Die neuen Technologien verändern die Welt, in der wir leben. Sie verbessern die Effizienz, die Produktivität und die Lebensqualität der Menschen, und sie verändern die Unternehmen und die Weltwirtschaft.
Mit der Entwicklung neuer Technologien, wie z. B. der künstliche Intelligenzdie Internet der Dinge und der virtuellen Realität entstehen neue Formen der Interaktion mit der Welt und neue Möglichkeiten für Innovationen.
Ein Großteil dieses digitalen Wandels ist auf Daten zurückzuführen, da sie die Grundlage für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind. Daten werden gesammelt, gespeichert und analysiert, um Muster und Trends zu verstehen, fundierte Entscheidungen zu treffen und neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.
In dem Maße, wie Unternehmen mehr Daten sammeln, haben sie die Möglichkeit, ein besseres Verständnis für ihre Kunden, ihre Tätigkeiten und ihre Märkte zu gewinnen und so ihre Leistung zu verbessern.
Es gibt jedoch auch Herausforderungen, die mit ihrem Einsatz verbunden sind, wie Datenschutz und Sicherheit, die Auswirkungen auf die Beschäftigung und die Ethik der automatisierten Entscheidungsfindung. Es ist wichtig, diese Herausforderungen anzugehen, um sicherzustellen, dass die Vorteile der KI für alle maximiert werden.
Aber Sind die Unternehmen bereit, Entscheidungen auf der Grundlage der von ihnen produzierten Daten zu treffen??
Die analytische Reife ist ein entscheidender Aspekt für Unternehmen, die Wettbewerbsvorteile erzielen und datengestützte Entscheidungen treffen wollen.
In diesem Artikel werden wir die fünf Stufen der analytischen Reife sowie die Herausforderungen beim Erreichen eines höheren Reifegrads untersuchen.
Stufe 1: Datenermittlung.
In diesem Stadium konzentrieren sich die Organisationen auf das Sammeln und Organisieren von Daten, haben aber nur begrenzte Kapazitäten, um diese zu analysieren. Mangelnde Standardisierung, isolierte Daten und fehlende Governance sind häufige Faktoren. Viele Unternehmen befinden sich in diesem Stadium, weil sie erst am Anfang ihrer Reise in die Datenanalytik stehen.
Zu den Herausforderungen gehören die Identifizierung relevanter Daten, deren Bereinigung und Aufbereitung für die Analyse sowie die Schaffung eines Rahmens für die Datenverwaltung.
Schritt 2: Datenaufbereitung
In dieser Phase haben die Unternehmen ihre Fähigkeit zur Datenanalyse verbessert, sind aber immer noch durch die Qualität und Verfügbarkeit der Daten eingeschränkt. Diese Phase ist gekennzeichnet durch manuelle Datenbereinigung und -aufbereitung und fehlende Automatisierung. Unternehmen, die in die Datenanalyse investiert haben und ein gewisses Maß an Standardisierung und Data Governance erreicht haben, finden Sie hier.
Zu den Herausforderungen gehören die Gewährleistung der Datenqualität und -konsistenz, der Umgang mit unvollständigen Daten und die Automatisierung von Datenaufbereitungsaufgaben.
Stufe 3: Datenexploration.
In diesem Stadium haben die Unternehmen die Qualität und Verfügbarkeit ihrer Daten verbessert und können grundlegende Analysetechniken einsetzen, um Informationen zu erhalten. Dieses Stadium ist gekennzeichnet durch die Verwendung einfacher Dashboards und Berichte und das Fehlen fortgeschrittener Analysemethoden. Organisationen, die seit einiger Zeit in die Datenanalyse investiert und ein gewisses Qualitätsniveau erreicht haben, sind hier zu finden.
Zu den Herausforderungen gehören die Entdeckung aussagekräftiger Informationen aus den Daten, die Erstellung interaktiver Berichte und die Bereitstellung benutzerfreundlicher Analysewerkzeuge für technisch nicht versierte Benutzer.
Schritt 4: Datenanalyse.
In dieser Phase verfügen die Unternehmen über robustere Analysewerkzeuge und -methoden und können tiefere Einblicke aus ihren Daten gewinnen. Kennzeichnend für diese Phase ist der Einsatz fortschrittlicher Analysemethoden wie maschinelles Lernen und die Fähigkeit, die Datenanalyse zu automatisieren. Unternehmen, die ein hohes Maß an Datenqualität und eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung erreicht haben, können sich in dieser Phase befinden.
Zu den Herausforderungen gehören die Automatisierung der Datenanalyse, die Implementierung von KI-Algorithmen und die Schaffung einer nachhaltigen Infrastruktur für die Datenanalyse.
Stufe 5: datengesteuerte Entscheidungsfindung.
In diesem Stadium haben die Unternehmen die Analytik vollständig in ihren Entscheidungsprozess integriert und können die Auswirkungen ihrer Entscheidungen messen. Unternehmen, die ein hohes Maß an Datenqualität und -konsistenz sowie eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung erreicht haben, können sich in diesem Stadium befinden.
Zu den Herausforderungen gehören datengestützte Entscheidungen und die Messung der Auswirkungen von Entscheidungen, um den analytischen Reifegrad kontinuierlich zu verbessern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Reifegrad der Analytik ein entscheidender Aspekt für Unternehmen ist, die sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und datengestützte Entscheidungen treffen wollen. Das Verständnis der einzelnen Phasen, Vorteile und Herausforderungen kann Unternehmen dabei helfen, ihren aktuellen Reifegrad zu ermitteln und Schritte zu dessen Verbesserung zu unternehmen.
Durch Investitionen in fortschrittliche Analysewerkzeuge und -methoden, die Schaffung einer Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung und die kontinuierliche Messung und Verbesserung ihrer Analysereife können Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil erlangen und ihre Ressourcen besser nutzen.
Möchten Sie wissen, wie Sie Ihren analytischen Reifegrad beurteilen können?
Bewerten Sie Ihr Unternehmen in wenigen Minuten mit Hilfe der folgenden Funktionen TEST
