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DER DATENKULTUR-LEITFADEN


WIE IHR UNTERNEHMEN MIT EINER DATENORIENTIERTEN DENKWEISE DIE ERGEBNISSE
VERBESSERN KANN

Einführung: Quantifizieren der Auswirkungen einer Datenkultur auf das Geschäft
Hinweise zur Nutzung dieses Leitfadens PDF herunterladen

 

Kapitel 1:

AUSRICHTEN DER MANAGEMENTMETRIKEN AN DEN GESCHÄFTSPRIORITÄTEN

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Kapitel 2:

ERSTELLEN VON DATENQUELLEN FÜR KRITISCHE ENTSCHEIDUNGSPUNKTE

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Kapitel 3:

STEIGERN DES WERTS DURCH ZIELGERICHTETE ANWENDUNGSFÄLLE

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Kapitel 4:

FÖRDERN DER DATA DISCOVERY IN ALLEN BEREICHEN




DATEN SIND HEUTE NICHT MEHR NUR EIN WETTBEWERBSVORTEIL, SONDERN FÜR DIE GESUNDE
ENTWICKLUNG – UND OFT AUCH FÜR DAS ÜBERLEBEN – VON UNTERNEHMEN ESSENZIELL.
DIESER LEITFADEN IST FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE UND DATENEXPERTEN GEDACHT, DIE DEN
GESAMTEN MEHRWERT DER UNTERNEHMENSDATEN DURCH AUFBAU EINER DATENKULTUR
REALISIEREN MÖCHTEN, IN DER JEDER EINZELNE DIE MÖGLICHKEIT HAT, AUCH DIE
SCHWIERIGSTEN GESCHÄFTLICHEN PROBLEMEN MIT ANALYTISCHEN ERKENNTNISSEN ZU LÖSEN.

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EINFÜHRUNG: QUANTIFIZIEREN DER AUSWIRKUNGEN EINER DATENKULTUR AUF DAS GESCHÄFT

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Herausforderungen durch unerwartete Krisen haben gezeigt, dass eine agile,
strategische Nutzung von Daten große Auswirkungen darauf hat, wie gut
Unternehmen in der Lage sind, angemessen auf Marktveränderungen zu reagieren.
Eine optimale Ausschöpfung des Potenzials von Daten erfordert aber mehr als nur
die richtige Technologie. Dafür ist auch die Bereitschaft erforderlich,
datengesteuerte Entscheidungen auf allen Ebenen des Unternehmens zu fördern. Die
Grundlage muss dabei eine definierte Analytics-Strategie sein, die technische
Bereitstellungen an Geschäftszielen, Prozessen und Mitarbeitern orientiert.

Trotz der Billionen, die in den letzten Jahren in Daten und Analytics investiert
worden sind, mangelt es in vielen Unternehmen weiterhin an einer
datengesteuerten Kultur und an Analytics-Investitionen.

Im Rahmen einer von NewVantage Partners 2021 durchgeführten Umfrage zu Big Data
und KI bei Führungskräften von 85-Fortune-1000-Firmen wurde Folgendes
festgestellt:

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49 % stimmen zu, dass der Chief Data/Analytics Officer zuallererst für Daten
verantwortlich ist;

allerdings sagen 25 % auch, dass nicht eine nur eine einzige Stelle
verantwortlich ist

39 % nutzen Daten als geschäftliche Ressource, ein Rückgang von 50 %

30 % verfügen über eine ausformulierte Datenstrategie in Ihrem Unternehmen

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ANDAUERNDE KRISEN UND KONJUNKTURABSCHWÜNGE VERSCHÄRFEN DIE DEFIZITE BEI DER
NUTZUNG VON DATEN UND ZEIGEN, WIE WICHTIG ES IST, VERHALTENSWEISEN UND
EINSTELLUNGEN ZU FÖRDERN, DIE DEN AUFBAU EINER DATENKULTUR UNTERSTÜTZEN, D. H.
IM GESAMTEN UNTERNEHMEN ENTSCHEIDUNGEN NUR NOCH AUF DER GRUNDLAGE VON DATEN ZU
TREFFEN. WENN UNTERNEHMEN DEN WERT VON ANALYTICS ERKENNEN, MÖCHTEN SIE SO
SCHNELL WIE MÖGLICH ERKENNTNISSE GEWINNEN KÖNNEN, UM SICH DATENGESTEUERT
WEITERZUENTWICKELN.

