Wie IT-Experten Best Practices für die Datenanalyse in ihrem Unternehmen implementieren können

Veröffentlicht: 2022-08-23

Best Practices sollten die Datenanalyse Ihres Unternehmens regeln. Verwenden Sie diese vier Schritte, um loszulegen.

Durch das Sammeln, Organisieren und Analysieren von Datensätzen – ein Prozess, der als Datenanalyse bezeichnet wird – können Unternehmen intelligente Entscheidungen auf der Grundlage der Geschichte treffen, die ihre Daten erzählen. Von Marketingteams bis hin zu Initiativen zur digitalen Transformation kann jeder Aspekt der Geschäftstätigkeit eines Unternehmens von der Datenanalyse profitieren.

Trotzdem werden laut einer Studie von Gartner nur 20 % der analytischen Erkenntnisse bis 2022 zu Geschäftsergebnissen führen [1] . Warum mangelt es bei all den Daten, die Organisationen heute zur Verfügung stehen, immer noch an aufschlussreichen Datenanalysen?

Schuld daran ist oft ein Mangel an Best Practices für die Nutzung von Daten in einem Unternehmen. Teams arbeiten in Silos, Daten sind chaotisch und IT-Teams sind überlastet, wenn sie versuchen, mit den Analyseanforderungen Schritt zu halten.

Hier sollten IT-Experten Best Practices für die Datenanalyse implementieren, um einen optimierten Ansatz für das Datenmanagement von Daten zu schaffen, der zu saubereren Daten, optimierten Ressourcen und aufschlussreichen Berichten führt.

In der folgenden Anleitung präsentieren wir einen schrittweisen Ansatz zur Implementierung von Best Practices für die Datenanalyse in Ihrem Unternehmen. Mit jedem Schritt können Sie die Art und Weise, wie Ihr Unternehmen mit Daten umgeht, verändern und Ihrem Unternehmen einen neuen Mehrwert bieten.

1

Bestimmen Sie Ihren organisatorischen Ansatz

Eines der ersten Dinge, die Sie bei der Einrichtung von Best Practices für die Datenanalyse festlegen müssen, ist, wie Ihre Organisation die Datenerfassung, -organisation und -analyse angeht. In Ihrem Unternehmen gibt es große Datensätze an zahlreichen Standorten.

Ohne einen kongruenten Ansatz können diese Daten verloren gehen, schwer zugänglich sein oder ohne geeignete Parameter gespeichert werden. Das Endergebnis ist, dass bei der Analyse Ihrer Daten viel Zeit verschwendet wird, indem Sie einfach versuchen, Datensätze zu lokalisieren und zu bereinigen.

Indem Sie bestimmen, wie Ihre Organisation mit Daten umgehen wird, bringen Sie alle auf den Weg zum Erfolg. Es gibt drei gängige Arten der Herangehensweise an Daten, die zu berücksichtigen sind:

  • Dezentral : Ein dezentraler Ansatz ermöglicht es einzelnen Teams oder Abteilungen, ihre eigene Datenverwaltung durchzuführen. Bei diesem Ansatz ist es wichtig, Parameter festzulegen, wie Daten gesammelt, gespeichert und analysiert werden. Außerdem müssen Sie sicherstellen, dass es klare Richtlinien für die abteilungsübergreifende Datenanalyse gibt.
  • Zentralisiert : Viele große Organisationen investieren in ein zentralisiertes Datenverwaltungssystem, in dem Daten aus jeder Geschäftseinheit in einem einzigen Data Lake gespeichert werden. Von hier aus wird die Analyse von dedizierten Datenteams durchgeführt. Dieser Ansatz ermöglicht sauberere Datensätze, da das Datenteam für die Pflege und Katalogisierung der Daten verantwortlich ist. Es kann jedoch Einschränkungen geben, wenn das Team mit Datenanalyseanfragen in Rückstand gerät. Ohne ausreichend Personal kann dieser Ansatz schnell zu einem Engpass werden und den Analyse- und Berichtsprozess verlangsamen.
  • Hybrid : Für einige Unternehmen liegt das Gleichgewicht in einem hybriden Ansatz. Diese Strategie beinhaltet ein zentralisiertes Datenmanagement, während die Teams weiterhin ihre eigenen Datensätze behalten und die Möglichkeit haben, Abteilungsanalysen durchzuführen. Dieser Ansatz kann Teams dabei unterstützen, ihre eigenen Datenanforderungen zu erfüllen und gleichzeitig den Datenzugriff im gesamten Unternehmen sicherzustellen.

Denken Sie daran, dass unabhängig davon, welchen Datenstrategieansatz Ihr Unternehmen verfolgt, die Anforderungen an die Datensicherheit immer zentralisiert werden sollten. Dies ist entscheidend für den Schutz Ihres Unternehmens und die Gewährleistung der Datenkonformität.

Der beste Ansatz für Ihr Unternehmen hängt stark von seiner Größe sowie von spezifischen geschäftlichen Anwendungsfällen ab.

2

Definieren Sie klare Ziele und priorisieren Sie Daten entsprechend

Die Datenanalyse sollte immer von klaren Geschäftszielen bestimmt werden. Ohne klare Ziele kann es Ihrer Organisation entgehen, wichtige Daten zu sammeln. Informationen können verloren gehen, da die Teams sich nicht sicher sind, welche Daten dem jeweiligen Ziel förderlich sind.

Auf der anderen Seite können Sie in zu vielen irrelevanten Daten vergraben werden, was zu einer enormen Verschwendung von Ressourcen führen kann, wenn es an der Zeit ist, die Daten zu bereinigen.

