Wie man eine Datenanalyse-Strategie einführt
Das Bewusstsein für Daten ist für alle Unternehmen erstrebenswert, kann aber sowohl eine technische als auch eine kulturelle Herausforderung sein. Es ist eine Reise und als solche kann der Ausgangspunkt variieren. Einige Unternehmen beginnen mit zu weit gefassten Vorgaben von oben nach unten und stoßen sich schließlich an der Organisationsstruktur in der Mitte oder im unteren Teil des Unternehmens.
Dieser potenzielle Widerstand sollte Sie nicht davon abhalten, heute zu beginnen. Die Erkenntnisse aus der Datenanalyse verdichten sich im Laufe der Zeit, d.h. je eher Sie Ihre Strategie umsetzen, desto eher können Sie echte Ergebnisse aus datengestützten Entscheidungen sehen.
Wir haben gesehen, dass die Einführung von Datenanalysen in Unternehmen dann erfolgreich ist, wenn sie klein anfangen, sich auf ein bestimmtes, wichtiges Problem konzentrieren und mit den folgenden drei Dingen einen Mehrwert schaffen:
- Öffnen Sie den Zugang zu allen relevanten Daten, die sich auf das Problem beziehen, das Sie definiert und auf das Sie sich konzentriert haben.
- Fördern Sie die funktionsübergreifende Zusammenarbeit bei der Entwicklung und Umsetzung dieser Lösung. Zu den wichtigsten Funktionen, die für die Analytik benötigt werden, gehören Data Engineering, Data Science, LOB-Analysten und Management. Analytik ist ein Mannschaftssport.
- Treffen Sie technologische Entscheidungen, die die Zusammenarbeit bei der Entwicklung und Bereitstellung der Lösung beschleunigen.
Datenanalyse-Strategie im Kontext mit KI-gestützter Suche
Lassen Sie uns die KI-gestützte Suche am digitalen Arbeitsplatz nutzen, um diese drei Schlüssel in einen Zusammenhang zu bringen.
Die Suche wird mehr und mehr zu einer spirituellen Anwendung im digitalen Raum. Der Sinn digitaler Assets und Informationen besteht darin, leicht auffindbar und auffindbar zu sein. Je intelligenter sie sind, desto wirkungsvoller sind sie für Kunden und Mitarbeiter. Es handelt sich um einen Bereich, der eng genug ist, um ohne eine vollständige Überarbeitung der Organisationsstruktur ausgeführt werden zu können, was ihn zum perfekten Problem macht, auf das man sich bei der Implementierung einer neuen Datenanalysestrategie konzentrieren kann.
A. Öffnen Sie die Daten: In einem Szenario für die Informationsbeschaffung am Arbeitsplatz müssen alle Datenquellen in die Suchmaschine eingespeist und mit der für eine relevante Suche erforderlichen Intelligenz angereichert und kuratiert werden. Sobald die Suchmaschine eingesetzt wird, müssen die Daten zum Suchverhalten organisiert und genutzt werden, um die Suchrelevanz kontinuierlich zu verbessern.
Der Datenbestand, auf den die Mitarbeiter Zugriff haben, die Geschäftsziele und die Personen, die die Daten tatsächlich nutzen, ändern sich ständig. Ein Unternehmen wie SAS mit 16.000 Mitarbeitern weltweit und mehr als 9 Millionen Dokumenten kann die Suchrelevanz nicht weiter verbessern, wenn es nur eine Momentaufnahme davon hat, wie die Mitarbeiter auf Informationen zugreifen. Durch die Offenlegung der Daten können die Projektleiter erfahren, wie die Suchmaschine im Laufe der Zeit optimiert und verbessert werden muss.
B. Zusammenarbeit: In den meisten Unternehmen gibt es mehrere Hindernisse für die teamübergreifende Zusammenarbeit, darunter Hindernisse in Prozessen, Hierarchien, Persönlichkeiten und der Kultur im Allgemeinen. Der beste Prozess ermöglicht theoretisch die Art von Iteration und Hin- und Hergehen, bei der Datenwissenschaftler die Artefakte (Modelle) liefern, die die Suchentwickler integrieren, schnell in der Abfrageerfahrung testen und bei Bedarf zur Verfeinerung an das Zeichenbrett zurückschicken können.
