Unabhängig von Unternehmensgröße und Branche bieten Daten Einblicke in die Geschäftsabläufe, die dem Management und den Beteiligten helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Inhaltsverzeichnis
Bedeutung von Daten für das Wachstum des Unternehmens
Der Wert von Daten ist in der heutigen Welt der zunehmenden Herausforderungen und des Wettbewerbs an die Spitze gestiegen, weil sie Unternehmen die Informationen liefern, die sie benötigen, um kluge Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Basierend auf genauen Daten würden Entscheidungen von Stakeholdern und Management die Organisation zu nachhaltigem Wachstum und Erfolg führen. Unternehmen können ihre Abläufe und Kunden mithilfe von Datenstatistiken besser verstehen.
Unternehmen aller Art können bessere Entscheidungen treffen, vor allem die Analyse der Daten führt häufig zu effektiven Abläufen und höheren Einnahmen.
Laut einem Forbes-Bericht nutzen 59 % der Unternehmen Datenanalysen, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Produktivität zu steigern. Alle Sektoren und Branchen, einschließlich Marketing und Vertrieb, HR, IT, Logistik, Einzelhandel und viele mehr, verwenden Daten, um Trends zu erkennen und Verbraucherverhaltensmuster vorherzusagen, ihre Kunden zu verstehen, die Qualität von Dienstleistungen zu verbessern, Kosten zu senken, neue Produkte zu entwickeln und vieles mehr Lösungen entwickeln, innovativ sein und verschiedene andere Dinge tun.
Heutzutage ist unabhängig von Größe oder Branche eine Datenanalyse für jedes Unternehmen erforderlich. Es ist der Eckpfeiler für Wachstum, da es Unternehmen ermöglicht, Bereiche zu identifizieren, die von Verbesserungen profitieren könnten, die Leistung zu bewerten und Möglichkeiten zur Weiterentwicklung ihrer Geschäftstätigkeit zu identifizieren.
Folglich kann die Investition in datengesteuerte Technologie Unternehmen dabei helfen, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen und Gewinne zu maximieren.
Für KMUs und große Organisationen können Datenrecherchen und -analysen für die Entscheidungsfindung, Strategieentwicklung und das Wachstum wertvoll sein, wenn Datenstudien und -analysen effektiv und effizient eingesetzt werden.
Was ist Datenkompetenz?
Datenkompetenz ist der Prozess des Interpretierens, Verwendens und Verstehens von Datenmustern und des Ziehens von Schlussfolgerungen, die zu erfolgreichen Geschäftsergebnissen führen.
Datenkompetenz ist eine Sammlung von Fähigkeiten und Kenntnissen, die es Menschen und Organisationen ermöglichen, Daten auf produktive Weise zu nutzen, um ihre Ziele zu erreichen. Es geht darum, die Methoden zu verstehen, mit denen Daten gesammelt, organisiert, gespeichert und verwendet werden, und wie man gültige Schlussfolgerungen daraus ableitet.
Indem Sie die vielen Formen von Daten kennen, wie z. B. Datenquellen, Analysearten und Datenhygiene, werden Sie datenkompetenter. Aussagekräftige Erkenntnisse aus Daten können mithilfe von Datenanalyse-Tools, -Methoden und -Frameworks abgeleitet werden.
Ein weiterer Aspekt der Datenkompetenz ist das Wissen, wann Daten einbezogen werden müssen, genau sind oder mehr Recherche erforderlich ist. Der letzte Indikator für die eigene Datenkompetenz ist die Fähigkeit, datengesteuerte Erkenntnisse so zu vermitteln, dass Eigentümer und andere Interessengruppen sie verstehen und entsprechend handeln können.
Fachleute, die sich mit Daten auskennen, können sie verwenden, um Muster zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu treffen. Infolgedessen wird Datenkompetenz für Manager, Mitarbeiter und Führungskräfte, die einen Mehrwert für ihre Organisationen schaffen wollen, immer wichtiger.
Heute sind alle Arten von Unternehmen, unabhängig von ihrer Größe, vollständig auf Datenerkenntnisse angewiesen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Roh- und Zufallsdaten in wertvolle Geschäftsinformationen umzuwandeln.
