Nutzen Sie Daten, um Ihr Unternehmen neu zu erfinden

Für jedes Unternehmen ist es schwierig, langfristig erfolgreich zu sein. Organisationen müssen sich regelmäßig neu erfinden, um relevant zu bleiben. Die Einführung der Cloud löste eine Welle der Innovation aus. Daten werden nun die nächste Innovationsrunde antreiben. Führungskräfte müssen sich auf Fakten verlassen können, um fundierte Urteile zu fällen, um die Ecke zu blicken und Maßnahmen zu ergreifen. Der Aufbau einer Datenstrategie ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, die in der Gegenwart und Zukunft relevant bleiben möchten.

Führungskräfte, die offen für neue Ideen sind, müssen hartnäckig nach der Wahrheit suchen. Dazu gehört, dass sie über die notwendigen Werkzeuge verfügen, um auf Chancen und Bedrohungen reagieren zu können. Um dies zu erreichen, müssen Sie datengesteuert vorgehen.

Daten treiben den Weg zur Neuerfindung voran.

Datengesteuerte Organisationen betrachten Daten als Vermögenswert, nicht als Eigentum bestimmter Abteilungen. Sie bauen Systeme auf, die wichtige Daten sammeln, speichern, organisieren und analysieren und sie den Personen und Anwendungen, die sie benötigen, auf sichere Weise zugänglich machen.

Diese Unternehmen integrieren ihre Daten in zentralisierte Datenseen, um sie leichter finden, verwalten und abrufen zu können, um sie zu sammeln, zu speichern, zu organisieren und zu nutzen. Sie nutzen auch Technologie des maschinellen Lernens (ML), um aus ihren Daten Mehrwert zu ziehen, beispielsweise um die betriebliche Effizienz zu steigern, Prozesse zu optimieren, neue Produkte und Einnahmequellen zu entwickeln und bessere Kundenerlebnisse zu schaffen.

Moderna und andere Pharmaunternehmen beispielsweise nutzen Daten und Analysen, um Medikamente und Impfstoffe schneller als je zuvor auf den Markt zu bringen. BMW und viele andere Unternehmen nutzen Daten, um Versorgungsnetze zu optimieren und die Produktionskapazität zu erhöhen. Und wie andere Unternehmen in der Energiebranche verwendet ENGIE Daten, um innovative Methoden zu entwickeln, mit denen die Kosten der Kunden gesenkt und gleichzeitig ehrgeizige und ehrgeizige Umweltziele erreicht werden können.

Wichtige Anliegen und Schwierigkeiten

Das erste Problem, mit dem Unternehmen im Allgemeinen konfrontiert sind, ist die schiere Menge und Komplexität der Daten, die sie täglich verwalten – und deren exponentielles Wachstum, das Jahr für Jahr stattfindet. Tatsächlich werden in den nächsten 36 Monaten mehr Daten generiert als in den letzten 30 Jahren zusammen.

1. Alte On-Premise-Technologien und ältere Datenspeicher werden die heutigen Erwartungen nicht erfüllen können. Um die enorme Größe und die signifikante Entwicklung der Datenmengen, die wir heute erleben, bewältigen zu können, benötigen Unternehmen neue Datenspeicher, die sich mit den sich ändernden Geschäftsanforderungen erweitern und weiterentwickeln können – von Gigabyte und Terabyte, die heute verwaltet werden, zu Petabyte und Exabyte, die in der Zukunft verwaltet werden.
2. Zweitens müssen Unternehmen in der Lage sein, problemlos auf eine größere Bandbreite von Daten zuzugreifen und diese zu analysieren, beispielsweise Protokolldateien, Clickstream-Daten, Sprache und Video. Diese Datentypen stammen aus verschiedenen Quellen und werden in Silos auf zahlreichen Datenspeichern aufbewahrt. Unternehmen müssen Datensilos aufbrechen, damit ihre Teams auf alle relevanten Daten zugreifen und diese analysieren können, unabhängig davon, wo sie sich befinden, um aus all diesen Daten wichtige, neue Erkenntnisse zu gewinnen.
3. Die dritte große Schwierigkeit, mit der Unternehmen konfrontiert sind, besteht darin, sich immer schneller an veränderte Kundenpräferenzen und Marktdynamiken anzupassen. Unternehmen müssen ihren Mitarbeitern einen sicheren Datenzugriff und die Möglichkeit bieten, ihre Daten flexibel und kostengünstig zu analysieren und maschinell zu lernen, um bessere und schnellere Entscheidungen treffen zu können. Unternehmen, die auf alte Dateninfrastrukturen vor Ort angewiesen sind, verbringen viel Zeit damit, Hardware und Software zu installieren, die Infrastruktur hinsichtlich Leistung und Verfügbarkeit zu konfigurieren und Zeit mit der Kapazitätsplanung für den Ausbau ihrer Systeme zu verschwenden. All dieser Mehraufwand verringert die Agilität und verlangsamt die Entscheidungsfindung.
4. Die vierte Herausforderung besteht darin, maschinelles Lernen zum Funktionieren zu bringen. Obwohl maschinelles Lernen eine disruptive Technologie ist, die Innovationen vorantreibt, haben Unternehmen Schwierigkeiten, wesentliche Fortschritte bei der Ausweitung des maschinellen Lernens in ihren Betrieben zu erzielen. Einer Gartner-Analyse zufolge haben Unternehmen mit KI-Expertise in den letzten zwei Jahren nur 53 % ihrer KI-Proof-of-Concept-Pilotprojekte in die Produktion gebracht. Ein Mangel an ML-Fähigkeiten, organisatorische Trägheit und ein Mangel an Daten zum Trainieren sind nur einige der Hindernisse, die die Entwicklung in diesem wichtigen Sektor behindern.
5. Und schließlich müssen Unternehmen in einer Welt, in der Datensicherheit, Datenschutz und Compliance-Regeln immer wichtiger werden, in der Lage sein, den Zugriff auf bestimmte Daten mithilfe bewährter Richtlinien zur Datenverwaltung und -sicherheit ordnungsgemäß zu identifizieren, zu überwachen und zu regulieren. Dies muss nicht nur für die Daten in ihren jeweiligen Datensilos erfolgen, sondern auch umfassend und konsistent über alle ihre Datenspeicher hinweg.