Die meisten Datenanalyseprojekte scheitern an einem Mangel an Integration und Zusammenarbeit. Das liegt weniger daran, dass die Teams nicht über das nötige Wissen verfügen, sondern vielmehr daran, dass die Ziele, Erwartungen und Prozesse nicht aufeinander abgestimmt sind.
C. Auswahl der Technologie: Wählen Sie eine Suchplattform, die die Datenerfassung beschleunigt, Intelligenz einbindet und für den Betrieb skaliert. Dank dieser Effizienz können die Teams die meiste Zeit damit verbringen, die Geschäftsergebnisse zu verbessern, anstatt das Gegenteil zu tun: ineffiziente Prozesse und Technologieübergaben zu integrieren und die Lernkurven bei jedem Schritt zu minimieren.
Datenwissenschaftler müssen sich beispielsweise nicht mit den operativen Aspekten der Modellbereitstellung vertraut machen, und Mitarbeiter aus dem operativen Bereich müssen Modellpakete nicht neu kodieren oder deren Funktionsweise in allen Einzelheiten verstehen. Eine KI-gestützte Engine sollte einen nahtlosen Übergang von Modellpaketen von Datenwissenschaftlern zur Modellbereitstellung über unveränderliche Instanzen dieses Modells ermöglichen, die von den Betriebsteams nach Bedarf einfach verwaltet und skaliert werden können.
Überzeugen Sie Ihren Chef, warum dieser Ansatz erfolgreich ist
Erfolg führt zu Erfolg, und die Zeit bis zur Wertschöpfung ist in der Regel einer der Gradmesser für den Erfolg von Datenanalyseprojekten. Wenn Sie mit einer gezielten Anwendung, wie oben beschrieben, klein anfangen, erhöhen Sie Ihre Erfolgschancen. Hier ist der Grund dafür:
- Ein kleinerer organisatorischer Umfang gibt Ihnen mehr Kontrolle und Flexibilität
- Mehr Kontrolle und Agilität ermöglichen eine bessere Planung und Iteration
- Bessere Planung führt zu besserer und schnellerer Ausführung
- Bessere Ausführung führt zu besseren und schnelleren Geschäftsergebnissen
Eine der wichtigsten Lernkurven für Unternehmen ist nicht nur die Frage, woran Sie arbeiten sollen, sondern auch, „wie“ Sie die Entwicklung und Ausführung organisieren, wenn Sie sich dafür entscheiden. Das kann man lernen, indem man klein und gezielt beginnt und dann auf den Rest des Unternehmens und die Anwendungsfälle skaliert.
Mieten Sie Personen in T-Shirt-Form
Ich habe mit über 400 Unternehmensanalyseprojekten gearbeitet. Obwohl wir immer wieder hören, dass Datenwissenschaftler Mangelware sind, sind meiner Erfahrung nach Menschen, die in der Lage sind, funktionsübergreifende Analyseprojekte zu organisieren und durchzuführen, der wahre Mangel in Unternehmen.
Es handelt sich dabei um „T-Shaped„-Personen, die über eine Mischung aus Technologie-, Geschäfts- und KI-Wissen sowie organisatorischen Fähigkeiten verfügen, die es ihnen ermöglichen, ohne Autorität Einfluss zu nehmen und diese Projekte in den Unternehmen effektiv zu organisieren und zu leiten.
Dieses Profil wird von McKinsey als Analytics Translators bezeichnet. Diese Fähigkeiten sind schwer zu finden, weil sie sich erst mit der Zeit entwickeln müssen. Unternehmen, die diese Art von Talenten entwickeln, fördern und ausbauen, sind diejenigen, die bei der Durchführung wirkungsvoller Analyseprojekte erfolgreich sein werden.
Konzentrierter Start, große Wirkung
Ihre Führung ist vielleicht bereit, jeden Prozess im Unternehmen komplett zu überarbeiten. Der beste Weg, damit zu beginnen, ist, auf die Bremse zu treten und sich auf ein Problem nach dem anderen zu konzentrieren. Das ist ein großes Unterfangen, aber es wird sich sehr positiv auf das Endergebnis auswirken. Im Fall unseres Beispiels für eine KI-gestützte Suche könnte das bedeuten, dass Mitarbeiter schneller Entscheidungen treffen und Teams zufriedener sind, weil sie Informationen genau dann finden, wenn sie sie brauchen.
Sind Sie bereit, eine Strategie für die Datenanalyse in Ihrem Unternehmen zu entwickeln? Kontaktieren Sie uns noch heute.