Kurz gesagt, Datenkompetenz gewinnt in KMUs und großen Unternehmen an Popularität, da sie dazu beiträgt, Produktivität, Innovation und ein verbessertes Kundenerlebnis zu steigern, was zu einem besseren ROI führt.
Warum ist Datenkompetenz wichtig für Ihr Unternehmen?
Wenn Unternehmen in der heutigen wettbewerbsorientierten digitalen Welt bestehen wollen, ist Datenkompetenz von entscheidender Bedeutung, da sie es ihnen ermöglicht, Entscheidungen ausschließlich auf der Grundlage von Daten zu treffen, um gute Entscheidungen und Ergebnisse abzuleiten.
Fachleute mit Erfahrung in der Datenkonstruktion und -analyse können Daten verarbeiten, um überlegene Erkenntnisse zu gewinnen, die effiziente Unternehmensabläufe und -aktivitäten unterstützen und es ihnen ermöglichen, einen Mehrwert für ihre Unternehmen zu schaffen.
Unternehmen, die Pläne auf der Grundlage von Datenfakten entwerfen, sind immer einen Schritt voraus, um Chancen rechtzeitig zu erfassen, kundenspezifische Lösungen und Produkte bereitzustellen und den Betrieb zu optimieren.
Die Datenerkenntnisse ermöglichen es Unternehmen jeder Größe, Schlussfolgerungen zu ziehen, die es relevanten Stakeholdern ermöglichen, besser mit Mitarbeitern zu kommunizieren, Engpässe zu überwinden, Lücken zu schließen und Kunden, Anbietern und Lieferanten einen geschäftlichen Mehrwert zu bieten.
Unternehmen, die sich der Annahme datengesteuerter Entscheidungen widersetzen, können eine schwierige Phase durchlaufen, um Abläufe zu optimieren, zu automatisieren und zu digitalisieren, was zu unzureichenden Geschäftsergebnissen führt.
Laut einer Gartner-Umfrage ist mangelnde Datenkompetenz das zweitgrößte interne Erfolgshindernis. Die Datenkompetenz wird bis 2023 zu mehr als 80 % formalisiert sein, wenn man bedenkt, dass sie einen Mehrwert für das Unternehmen schaffen kann.
Kollaborative Kommunikation, gesteigerte Produktivität, besserer Kundenservice, verbesserte Entscheidungsfindung, verbesserte Endergebnisse, Innovation und effizientere Arbeitsprozesse können alle von Organisationen erreicht werden, die sich Datenkompetenz zu eigen machen.
Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenkompetenz
Die Fähigkeit, Daten zu interpretieren und darauf basierende Entscheidungen zu treffen, wird für Unternehmen in der heutigen datengesteuerten Welt immer wichtiger.
Die Datenkompetenz hat jedoch ihre Herausforderungen. Zu diesen Herausforderungen gehören ein Mangel an spezialisierten Datenkenntnissen, Schwierigkeiten beim Verständnis komplizierter Datensätze, Schwierigkeiten bei der Verwaltung großer Datenmengen und Schwierigkeiten beim Verstehen und Anwenden von Daten in verschiedenen Kontexten.
Organisationen und Fachleute benötigen möglicherweise Hilfe, um aufgrund dieser Probleme datenkompetent zu werden und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Qualifizierte Mitarbeiter: Qualifizierte Spezialisten sollten die Dateninteroperation durchführen, um die gewünschten Ergebnisse aus den Datensätzen zu erzielen. Die Organisation braucht Spezialisten wie Data Scientists, Ingenieure, Analysten und Architekten.
Datenduplizierung: Da Daten dynamisch sind, ist es offensichtlich, dass sie im Laufe der Zeit verschiedenen Änderungen unterzogen werden. Unternehmen sollten in teure Unternehmenslösungen investieren, um Daten in großem Umfang und auf dem neuesten Stand zu halten.
Datenintegrität: Unternehmen müssen Probleme wie Datenfehler aufgrund menschlicher Fehler, Inkonsistenzen zwischen Datenformaten, Datenerfassungsfehler und Datenschutzverletzungen überwinden.
