und sicherstellen, dass aktuelle Daten in echte und umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden können.

Um eine datengesteuerte Kultur zu schaffen und umzusetzen, sollten Unternehmen progressive technologische Lösungen als schnelleren und durchsetzungsfähigeren Weg nutzen, um mit der Metadatenwelt umzugehen. Und sie sollten in der Lage sein, Entscheidungen auf der Grundlage vertrauenswürdiger Informationen zu treffen, was den Entscheidungsprozess beschleunigt.

Patricia Osorio ist Mitgründerin und CRO von Birdie.

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