In der heutigen datengesteuerten Welt erkennen Unternehmen zunehmend den Wert von Daten und Analysen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Die Fähigkeit, die Macht der Daten zu nutzen und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, wird für Unternehmen aller Branchen immer wichtiger. An dieser Stelle kommt das Konzept der Data Maturity (dt. Datenreife) ins Spiel.
Was ist Data Maturity?
Data Maturity (dt. Datenreife) bezieht sich auf die Fähigkeit eines Unternehmens, Daten während ihres gesamten Lebenszyklus effektiv zu verwalten und zu nutzen, um strategische Entscheidungen zu treffen und Geschäftsziele zu erreichen. Sie stellt den Weg eines Unternehmens von einer grundlegenden Datenverwaltung bis hin zu fortgeschrittenen Analysefunktionen dar, die datengesteuerte Erkenntnisse und Maßnahmen ermöglichen.
Die Datenreife ist kein einheitliches Konzept, das für alle gilt, sondern variiert je nach Branche, Größe und spezifischen Geschäftsanforderungen des Unternehmens. Um ihre Datenreife zu beurteilen, können Unternehmen ihre aktuellen Fähigkeiten und Praktiken in verschiedenen Bereichen mit einem Data Maturity Assessment bewerten, wie z. B. Datenmanagement, Datenverwaltung, Analysefähigkeiten und Unternehmenskultur.
Die Datenanalysereife, eine Untergruppe der Datenreife, konzentriert sich speziell auf die Fähigkeit eines Unternehmens, durch fortschrittliche Analysetechniken Erkenntnisse und Werte aus Daten abzuleiten. Sie umfasst die Fähigkeiten des Unternehmens in Bereichen wie deskriptive Analytik, prädiktive Analytik, präskriptive Analytik und kognitive Analytik.
Die Reifekurve der Analytik
Zum besseren Verständnis der verschiedenen Reifegrade der Datenanalyse bietet die Analytics Maturity Curve einen Rahmen für Unternehmen, um ihren aktuellen Stand zu bewerten und die nächsten Schritte auf ihrem Weg zur Analyse zu identifizieren. Dieses Modell, das in fünf Phasen unterteilt ist, führt Unternehmen durch die Entwicklung ihrer Analysefähigkeiten.
Bei den beschriebenen 5 Phasen wird zu viel über Architekturmodelle gesprochen. Dies ist nicht zwingend eine Architekturgeschichte. Dieselben Modelle eignen sich für mehrere Stufen. Es ist eher eine Frage der Datenmodelle. Organisatorische und betriebswirtschaftliche fehlen in der Beschreibung.
1. Deskriptive Analytik
Die erste Phase der Analytics Maturity Curve ist die deskriptive Analytik. In dieser Phase stützen sich Unternehmen auf historische Daten, um die Frage „Was ist passiert?“ zu beantworten. In dieser Phase werden häufig Tabellenkalkulationen, grundlegende Business Intelligence (BI)-Berichtstools und herkömmliche Datenbankmanagementsysteme verwendet.
2. Diagnostische Analytik
Die nächste Phase auf der Reifegradkurve ist die diagnostische Analyse. Unternehmen in dieser Phase versuchen, die Gründe für vergangene Ereignisse zu verstehen, indem sie Drill-Down-Discovery- und Data-Mining-Techniken einsetzen. Sie versuchen, die Frage zu beantworten: „Was ist passiert und warum?“. In dieser Phase werden in der Regel Tools wie Enterprise Data Warehouses, und In-Memory-Datenbanken eingesetzt.
3. Prädiktive Analytik
Weiter oben auf der Kurve erreichen die Unternehmen die Phase der präskriptiven Analytik. Hier nutzen sie Big Data, Algorithmen und Geschäftsregeln, um die beste Vorgehensweise zu bestimmen. Die Frage, die in dieser Phase gestellt wird, lautet: „Was sollte geschehen?“ Unternehmen setzen auf maschinelles Lernen, Deep Learning, statistische Lernverfahren und Data Lakes, um Empfehlungen für die Entscheidungsfindung zu geben.
4. Präskriptive Analytik
Weiter oben auf der Kurve erreichen die Unternehmen die Phase der präskriptiven Analytik. Hier nutzen sie Big Data, Algorithmen und Geschäftsregeln, um die beste Vorgehensweise zu bestimmen. Die Frage, die in dieser Phase gestellt wird, lautet: „Was sollte geschehen?“ Unternehmen setzen auf maschinelles Lernen, Deep Learning, statistische Lernverfahren und Data Lakes, um Empfehlungen für die Entscheidungsfindung zu geben.