Mangelnde Integration: Aufgrund der vielen Datensätze, Synchronisierungsschwierigkeiten, Skalierbarkeit und Flexibilität ist die Datenintegration aus verschiedenen Abteilungen eine der größten Herausforderungen. Unternehmen müssen möglicherweise neue Datenintegrations- oder Analysetechniken und -tools einführen.
Datenteilmengen: Die Datenanalyse umfasst eine 360-Grad-Perspektive, sodass Unternehmen die erforderlichen Integrationen oder Upgrades der Datenbankinfrastruktur, der Arbeitsabläufe usw. vornehmen müssen, um alle Datensätze zu sammeln. Die Verarbeitung nur eines bestimmten Datensatzes würde keine kritischen Erkenntnisse liefern oder könnte nur teilweise Erkenntnisse liefern.
Physisch und logisch: Organisationen benötigen spezielle Hardware und Software, um komplexe und riesige Datensätze zu verarbeiten, um datengesteuerte Entscheidungen zu analysieren und zu treffen, wie z. B. Datenspeicherung, Cloud-Speicherplatz, Algorithmen, Softwarepakete usw.
Kosten: Datengesteuerte Entscheidungsfindung erfordert Datengenauigkeit, Konsistenz und Kontext, und diese Unternehmen müssen die notwendigen Vorkehrungen treffen und Änderungen vornehmen. Dies würde zu einem Mehraufwand für die Organisation führen.
Datenkompetenz zielt darauf ab, Organisationen einen Rahmen zu geben, um Entscheidungen auf der Grundlage tatsächlicher Daten und nicht auf Annahmen zu treffen, die sie zu neuen Höhen führen werden.
Grundlegende Datenkompetenzfähigkeiten und -konzepte für Unternehmen
E-Commerce-Websites, die die Einkäufe von Einzelhändlern auf Unternehmenswebsites verfolgen, verwenden Cookies und Website-Beacons, um Daten mit einer außergewöhnlichen Rate zu sammeln. Aber ohne Datenkompetenz bleibt die Bedeutung dieser Daten ungenutzt.
In diesem Abschnitt sehen wir uns die Fähigkeiten an, die erforderlich sind, um über Datenkompetenz zu verfügen, um geschäftlichen Nutzen zu erzielen.
Datenkompetenzfähigkeiten erfordern das Verständnis der Funktionsweise von Datensätzen und deren Manipulation und Interpretation, um aufschlussreiche Schlussfolgerungen zu ziehen, die Unternehmen bei der Entscheidung helfen, das Geschäft des Unternehmens voranzutreiben.
Auf der Kernebene sind Datenkompetenzfähigkeiten keine spezifischen Fähigkeiten, die erworben werden müssen; Es ist ein umfassendes Paket, wie unten angegeben:
- Datenexploration: Exploration komplexer und umfangreicher Daten in Bezug auf ihre Quellen, Typen, Formate usw.
- Datenverwaltung: Abrufen, Bereinigen, Speichern der richtigen Daten usw.
- Datennutzung: Analysieren, Interpretieren, Visualisieren, Berichten usw.
- Domänenwissen: Um Datenmustererkennung, Mustererkennung und -vorhersage durchzuführen
- Datenanwendung: Wie eine Organisation, z. B. Business Intelligence, digitale Transformation, Entscheidungsunterstützung, künstliche Intelligenz, Automatisierung, Analyse usw., Daten verwendet.
- Verbesserung: Untersuchen von Datensätzen auf Lücken und Fehler, um Ergebnisse zu improvisieren, um den Zweck des Unternehmens zu erreichen.
Unternehmen brauchen Fachleute mit technischen, analytischen und statistischen Fähigkeiten, um Daten zu interpretieren, Erkenntnisse zu gewinnen und die richtigen Fragen am richtigen Ort zu stellen, um eine vollständig datengesteuerte Organisation zu werden.
Darüber hinaus hilft das Wissen über Data Governance, Sicherheit und organisatorische Standards und Compliance Fachleuten, Daten sicher und geschützt aufzubewahren, ohne gegen Richtlinien und Vorschriften zu verstoßen.
