Daten sind inzwischen in allen Wirtschaftszweigen ein großes Thema. Alle Unternehmen sind auf die eine oder andere Weise mit den Herausforderungen des Datenmanagements konfrontiert. Trotz dieser Erkenntnis haben die meisten von ihnen immer noch Schwierigkeiten, den Schritt zu einer wirklich datengetriebenen Organisation zu vollziehen. Einer der Gründe, warum sie dabei nicht erfolgreich sind, ist, dass sie oft mit komplexen und zeitraubenden IT-Systemen konfrontiert sind, die eine echte Bremse für ihre digitale Transformation darstellen.
Tatsächlich sind nur wenige Organisationen in der Lage, ihre Unternehmensdaten wirklich zu finden und zu nutzen, insbesondere wenn sie über einen Datenbestand verfügen, der verschiedene Dateiformate, -größen und -varianten umfasst. Außerdem ist es schwierig, diese Daten zu interpretieren, oder überhaupt in Erfahrung zu bringen, ob sie qualitativ hochwertig sind, wann die Qualität schlecht ist oder ob sie schlichtweg nicht dokumentiert sind.
In diesem Artikel beschreiben wir einige Best Practices, mit deren Hilfe es Unternehmen gelingt, ihre digitale Transformation mithilfe von Data Discovery zu starten.
Die IT eines Unternehmens neu denken
Viele Jahre lang waren Daten und die Herausforderungen des Datenmanagements den Internet-Giganten, wie z. B. den GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft) vorbehalten. Als Internet-Unternehmen, die hauptsächlich mit digitalen Ressourcen arbeiten, waren ihre IT-Systeme und -Infrastrukturen bereits um Daten herum konzipiert und entwickelt worden. Daher war es für andere Marktteilnehmer schwieriger, neue Modelle und Strategien zu implementieren: Die Kräfte waren nicht gleichmäßig verteilt!
Diese anderen Organisationen waren mit Technologien konfrontiert, die im Laufe der Zeit aufeinander aufgebaut worden waren. Es ist daher offensichtlich, dass es bei dieser Konstellation komplexer ist, eine digitale Transformation herbeizuführen.
Ein prominentes Beispiel dafür ist der Bankensektor. Während die Banken aufgrund der internationalen Richtlinien die Daten standardisieren konnten, sahen sie sich den neuen digitalen Banken gegenüber, die wesentlich agilere und leistungsfähigere Dienstleistungen anbieten. Um wettbewerbsfähig zu bleiben und im digitalen Rennen mithalten zu können, mussten sie ihre Strategie ändern.
Ein weiteres Beispiel stammt aus der Automobilbranche. Die Verbraucher neigen dazu, ihr Verhalten allmählich zu ändern, was sich auch auf den Markt auswirkt. Es besteht eine wachsende Nachfrage nach „umweltfreundlicher“ Fortbewegung, einschließlich der Nutzung von Fahrrädern, dem Zugang zu Fahrdiensten oder auch einer geteilten Mobilität mit der Zunahme von Carsharing.
Diese Fakten zeigen vor allem, dass sich der Mobilitätsmarkt verändert. Die Nachfrage fokussiert sich nicht mehr auf den Erwerb neuer Fahrzeuge und Güter, sondern vielmehr auf Mobilitätsdienstleistungen, die den Verbrauchern zur Verfügung gestellt werden. Um also wettbewerbsfähig zu bleiben und den Erwartungen der neuen Verhaltensweisen ihrer Nutzer gerecht zu werden, müssen sich die Akteure auf dem Automobilmarkt diversifizieren.
Die richtigen Datenlösungen finden
Um den Bedürfnissen der Datennutzer gerecht zu werden, müssen Sie Ihre Datenteams unbedingt mit den richtigen Lösungen ausstatten. So muss also die folgende Frage beantwortet werden: Welche bereichs- und siloübergreifenden Technologien müssen im Unternehmen eingesetzt werden, um eine agile Konfiguration zu schaffen? Dazu müssen die IT-Ressourcen so organisiert werden, dass sie drei große Schritte abdecken:
- die Data Discovery,
- die Vorbereitung und Umwandlung dieser Daten,
- die Nutzung derselben durch die verschiedenen Abteilungen des Unternehmens.
Weitere Informationen über die Data Discovery finden Sie in den folgenden ausführlichen Artikeln:
- Was versteht man unter Data Discovery?
- Laden Sie das Whitepaper herunter:Data Discovery aus Sicht der Internet-Giganten
Diese drei Schritte sind entscheidend, um die Transformation zu einem datengesteuerten Unternehmen zu beginnen.-
Zum einen helfen sie bei der Umsetzung geeigneter Sicherheitsmaßnahmen, um den Verlust sensibler Daten zu verhindern und verheerende finanzielle und rufschädigende Folgen für das Unternehmen abzuwenden. Andererseits ermöglichen sie es den Datenteams, tiefer in die Daten vorzustoßen, um spezifische Elemente zu identifizieren, die Antworten aufzeigen sowie um Wege zu finden, die Antworten aufzuzeigen.
All das mit einem Datenkatalog
Bei Zeenea definieren wir einen Datenkatalog als:
„Ein detailliertes Inventar aller Datenbestände einer Organisation und ihrer Metadaten, das Datenprofis dabei helfen soll, schnell die Informationen zu finden, die für den jeweiligen Geschäfts- und Analysezweck am besten geeignet sind.”
Wenn Sie sich mit einem Datenkatalog ausstatten, können sich sowohl Ihre Datenteams als auch Ihre Datenverantwortlichen bei der digitalen Transformation auf Ihre Unternehmensdaten stützen.
Wenn Sie sich für Zeenea entscheiden, entscheiden Sie sich für:
- Einen Überblick über alle Daten, die in den verschiedenen Datenplattformen des Unternehmens enthalten sind.
- Eine Google-eske Suchmaschine und die Möglichkeit bietet, nach Datensätzen, Fachbegriffen oder anhand eines Keywords sogar nach einem Feld zu suchen. Verfeinern Sie die Suche mit verschiedenen Filtern.
- Eine kollaborative Anwendung, die mithilfe eines Diskussionssystems eine stärkere Akzeptanz von Daten im Unternehmen ermöglicht.
- Eine Machine-Learning-Technologie, die Sie benachrichtigt und intelligente Vorschläge zu den Informationen in den katalogisierten Daten macht.
- Eine dedizierte Benutzererfahrung, die Data Leadern die Möglichkeit gibt, ihre Datenteams in die Lage zu versetzen, selbstständig Daten zu entdecken.
Erfahren Sie mehr über unseren Datenkatalog.
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