Big Data ist nicht nur ein großes Modewort. Es ist auch nicht nur ein Geschäftsritual. Stellen Sie sich diese 5 wichtigen Fragen, um herauszufinden, ob Ihr Unternehmen für die datengesteuerte Transformation im Zeitalter von Big Data bereit ist.
Wenn es um den effektiven Einsatz von Daten geht, kommt es vor allem auf eine abgerundete Richtlinie für den Dateneinsatz an. Eine Richtlinie, die alle wichtigen Elemente oder Aspekte des Datenlebenszyklusmanagements berücksichtigt, bietet einen Leitfaden, um den richtigen Mechanismus zu etablieren, den richtigen Ansatz zu wählen und die richtigen Daten für die richtigen Lösungen zu finden.
Am wichtigsten ist, dass die Datenbereitstellung kein eigenständiger Prozess ist. Vielmehr ist sie ein wesentlicher Bestandteil einer effizienten Datenverwaltung und Produktivitätsoptimierung.
Da jedes Unternehmen seine eigenen Ansätze, Ziele und Prioritäten in Bezug auf die Datenbereitstellung hat, gibt es keine Patentlösung, die für alle Unternehmen gleichermaßen gilt.
Eine standardmäßige Unternehmensdatenverwaltung umfasst jedoch in der Regel den Prozess der die Definition der Datenanforderungen, Extrahieren der erforderlichen Daten, die Integration der Daten in die BI-Systeme zur Analyse und Sichere Speicherung der Daten für zukünftige Referenzen. Daher drehen sich die Fragen zur Bereitschaft für den Einsatz von Big Data um diese Themen.
Hier haben wir fünf der wichtigsten Fragen zusammengestellt, die Sie sich am besten selbst stellen sollten.
Inhaltsübersicht
1. Welche spezifischen Geschäftsziele möchten Sie mit Ihren Daten erreichen?
In Anbetracht der Tatsache, dass verschiedene Unternehmen unterschiedliche Zwecke mit den Daten verfolgen, ist eine präzise und klare Vorstellung der Geschäftsziele der wichtigste Teil Ihrer Big Data-Strategie.
Daten bringen nur dann ein Ergebnis, wenn sie zur Erreichung der klar definierten Geschäftsziele unter Berücksichtigung des spezifischen Geschäftskontextes eingesetzt werden. Um dies zu erreichen, müssen Sie sich der folgenden Punkte bewusst sein was, warum, und wie-d.h. welche Anforderungen und Erwartungen Sie haben und wie Sie Ihre Ressourcen mobilisieren werden, um diese zu erfüllen.
2. Verfügen Sie über die erforderlichen Fähigkeiten und die Infrastruktur zur Datenaggregation und -integration?
Die Datenaggregation und -bereitstellung umfasst einen komplexen Prozess der Datenextraktion (Sammeln, Bereinigen, Konvertieren, Formatieren, Validieren), Datenintegration (Laden, Verknüpfen, Kombinieren, Anwenden), und Data Warehousing (Klassifizieren, Archivieren, Speichern, Abrufen), die eine komplexe Reihe von Tools, Infrastruktur und qualifizierten Arbeitskräften erfordern.
Was ist, wenn Sie nicht in der Lage sind, Tausende von zusätzlichen Dollar in die Einrichtung einer fortschrittlichen Infrastruktur und die Einstellung der benötigten Datenwissenschaftler zu investieren? Sicherlich können sich das nicht alle Unternehmen leisten. Außerdem kann die Verarbeitung zu vieler unstrukturierter Daten sogar zu einer Datenüberlastung führen und Ihr System abwürgen. Selbst wenn Sie nicht über die erforderlichen Fähigkeiten oder Einrichtungen für diese Aufgabe verfügen, können Sie sich den Vorteil verschaffen, mit den Data-Warehousing- und BI-Plattformen zu arbeiten. Grepsr-ein kostengünstiger, cloudbasierter, flexibler Dienst, kann zum Beispiel eine gute Wahl für Ihre Datenaggregation sein.
3. Sind Ihre Daten aktuell, relevant, konsistent und genau?
Frische, Relevanz, Konsistenz und Genauigkeit sind die entscheidenden Maßstäbe für hochwertige und verwertbare Daten. Alte und irrelevante Daten bieten nur wenige (oder gar keine) Geschäftseinblicke und können sogar noch mehr Schaden anrichten, wenn sie in ungeeigneten Kontexten verwendet werden.
