Die 5 größten Herausforderungen für Unternehmen im Bereich Daten
Bei „Big Data“ lag der Schwerpunkt darauf, Daten zu speichern. Wenn wir die Daten nur verarbeiten und nicht für strategische Zwecke auswerten wollten, wäre diese Strategie völlig ausreichend.
Heute wollen wir aber mehr: Daten sollen verarbeitet und analysiert werden, um weiterführende Schlüsse zu ziehen. Strategische Erkenntnis ist der Schatz in der Datenflut, den es zu heben gilt.
In den letzten fünf Jahren haben wir begonnen, uns davon zu verabschieden, riesige elektronische Speicher für Daten zu schaffen. Stattdessen nutzen wir Daten heute in Echtzeit. Die meisten Daten von Unternehmen werden allerdings nach wie vor in unterschiedlichen Systemen gespeichert und warten darauf, verarbeitet zu werden. Ihr Wert entsteht dadurch, dass die richtigen Daten abgerufen und dann effektiv und effizient zur Lösung von Geschäftsproblemen oder der Optimierung von Prozessen zusammengeführt werden.
Viele Unternehmen stehen vor ähnlichen Herausforderungen
Um Analysen effizient durchzuführen, müssen Unternehmen ihre Daten transformieren. Nur so können sie datengesteuerter und ergebnisorientierter agieren. Viele Unternehmen haben schon erste Strategien und Maßnahmen umgesetzt und standen anfangs vor ähnlichen Herausforderungen. Die fünf meistgenannten sind:
1. Aussagekräftige Erkenntnisse aus den Daten gewinnen
Jeder weiß, dass Daten wertvoll sind und Unternehmen über große Datenmengen verfügen, aber nur wenige wissen, wie sie funktionieren und wie man das Beste aus ihnen herausholt. Es ist schwer, den richtigen Startpunkt zu finden.
2. Daten aus verschiedenen Quellen in einer einzelnen Analyseplattform zusammenführen
Die Datenmenge nimmt zu und verschiedene Datentypen aus unterschiedlichen Quellen sollten möglichst in einer Analyseplattform zusammengeführt werden, um die lückenlose Interpretation zu ermöglichen. Die Herausforderung liegt darin, die am besten geeignete Technologie zu finden ohne neue Probleme und potenzielle Risiken zu schaffen.
3. Daten konsistent speichern und eine gute Datenqualität sicherstellen
Mit zunehmendem Datenvolumen wird die Speicherung zu einer echten Herausforderung. Es besteht das Risiko, dass Daten fehlerhaft gesammelt werden und am Ende lediglich den Speicherverbrauch erhöhen. Beim Zusammenführen unstrukturierter und inkonsistenter Daten aus verschiedenen Quellen können in der Folge Fehler auftreten. Fehlende und inkonsistente Daten, logische Konflikte und Duplikate führen schließlich zu mangelhafter Datenqualität.
4. Datenanalyse unterbleibt aufgrund von fehlenden Ressourcen
Viele Unternehmen haben das gleiche Problem: Sie verfügen nicht über genügend qualifizierte Ressourcen - Mitarbeiter, Geld, Technologie, Zeit -, um die erforderlichen Datenanalysen durchzuführen.
5. Sicherheit und Governance von Daten
Mangelhaftes Datenmanagement und fehlende Investitionen im Zuge des Unternehmenswachstums sind eine große Gefahr im Hinblick auf Datenschutz und Sicherheit. Die Verwendung inkonsistenter Daten birgt ein hohes Risiko von Compliance-Verstößen. Außerdem werden Daten angreifbar, wenn kein konsistenter, methodischer Ansatz verfolgt wird.
Daten-Management, -Speicherung, -Verarbeitung und -Analyse haben sich in den letzten Jahren weiterentwickelt. Damit bleibt eine größere Herausforderung: zu viele Daten und zu wenige Erkenntnisse, die aus diesen Daten gewonnen werden können.
Fazit
Es kommt nicht auf die Menge der gesammelten Daten an, sondern darauf, wie nützlich sie für uns sind. Auf dem Weg zur datenbasierten Entscheidung müssen wir sicherstellen, dass das Erfassen, Speichern und Verarbeiten der benötigten Daten effektiv erfolgt, insbesondere im Hinblick auf Datenoptimierung und Bereinigung.
Entdecken Sie unsere Data- und AI-Lösungen für Ihr Unternehmen.
