Thought Leadership
Wer innovative Geschäftsideen auf dem Weg zu einem Digital Enterprise umsetzen will, muss zusätzlich zur Digitalisierung von Prozessen und Geschäftsmodellen alle relevanten Datenquellen nutzen. Ein Digital Enterprise vernetzt die gesamte Wertschöpfungskette, angefangen von den Lieferanten bis zu Kunden und Geschäftspartnern.
Es gibt eine durchgängige Integration und Digitalisierung unternehmenskritischer Geschäftsprozesse mit dem Ziel, die Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu steigern. Eine Data Value Chain, die entscheidungsrelevante Informationen zentral bereitstellt, liefert in diesem Umfeld ein nützliches Modell und das technische Gerüst für die Umsetzung, um eine höhere Effizienz in der Wertschöpfungskette eines Digital Enterprise zu erzielen. Information Builders, ein führender Anbieter von Business-Intelligence (BI)-, Analytics-, Datenintegritäts- und Datenqualitätslösungen, skizziert drei essenzielle Bausteine für die Realisierung eines Digital Enterprise.
Datenmanagement verbessern
Den ersten Baustein in einer Data Value Chain bildet die Datenerfassung, das heißt die Bereitstellung der Rohdaten. Je besser die darauf folgende Datenintegration und je höher die Datenqualität sind, desto wertvoller wird der „Rohstoff“ Information als Input für die Analyseprozesse. Daher haben sich Methoden und Tools aus den Bereichen Integration, Datenqualität und Datenmanagement als Erfolgsfaktoren zur Erfassung, Aufbereitung und Verwaltung unternehmenskritischer Datenbestände herauskristallisiert, die Unternehmen implementieren sollten. Die kontinuierliche Verbesserung des Datenmanagements und der Datenqualität sind essenziell für den Unternehmenserfolg und damit auch für die Digitale Transformation.
Datenanalyse optimieren
Der Wert von Daten besteht darin, Unternehmen Einblicke in die verschiedenen Aspekte ihrer Mission-Critical-Prozesse und deren Ergebnisse zu verschaffen. Daher ist Data Analytics der zweite Baustein, um aus den Daten einen Wert zu generieren. Die Möglichkeiten von Datenanalysen unterscheiden sich stark bezüglich Komplexität und Zweck. Der wichtigste Ansatzpunkt dabei: Ein Digital Enterprise sollte einen breiten Strauß von Data-Analytics-Verfahren einsetzen, angefangen vom Reporting über modernste statistische Verfahren bis hin zu KI und maschinellem Lernen. Darüber hinaus sollten Unternehmen in all ihren geschäftskritischen Applikationen Datenanalysen nutzen. Eine BI-Plattform wie WebFOCUS von Information Builders integriert die Zwischenergebnisse und liefert mit einer Vielzahl von Methoden und Verfahren ein ganzheitliches Bild des Unternehmens.
Daten monetarisieren
Der dritte Baustein besteht darin, dass die Daten operationalisiert beziehungsweise monetarisiert werden. Die BI-Plattform stellt im Zuge der Operationalisierung dazu die entscheidungsrelevanten Daten von zentraler Stelle aus allen zuständigen Führungskräften und Anwendern in den Fachabteilungen bereit. Die Operationalisierung der Data-Analytics-Ergebnisse ist häufig der am meisten missverstandene Schritt im Prozess. Hier gibt es noch einen deutlichen Nachholbedarf. Ziel der Monetarisierung ist es, die Wertschöpfung des Unternehmens zu steigern, Innovationen voranzutreiben und neue Märkte zu erschließen. Die Monetarisierung ist ein essenzieller Baustein zum Aufbau einer faktenbasierten Entscheidungskultur, in der BI und Analytik integraler Bestandteil aller Geschäftsprozesse sind.
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