5. Kognitive Analytik
Die letzte Phase der Reifekurve für Analytik ist die kognitive Analytik. Diese Phase stellt den zukünftigen Zustand der künstlichen Intelligenz (KI) dar und beinhaltet menschenähnliche Entscheidungsfähigkeiten. Organisationen in dieser Phase streben ein vollständig automatisiertes Unternehmen an, indem sie sich die Leistungsfähigkeit von maschineller Intelligenz und selbstlernenden Algorithmen zunutze machen.
Die Bedeutung von Data Maturity
Das Erreichen eines höheren Reifegrads bei der Datenanalyse bietet Unternehmen mehrere Vorteile. Es ermöglicht ihnen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, Trends und Muster zu erkennen, Abläufe zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu verschaffen. Unternehmen mit fortschrittlichen Analysefunktionen können wertvolle Erkenntnisse gewinnen, Prognosemodelle erstellen und innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln.
Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, dass Unternehmen ihren aktuellen Reifegrad in der Datenanalyse genau bewerten, bevor sie sich auf den Weg zu einem höheren Reifegrad machen. Diese Bewertung hilft dabei, Lücken zu erkennen, Investitionen zu priorisieren und eine Roadmap für die Weiterentwicklung der Analysefunktionen zu entwickeln.
Messung des Reifegrads der Datenanalyse
Um den Reifegrad der Datenanalyse zu messen, können Unternehmen einen Bewertungsrahmen für den Reifegrad der Datenanalyse verwenden. Dieses Framework bewertet den aktuellen Stand einer Organisation, identifiziert Stärken und Schwächen und gibt Empfehlungen für Verbesserungen.
Die Bewertung umfasst in der Regel die Evaluierung verschiedener Dimensionen der Datenanalysereife, darunter Datenmanagement, Datenverwaltung, Analysefähigkeiten, technologische Infrastruktur, Fähigkeiten und Talente sowie die Unternehmenskultur. Unternehmen können Fragebögen, Interviews und Datenanalysen verwenden, um relevante Informationen und Erkenntnisse für die Bewertung zu sammeln.
Die Ergebnisse der Bewertung liefern Unternehmen ein klares Verständnis ihres aktuellen Reifegrads in der Datenanalyse. Dieses Wissen ermöglicht es ihnen, Prioritäten für Initiativen zu setzen, Ressourcen effektiv zuzuweisen und einen Fahrplan für die Verbesserung der Analysefunktionen zu entwickeln.
Aufbau einer soliden Grundlage für Datenreife
Unabhängig davon, wo ein Unternehmen auf der Analyse-Reifekurve steht, ist der Aufbau eines soliden Fundaments entscheidend für die Verbesserung der Datenreife und der Analysefähigkeiten. Diese Grundlage umfasst die richtige Infrastruktur, Tools und Technologien zur Unterstützung datengesteuerter Entscheidungsfindung und Analyseinitiativen.
Häufig werden Daten noch mühsam manuell aufbereitet, was eine signifikante Hürde für Organisationen darstellt, die versuchen, ihren Reifegrad in der Datenanalyse zu steigern. Diese manuelle Vorgehensweise ist nicht nur zeitaufwändig, sondern bindet auch wertvolle Ressourcen, die für strategischere und analytisch anspruchsvollere Aufgaben eingesetzt werden könnten. Dadurch bleiben Organisationen oft auf einer niedrigeren Stufe der Datenreife stecken, ohne die Vorteile einer vollständig entwickelten datengetriebenen Kultur zu nutzen. Weiterführende Informationen zur Überwindung dieser Herausforderungen finden Sie im BARC-Bericht zu Data Black Holes.
Unterstützung für Ihre datengesteuerte Reise
In Summe werden Datenreife und Analysefähigkeiten für Unternehmen, die in der heutigen datengesteuerten Landschaft erfolgreich sein wollen, immer wichtiger. Durch die Bewertung und Verbesserung der Data Maturity können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen, wertvolle Erkenntnisse gewinnen und eine erfolgreiche Transformation vorantreiben.
Mithilfe der Analytics Maturity Curve und einer Bewertung des Reifegrads von Datenanalysen können Unternehmen ihren aktuellen Stand ermitteln, Ziele festlegen und einen Fahrplan für die Verbesserung ihrer Daten- und Analysefunktionen entwickeln. Der Aufbau einer soliden Grundlage mit der richtigen Infrastruktur und die Nutzung fortschrittlicher Technologien können Unternehmen auf ihrem datengesteuerten Weg weiter unterstützen.
Denken Sie daran, dass der Weg zur Datenreife ein fortlaufender Prozess ist. Die kontinuierliche Überwachung, Bewertung und Weiterentwicklung von Datenanalysefunktionen ist unabdinglich, um Wettbewerbsvorteile in der sich schnell entwickelnden Daten- und Analyselandschaft zu erringen und zu erhalten.
