Im Zeitalter der Digitalisierung bilden Daten das Bindeglied zwischen Unternehmen und Markt. Erfolgreiche Unternehmen wie Amazon, Google und andere behandeln Daten als Rohstoff, aus dem sie unter Anwendung von Analytics ständig wertvolle Informationen gewinnen. Sie haben verstanden, dass die Welt durch Daten beschrieben wird, die sie so managen, dass sie damit ihre Wettbewerber abhängen. Daten und Informationen gelten als wertvolles Gut und stellen deshalb eine der zentralen Dimensionen eines erfolgreichen Betriebsmodells (engl. Operating Model) dar. Mit dem richtigen Einsatz von Daten und Informationen kann Ihr Unternehmen ein gesundes Gleichgewicht zwischen externen Anforderungen des Marktes und internen Abläufen erreichen (siehe unsere aktuelle Studie „Agility + Congruency = Healthy Operating Model“). Ein erfolgreiches Datenmanagment bildet die Basis, um mit Analytics dieses Gleichgewicht zu erzielen.

Daten als Sensoren für externe Marktbedingungen

In einer Welt, in der dank Smartphone und Internetanbindung nahezu jeder ständig Zugriff auf sämtliche Informationen über Produkte und Services sowie deren Qualität und Preise hat, ändern sich Kundenvorlieben und die Reaktionen der Wettbewerber rasend schnell. Die gute Nachricht: Diese Veränderungen werden von Datenströmen begleitet, die auch Ihrem Unternehmen zur Verfügung stehen – Sie müssen sie nur lesen. In den Daten stecken wertvolle Erkenntnisse über Wettbewerber, Kunden und neue Geschäftsmöglichkeiten. Mithilfe von Analytics lassen sich daraus zukünftige Entwicklungen vorhersagen und Maßnahmen besser planen. Die in den Daten steckenden Informationen liefern allerdings erst dann einen Mehrwert, wenn Sie sie zielgerichtet nutzen.

Datengetriebenes Handeln

Auf die Dynamik des Marktes zu reagieren und damit ein agiles und letztendlich gesundes Operating Model zu erreichen, bedarf Entscheidungen auf der Basis von Informationen zu treffen, die mit Analytics aus Daten gewonnen werden. Hier gilt, dass je früher und besser Ihr Unternehmen über sich ändernde Marktbedingungen informiert ist, desto schneller und effektiver kann es darauf reagieren. Datengetriebene Unternehmen nutzen diese Informationen laufend, bspw. um ihren Kunden zum richtigen Zeitpunkt das auf individuelle Bedürfnisse zugeschnittene Angebot zu unterbreiten. Dazu stehen Mitarbeitern über Abteilungsgrenzen hinweg alle Daten und Informationen zur Verfügung, die für ihre jeweilige Aufgabe relevant sind – im Marketing, im Kundenservice, aber auch in der Entwicklung, um Kundenbedürfnisse direkt in Produkte und Services einfließen zu lassen. Datengetriebenes Handeln betrifft alle Geschäftsbereiche Ihres Unternehmens und hängt maßgeblich davon ab, Prozesse funktionsübergreifend in Einklang zu bringen und mit verteilten Daten zu integrieren. Dies zahlt sich sowohl bei der Optimierung interner Prozesse als auch bei der Umsatzsteigerung durch mehr, zufriedenere Kunden und das Angebot (neuer) datengetriebener Services aus.

Datenmanagement als Schlüssel zum Erfolg von Analytics

Datenmanagement schafft die Grundlage für Analytics. Dabei sind verschiedene datengetriebene Fähigkeiten erforderlich (siehe unsere aktuelle Studie „State of play in the field of Analytics“), mit denen Ihr Unternehmen die Impulse des Markets aufnehmen und zielgerichtet in Maßnahmen verwandeln kann.

Aspekte des Datenmanagements wie das Datenqualitäts-, Stammdaten- und Metadatenmanagement sowie Datenschutz und -sicherheit bilden die Basis, um relevante Daten zu erschließen. Dazu zählen sowohl die Vielfältigkeit der Datenquellen aus dem Unternehmensumfeld als auch die zahlreichen Quellen innerhalb ihres Unternehmens. Ein Großteil der im Unternehmen verfügbaren Datenquellen bleibt häufig ungenutzt. Dabei gehen wertvolle Informationen verloren. Entscheidend ist, Silos aufzubrechen und die Daten zu identifizieren, die einen echten Mehrwert liefern. Die Integration dieser wertvollen internen und externen Daten liefert die Grundlage für Analytics. Durch die Kombination von Daten aus traditionellen und digitalen Marketingkanälen gewinnt bspw. eines unserer Kundenunternehmen aus dem Bereich Retail laufend wertvolle Informationen über seine Kunden. Damit konnte das Unternehmen Umsatz und Kundenzufriedenheit deutlich steigern. Mit den entsprechenden Analysemethoden werden Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen getroffen, bspw. die Kaufwahrscheinlichkeit eines bestimmten Produkts. Die gewonnenen Informationen gilt es zu visualisieren und im Unternehmen zu verbreiten. Mit der Operationalisierung von Analytics-Erkenntnissen sorgen Sie dafür, dass alle relevanten Informationen zur richtigen Zeit am richtigen Ort verfügbar sind, um effektive Maßnahmen abzuleiten, die den Wettbewerbsvorteil Ihres Unternehmens steigern. Das Datenmangement liefert dabei Regeln und Standards sowie Rollen und Prozese, die der Generierung und Nutzung von Daten und Informationen einen Rahmen geben. All dies muss in sich stimmig sein sowie mit den verbleibenden Operating Model-Dimensionen in Einklang gebracht werden, um den langfristigen Unternehmenserfolg zu ermöglichen.
In unserem nächsten Blogbeitrag lesen Sie, welche Rolle die „Phyiscal Infrastructure“ in diesem Zusammenhang spielt.

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Hier geht’s zu den anderen Blog-Beiträgen dieser Serie:

Operating Models in a Digital World – Folge 1: Organizational Design
Operating Models in a Digital World – Folge 2: Governance
Operating Models in a Digital World – Folge 3: Key Performance Indicators
Operating Models in a Digital World – Folge 4: Leadership and Culture
Operating Models in a Digital World – Folge 5: Business Processes
Operating Models in a Digital World – Folge 6: Tech Architecture
Operating Models in a Digital World – Folge 7: Channel Strategy