Unternehmen müssen Schulungs- und Weiterbildungsprogramme für Mitarbeiter einführen, um Kenntnisse in Datenkompetenz zu erwerben.
Geschäftskonzepte
Die folgenden Konzepte sind für datengesteuerte Unternehmen unerlässlich:
- Datenanalyse: Datenanalyse in Bezug auf beschreibende, diagnostische und prädiktive.
- Data Wrangling: Es ist der Prozess der Aufbereitung von Rohdaten für die weitere Analyse, auch Datenbereinigung genannt.
- Datenvisualisierung: Der Prozess der Umwandlung von Daten in eine visuelle Darstellung in Diagrammen, Tabellen, Karten, Infografiken usw. Es hilft dem Entscheidungsträger, die notwendigen geschäftlichen Ausrichtungen vorzunehmen.
- Daten-Ökosystem: Die Datenanalyse ist eine komplexe und einfallsreiche Aktivität, daher ist die Aktualisierung der erforderlichen Hardware und Software unerlässlich, um das gewünschte Ergebnis der Datenanalyse zu erzielen.
- Data Governance: Organisationsrichtlinien, Richtlinien und Compliance für End-to-End-Datenanalyseaktivitäten.
- Datenteam: Ein Team von qualifizierten Fachleuten, die Datenanalysen durchführen und bessere Einblicke liefern, um Geschäftswert zu schaffen.
Auf dem Weg in die Zukunft werden Organisationen datenzentrierter werden, um Geschäftsergebnisse zu erzielen, sodass die Nachfrage nach Fachleuten mit Datenkompetenz weiter steigen wird.
Unternehmen, die sich auf der Grundlage datengestützter Fakten auszeichnen möchten, können klug investieren, um ihre Mitarbeiter und Infrastruktur weiterzuentwickeln.
Wie bauen Sie Datenkompetenz in Ihrem Unternehmen auf?
Laut einem Bericht von Accenture haben nur 25 % der Fachleute das Gefühl, dass sie die Daten effektiv nutzen, und noch weniger, nur 21 % sind von ihrer Datenkompetenz überzeugt.
Die Studie besagt, dass Unternehmen Datenkompetenz aufbauen müssen, um Mitarbeiter zu befähigen und ihnen das Selbstvertrauen zu geben, bahnbrechende Ergebnisse zu liefern.
Sehen wir uns an, wie Organisationen eine Kultur aufbauen und Mitarbeiter ermutigen können, sich daran zu beteiligen:
Hinweis: Dies ist keine Standardrichtlinie oder ein Rahmenwerk; es bietet einen breiten Ausblick.
Zunächst einmal können Unternehmen Datenkompetenzziele definieren, das Qualifikationsniveau der Mitarbeiter bewerten und geeignete Lernpfade entwerfen. Genauer kann es in folgenden Schritten ausgerollt werden:
- Vermitteln Sie Führungskräften und Mitarbeitern die Bedeutung von Datenkompetenz
- Identifizieren Sie Lücken in der Datenkompetenz
- Entwerfen Sie ein Datenkompetenzprogramm, das speziell auf die Bedürfnisse der Mitarbeiter zugeschnitten ist
- Definieren Sie Ziele und messen Sie die Leistung anhand von KPIs
- Teilen und machen Sie Daten für Mitarbeiter zugänglich
- Holen Sie Feedback ein und verbessern Sie das Programm, wo immer es notwendig ist
Um die Fähigkeiten und das Bewusstsein der Mitarbeiter zu erlangen, sind die folgenden Informationen erforderlich:
- Fähigkeiten der Mitarbeiter in statistischen und logischen Operationen
- Manager, die in der Lage sind, einen Workflow oder Prozess basierend auf relevanten Zahlen oder Daten zu konstruieren und zu erklären
- Fähigkeiten von Datenexperten wie Dateningenieuren, Datenanalysten und Wissenschaftlern, die die Ergebnisse ihrer KI- und ML-Algorithmen erklären können
Tools und Schulungen: Organisationen können ein Lernprogramm für Datenkompetenz erstellen, das grundlegende Tools und Schulungen bereitstellt, um das gewünschte Maß an Datenkompetenz zu erreichen.
