Im Business werden täglich Massen an Daten bewegt, verändert, versendet und publiziert. Eine durchdachte Datenstrategie minimiert Fehler und maximiert den Erfolg!
Inhaltsverzeichnis:
Weltweite Datenexplosion
181.000.000.000.000.000.000.000 ... Jedes Mal, wenn eine E-Mail versendet, ein Video gestreamt oder eine Nachricht gepostet wird, entstehen Daten – Daten von Milliarden von Menschen, KIs und Bots – eine regelrechte Datenexplosion. In Zahlen ausgedrückt haben wir im Jahr 2012 weltweit rund 6,6 Zettabyte an digitalen Daten erzeugt. Acht Jahre später stieg diese Menge auf unglaubliche 64,2 Zettabyte. Laut Statista werden wir bis 2025 bei 181 Zettabite landen. Ein Zettabyte entspricht einer Trilliarde Bytes. Das ist eine 1 mit 21 Nullen. Unfassbar!
Bad Data im Business
In der Geschäftswelt wird die explodierende Datenmasse zunehmend problematisch. Nicht nur, dass wir über immer mehr Kanäle chatten, mailen, skypen oder teamsen – wir legen unsere Daten auch immer breiter ab: lokal, auf dem Firmenlaufwerk, in der Cloud, in unseren Systemen und so weiter. Leider führt das zu immer mehr Datenwirrwarr bzw. zu „schlechten Daten“ (fehlerhafte, unspezifische, veraltete, inkonsistente, ungenaue und doppelte Daten). Und das können wir uns eigentlich gar nicht leisten:
Schlechte Daten verursachen Fehler. Denn sie werden in verschiedenen Systemen vorgehalten und sind oft mehr oder weniger gut über eine „gewachsene Landschaft“ an Schnittstellen miteinander vernetzt. Die Folge sind Probleme beim Datenaustausch. Dadurch leiden die Genauigkeit bzw. die Konsistenz der Daten und damit am Ende auch die Glaubwürdigkeit der daraus abgeleiteten Informationen.
Schlechte Daten minimieren den Unternehmenserfolg. Denn im Business richten „schlechte Daten“ echten Schaden an. Mangelhafte Arbeitsergebnisse, fehlerhafte Produkte und Mehrkosten sind die Folge.
Schlechte Daten sind teuer! Nach Schätzungen aus den vergangenen Jahren kosten „schlechte Daten“ jedes einzelne Unternehmen weltweit ca. 15 bis 25 Prozent des Umsatzes. Laut Harvard Business Review verzehnfacht sich die Arbeit bei fehlerhafter Datengrundlage! Würde man bereits bei der Datenentstehung auf Datenbereinigung setzen, käme man deutlich preiswerter davon.
Datenbereinigung von Anfang an: Laut aktuellen Studien ist es für Unternehmen 10 x günstiger, Probleme in der Datenqualität am Beginn der Kette zu verbessern als am Ende.
Schlechte Daten können missbraucht werden: 62 % der Teilnehmer einer Befragung gaben zu, dass sie Zugriff auf Daten haben, den sie nicht haben sollten. Vor dem Hintergrund der aktuellen Datenschutzgrundverordnung untragbar und sogar strafbar.
Good Data im Business
Wie lösen Unternehmen das Bad-Data-Problem? Indem Sie Tools einführen, die das Datamanagement optimieren. Softwarelösungen wie die unserer Agenturpartner Pimcore oder yedi (xentral) sind darauf spezialisiert. Mit ihnen lassen sich Daten generieren, die genau, vollständig, einzigartig, gültig, konsistent und aktuell sind.
Datamanagement: Vorteile
Aus diesen Gründen sollten sich Unternehmen um ein gutes Datamanagement kümmern:
Effizienzsteigerung: Eine saubere Datenlandschaft von Anfang an ermöglicht eine effiziente Datenverarbeitung und -nutzung. Das führt zu einer schnelleren und präziseren Entscheidungsfindung.
Kosteneinsparungen: Eine gut organisierte Datenlandschaft reduziert den Aufwand für Datenbereinigung und -integration. Dadurch können Kosten gesenkt werden, die sonst für die Fehlerbehebung und manuelle Anpassungen aufgrund unzureichender Datenqualität anfallen würden.