Um Zeit- und Geldverschwendung zu vermeiden, arbeiten Sie mit wichtigen Stakeholdern zusammen, um das Endziel für die Daten Ihrer Organisation festzulegen. Von hier aus können Sie die Tools identifizieren und implementieren, die zum Sammeln dieser Daten, zum Organisieren und schließlich zum Bereitstellen aufschlussreicher Analysen erforderlich sind.

Letztendlich geht es bei der Datenanalyse darum, Probleme zu lösen. Wenn Ihre Teams die Probleme definieren, die sie lösen möchten, und welche Daten sie benötigen, um diese Analyse im Voraus durchzuführen, kann sichergestellt werden, dass Ihr Team von Anfang an effizient arbeitet.

3

Sorgen Sie für abteilungsübergreifendes Buy-in

Zu oft verlassen sich Unternehmen bei der Datenverwaltung und -analyse allein auf ihre IT-Abteilung und Data Scientists. Dieser isolierte Ansatz ist mit Problemen behaftet.

Es ist schwer, das Gesamtbild zu sehen, wenn Teams eine einzelne Analyse anfordern, ohne mit verwandten Teams zusammenzuarbeiten. Darüber hinaus kann dieser Ansatz Zeit verschwenden, da isolierte Teams häufig Anfragen für dieselbe Analyse einreichen oder diese durchführen.

Für ein besseres abteilungsübergreifendes Buy-in befähigen Sie jede Person in Ihrer Organisation, ihre tägliche Arbeit mit einer hypothesenbasierten Methodik anzugehen. Jedes Team sollte überlegen, welche Probleme es lösen muss und wie Daten ihm helfen könnten, die gesuchten Antworten zu finden. Darüber hinaus sollten Teams abteilungsübergreifend zusammenarbeiten, um Gesamtanalysen zusammenzustellen.

Der Aufbau dieser Art von datengesteuerter Kultur beginnt mit Bildung, und IT-Teams sollten ganz oben anfangen. Die Sicherstellung der Zustimmung der C-Suite-Mitglieder hilft beim Aufbau von Organisationen, in denen Initiativen von Daten angetrieben werden. Wenn das Management seine Teams unter Druck setzt, Strategien und Bemühungen mit Daten zu untermauern, hat dies einen Trickle-Down-Effekt.

Anstatt sich allein auf IT-Teams und Data Scientists zu verlassen, kann jedes Team zusammenarbeiten, um zu einer Kultur beizutragen, in der saubere Daten und intelligente Analysen Priorität haben.

4

Wählen Sie das richtige Werkzeug für den Job

Verschiedene Datentools werden mit unterschiedlichen Zielen entwickelt. Die Wahl des richtigen Tools macht einen entscheidenden Unterschied darin, wie einfach es für Ihr Team ist, Best Practices in Ihrer gesamten Organisation zu implementieren.

Stellen Sie sich beim Vergleich der Softwareoptionen für die Datenanalyse die folgenden Fragen:

Kann dieses Tool mit der Komplexität unserer Daten umgehen?

In vielen Fällen müssen Sie zahlreiche Datensätze an einem zentralen Ort zusammenführen. Es ist wichtig, ein Tool zu wählen, das in der Lage ist, die Datenmenge zu verarbeiten, die Ihre Organisation verwendet, und eines, das Ihnen hilft, diese Daten sinnvoll zu organisieren.

Ist das Tool skalierbar?

Wenn Ihr Unternehmen wächst, wachsen auch Ihre Anforderungen an die Datenanalyse. Nicht nur das, sondern wenn Ihr Team hilft, eine datengesteuerte Kultur zu schaffen, wird die Menge an Daten, die im gesamten Unternehmen gesammelt, organisiert und analysiert werden, zunehmen. Stellen Sie sicher, dass Sie ein Tool wählen, das nicht nur Ihre heutigen Anforderungen erfüllt, sondern auch in der Lage ist, Ihre zukünftigen Anforderungen zu erfüllen.

Welche Visualisierungstools enthält die Lösung?

Um die Datenanalyse in ein leistungsstarkes Tool zu verwandeln, benötigen Sie eine effektive Methode zur Visualisierung der Analyse. Diagramme, Grafiken und andere leicht verständliche Berichte können Ihnen dabei helfen, Daten in Ihrer gesamten Organisation zu präsentieren. Überprüfen Sie, welche Visualisierungsangebote jedes Tool enthält.

Ist das Tool anpassbar?

Selten wird eine sofort einsatzbereite Lösung alle spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens erfüllen. Stattdessen sollte das von Ihnen gewählte Datenanalysetool es Ihnen ermöglichen, das Tool an Ihre spezifischen Anforderungen anzupassen. Dies wird immens helfen, wenn Sie Parameter rund um das Datenmanagement festlegen, was zu einer verbesserten Effizienz bei der Analyse führt.

Datenanalysesoftware kann Ihnen dabei helfen, diese Best Practices zu implementieren und aufrechtzuerhalten

Die Implementierung von Best Practices für die Datenanalyse kann eine entmutigende Aufgabe sein, aber mit den richtigen Tools können Sie die Art und Weise, wie Ihr Unternehmen mit Daten umgeht, verändern. Das Endergebnis ist ein Team, das effizienter zusammenarbeitet, und Daten, die zu umsetzbaren Erkenntnissen führen.

Entdecken Sie erstklassige, beliebte Datenanalysesoftware mit Capterra Shortlist.

Quellen

1. Unsere besten Daten- und Analyseprognosen für 2019, Gartner