Die Schulungsnachbereitung misst, verfolgt und überwacht den Fortschritt in Richtung Datenkompetenz auf individueller und organisatorischer Ebene, um sicherzustellen, dass Ihr Programm ordnungsgemäß funktioniert.
Wenn Sie den Mitarbeitern Flexibilität und ausreichend Zeit zum Üben von Datenkompetenzen einräumen, können sie sich mit der Nutzung von Daten auskennen, um einen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen.
Basierend auf den Eingaben können Unternehmen Meilensteine und realistische Ziele festlegen, um das gewünschte Niveau der Datenkompetenz in allen Geschäftsbereichen auf der Grundlage der organisatorischen Compliance zu erreichen.
Upskilling hilft Unternehmen jeder Größe und Art, das Datenanalyseprogramm zu implementieren und auszuführen, um eine datengesteuerte Entscheidung zu treffen.
Angesichts des aktuellen Wettbewerbs auf dem Markt wird sich die überwiegende Mehrheit der Unternehmen zunehmend der Notwendigkeit bewusst, ihre Datenkompetenz zu verbessern.
Für Einzelpersonen und Organisationen wird es immer wichtiger, über die erforderlichen Fähigkeiten und Ressourcen zu verfügen, um dynamische und komplizierte Daten zu analysieren, da die Digitalisierung immer beliebter wird und zum Gebot der Stunde wird.
Die Verwendung geeigneter Tools würde zweifellos einen Mehrwert schaffen und die Datenanalyse und den Erkenntnisgewinnungsprozess einfacher und schneller machen.
Alle Fachleute können diese Ressourcen nutzen, die von Online-Kursen über interaktive Tutorials bis hin zum Erlernen des Programmierens reichen.
Im Folgenden sind einige Tools aufgeführt, die auf dem Weg zur Datenkompetenz hilfreich wären.
Einer der Kurse von Coursera, die einen Blick wert sind, ist Data Literacy Specialization.
Kurse in Bezug auf Datenmanagement, Business Intelligence und Data Warehousing würden sicherlich Fähigkeiten zur Datenanalyse und zum Datenmanagement hinzufügen.
Profis mit Erfahrung und Kenntnissen in Programmiersprachen wie Python und Java, Datenbanksystemen wie SQL und NoSQL und Betriebssystemen wie UNIX und LINUX werden die Oberhand gewinnen und bei der Datenanalyse immer einen Schritt voraus sein und schnellere Ergebnisse erzielen.
Datenvisualisierung: Rohdaten können von Personen außerhalb des Datenanalysebereichs nicht verstanden werden, daher müssen die Daten in einem visuellen Format präsentiert werden, damit sie von den jeweiligen Geschäftsinhabern und Stakeholdern verstanden werden, damit sie entsprechende Geschäftsentscheidungen treffen können.
Einige der unten aufgeführten Tools können verwendet werden, um Daten auf verschiedene Weise darzustellen, einschließlich Diagramme, Infografiken und andere visuelle Elemente.
Wenn Sie nach fortgeschrittenem Datenmanagement suchen, können Sie sich in AI-, ML- und RPA-Kursen umsehen. Diese Kurse helfen Fachleuten, tiefer in Dateneinblicke einzudringen und Automatisierung und Innovationen zu schaffen.
Letzte Worte
Man sagt, dass man sich im Ozean verirrt, wenn man keinen Navigationskompass hat. Das gleiche Konzept wird auf Daten angewendet. Ohne datengesteuerte Entscheidungen besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Unternehmen jeder Größe und Art in dem sehr anspruchsvollen Umfeld an Wettbewerbsfähigkeit verlieren.
Jeder Teil der Webwelt sammelt Daten mit einer extrem hohen Rate. Im weiteren Verlauf müssen wir die Datenkompetenz verbessern und sie nutzen, um Geschäftsentscheidungen voranzutreiben, um einen Mehrwert in Bezug auf Produktivität, Kundenzufriedenheit, Automatisierung, Innovation, Gewinne usw. zu erzielen.
Sehen Sie sich als Nächstes die besten Datenverwaltungstools für mittlere bis große Unternehmen an.