Indem Sie den Prozess der häufigen Aktualisierung, Standardisierung und Validierung einführen, können Sie die Müll rein Müll raus Situation. Außerdem können Fehler in den Dateneingabe- und -verarbeitungssystemen oder Anwendungen zu Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten in der Datenausgabe führen. Es ist daher unerlässlich, dass Sie die richtigen Tools einsetzen, um die Qualität Ihrer Daten zu messen und zu erhalten. Durch die Anwendung von Regressionstests und häufigen Diagnosen können Sie sicherstellen, dass Sie in Zukunft keine fehlerhaften Daten erhalten oder einen Systemabsturz erleben. Informieren Sie sich hier über die besten Tools zur Datenanreicherung, die im Internet verfügbar sind.
4. Orientiert sich Ihr Entscheidungsprozess an den aktuellen Best Practices für Big Data?
Der Sinn und Zweck der Verwendung von Daten besteht darin, den Entscheidungsträgern zu helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen, indem man ihnen harte Daten und sachliche Informationen zur Verfügung stellt. Modernste Technologien, die auf dem Gebiet der Datenakkumulation und -integration entwickelt wurden, haben den Prozess der Entscheidungsfindung erheblich erleichtert.
Um sicherzustellen, dass Sie keines der Schlüsselelemente von Big Data Best Practices übersehen, müssen Sie:
- Machen Sie Ihre Mitarbeiter mit den Grundlagen von Big Data vertraut.
- Richten Sie Ihr Unternehmen neu aus, damit es datengesteuert arbeiten kann.
- Schaffen Sie Stellen, die für die Durchführung datenbezogener Aufgaben zuständig sind.
- Wenden Sie fortschrittliche Data Mining-, Migrations-, Analyse-, BI- und Visualisierungstools, Cloud-Technologien und andere Technologien an, die Leanness und Skalierbarkeit verbessern.
- Kommunizieren Sie die Ergebnisse im Rahmen des Entscheidungsfindungsprozesses Ihrer Organisation.
- Setzen Sie die Ergebnisse um, wobei der Schwerpunkt auf Leistungsoptimierung und Serviceanpassung liegt.
- Überprüfen Sie den gesamten Prozess auf notwendige Änderungen, Korrekturen oder Aktualisierungen.
* Je nachdem, über welche Werkzeuge und Fähigkeiten Sie verfügen, benötigen Sie für einige dieser Prozesse die Hilfe eines Experten.
5. Arbeiten Sie mit einer vollständigen Metadaten-Verwaltungsrichtlinie?
Da eine gute Metadatenverwaltungspolitik nicht nur den Zustand der Daten, sondern auch das gesamte Spektrum der Datenverwaltungsansätze und -mechanismen berücksichtigt, hilft sie Unternehmen, ein umfassendes Verständnis für die detaillierten Kataloge des Datenlebenszyklusmanagements zu entwickeln und zu pflegen.
Mit diesem Fahrplan in der Hand können Unternehmen klare Pläne haben und sich auf die wichtigen Themen vorbereiten:
- Woher Sie die Daten bekommen
- Wie Sie eine bessere Umgebung für die Datenqualität erhalten
- Welche Tools oder Verfahren zur Optimierung von Agilität und Produktivität eingesetzt werden sollten
- Wie Sie das Risiko eines Datenlecks, eines Datendiebstahls oder einer Datenbeschädigung vermindern können
- Wie man die Daten verschlüsselt, archiviert und sicher speichert und wie man sie bei Bedarf zugänglich und abrufbar macht
Ihre Bereitschaft zählt
Für viele Unternehmen ist es heute eine große Herausforderung, die richtigen Maßnahmen zur Datenverwaltung zu ergreifen. Big Data ist für sie sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance. Während die richtige Initiative zum Dateneinsatz zu einem verbesserten Wettbewerbsvorteil beiträgt, können einige Fehltritte zu einer großen Katastrophe führen.
Ebenso können einige der guten Richtlinien Daten vor dem Müll bewahren und sie in eine Goldmine von Informationen verwandeln, die Ihrem Unternehmen einen größeren Wettbewerbsvorteil gegenüber Ihren Konkurrenten verschaffen.
Sind Sie also voll und ganz auf die datengesteuerte Transformation für Ihre Reise ins Big Data-Zeitalter vorbereitet?
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