Flexibilität und Skalierbarkeit: Eine gut strukturierte Datenlandschaft ermöglicht es Unternehmen, flexibel auf Veränderungen zu reagieren und skalierbar zu wachsen.
Datenanalyse und Business Intelligence: Eine saubere Datenlandschaft bildet die Basis für aussagekräftige Datenanalysen und Business Intelligence. Durch die Verfügbarkeit hochwertiger Daten können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, Trends erkennen und fundierte strategische Entscheidungen treffen.
Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die von Anfang an eine saubere Datenlandschaft aufbauen, können effizienter agieren und schneller auf Marktveränderungen reagieren.
Datenschutz und Compliance: Eine gut organisierte Datenlandschaft erleichtert die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und gesetzlichen Vorgaben. Durch klare Datenverwaltungsprozesse und -richtlinien können Datenschutzrisiken minimiert und die Vertraulichkeit sensibler Informationen gewährleistet werden.
Zukunftssicherheit: Eine saubere Datenlandschaft bildet ein solides Fundament für zukünftige Technologien und Innovationen. Unternehmen können neue Datenquellen, wie zum Beispiel das Internet der Dinge (IoT) oder künstliche Intelligenz (KI), nahtlos integrieren und von den Möglichkeiten neuer Technologien profitieren.
Vertrauen und Reputation: Eine saubere Datenlandschaft trägt zur Vertrauensbildung bei Kunden, Partnern und Stakeholdern bei. Durch die Gewährleistung von Datenintegrität, -sicherheit und -qualität stärken Unternehmen ihre Reputation und gewinnen das Vertrauen ihrer Geschäftspartner und Kunden.
Was ist Datamanagement? Datamanagement beinhaltet sämtliche Schritte und Strategien, die darauf abzielen, Daten effektiv zu organisieren, zu speichern, zu sichern, zu verarbeiten und zu nutzen. Das Ziel des Datamanagements besteht darin, Daten als wertvolle Ressource zu behandeln und ihre Nutzung zur Unterstützung von Entscheidungsfindung, Prozessoptimierung, Innovation und anderen geschäftlichen Zielen zu maximieren.
Datamanagement: jetzt einsteigen!
Es lohnt sich für Unternehmen, auf Prozessoptimierung durch Datamanagement zu setzen, weil ...
- sie immer mehr Daten handeln müssen,
- immer mehr Personen mit diesen Daten umgehen,
- ggf. auch nicht befugte Mitarbeiter Zugriff auf sensible Firmendaten haben,
- ohne Optimierungen immer mehr schlechte Daten entstehen und Schaden anrichten können,
- „schlechte Daten“ schlechtere Ergebnisse erzeugen,
- schlechte Daten bares Geld kosten und sogar abgestraft werden können.
Mit einem intelligenten Datamanagement dagegen ...
- sparen Unternehmen auf Dauer Kosten, weil Fehler auf ein Minimum reduziert werden,
- können sich kluge Köpfe endlich um die wirklichen Dinge kümmern,
- erfüllen Unternehmen gesetzliche Anforderungen (z. B. Compliance-Anforderungen).
So bewerten sich Unternehmen: Laut Umfragen sehen 78 % der Führungskräfte ein effektives Datenhandling als große Herausforderung. Weniger als die Hälfte der Befragten bewerten ihre Daten als genau, konsistent, zugänglich oder vollständig. Eine wirklich durchdachte Datenstrategie ist in den Unternehmen immernoch Mangelware.
In 6 Schritten zu Good Data
Schritt 1: Ein starkes Data-Team aufbauen (Motivatoren ins Boot holen!)
Schritt 2: Data-Analyse (Identifizieren Sie Ihre „Datenunterbrecher“ und Datenlücken)
Schritt 3: Analyse der Systemlandschaft und Auswahl der passenden Software
Schritt 4: Datenbereinigung, Erstellung von Datenmodellen, Systemimplementierung, Systembefüllung
Schritt 5: Erstellen von Datenrichtlinien, Rechten und Rollen (Compliance)
Schritt 6: Erfolgsmessung, Qualitätschecks, Optimierungen
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