Schon vor der Pandemie haben datengesteuerte Unternehmen die Vorteile von Daten
für die Marktführerschaft nutzen können. Tableau hat das
Marktforschungsunternehmen IDC mit der Durchführung einer Untersuchung*
beauftragt, um festzustellen, wie sich die Datenkultur auf die
Geschäftsergebnisse auswirkt. Durch Befragung von leitenden Führungskräften
weltweit in verschiedenen Bereichen wie Finanzdienstleistung, Gesundheitswesen,
Behörden usw. hat IDC untersucht, in welcher Weise die Unternehmenskultur zum
Erfolg datengesteuerter Unternehmen – also von Firmen mit einer starken
Datenkultur – beiträgt und welche Trends bei ihnen im Unterschied zu anderen
vorherrschen.

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Quelle: IDC-Whitepaper, im Auftrag von Tableau, Wie eine Datenkultur die
Wertschöpfung in datengesteuerten Unternehmen fördert, Dokument. #US47605621,
Mai 2021.

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Im Gegensatz zu nur 5,7 % der Befragten von datenbewussten Unternehmen, also von
Firmen mit der am wenigsten ausgereiften Datenkultur, haben durchschnittlich
73,5 % der Umfrageteilnehmer in datengesteuerten Unternehmen angegeben, dass
ihre Entscheidungsfindung immer datenorientiert ist. Außerdem nutzen
datenorientiere Führungskräfte achtmal eher selbst aktiv Daten im Vergleich mit
jenen von datenbewussten Unternehmen.

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Datengesteuerte Führungskräfte, die das Potenzial von Daten nutzen und
verstehen, teilen bestimmte Verhaltens- und Denkweisen:

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83 % der CEOs wünschen sich ein datengesteuertes Unternehmen

87 % der CXOs setzen das Ziel eines intelligenten Unternehmens an erster Stelle

74 % der Führungskräfte verlangen Daten für die Entscheidungsfindung

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DER AUFBAU EINER DATENKULTUR IST OFT AUCH IN NORMALEN ZEITEN EINE
HERAUSFORDERUNG. ER GELINGT NUR, WENN DIE MITARBEITER AUF ALLEN EBENEN EINFLUSS
DARAUF NEHMEN, WIE IM UNTERNEHMEN ÜBER DATENGESTÜTZTE ERKENNTNISSE GEDACHT WIRD
UND WIE SIE UMGESETZT WERDEN. SIE KÖNNEN ABER JETZT SCHRITTWEISE DIE
ENTSPRECHENDE DENKWEISE AUFBAUEN UND SICHER SEIN, DASS DIES ENORME AUSWIRKUNGEN
HABEN WIRD: SIE HABEN DIE MÖGLICHKEIT, ANALYTICS UND GESCHÄFTSSTRATEGIEN
AUSZUFÜHREN UND ZU SKALIEREN UND DIE VORTEILE IHRER DATEN KURZ- WIE LANGFRISTIG
ZU ERSCHLIESSEN.

 

FÜHREN SIE MIT DATEN?

DAS KÖNNEN SIE HERAUSFINDEN, INDEM SIE IHREN TEAMMITGLIEDERN DIE FOLGENDEN
FRAGEN STELLEN:

 * Wissen die Mitarbeiter, wie sie Daten interpretieren können?
 * Erhalten die Mitarbeiter bei Fragen zu Analytics- oder Datenproblemen Hilfe
   von ihren Kollegen?
 * Können die Mitarbeiter auf die Daten zugreifen, die sie benötigen?
 * Sind die Mitarbeiter für die Daten, auf die sie zugreifen und die sie
   erstellen, verantwortlich?
 * Macht es die Organisation zur Pflicht, bei Entscheidungen Daten
   heranzuziehen?

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Nutzt Ihre Organisation Tableau? Wenn ja, dann haben Sie Zugang zu Ressourcen
und Anleitungen zur Unterstützung Ihrer Datenkultur mit Tableau Blueprint.
Blueprint ist die umfassendste Methode für den Aufbau eines datengesteuerten
Unternehmens.

Weitere Informationen




HINWEISE ZUR NUTZUNG DIESES LEITFADENS

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DIESER LEITFADEN ZEIGT EINEN EINFACHEN, ABER EFFEKTIVEN WEG ZUM AUFBAU EINER
DATENKULTUR AUF. ER ENTHÄLT VIER KAPITEL, DIE SICH JEWEILS EINEM SPEZIELLEM
THEMA WIDMEN.

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Kapitel 1: Ausrichten der Managementmetriken an den Geschäftsprioritäten

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Kapitel 2: Erstellen von Datenquellen für kritische Entscheidungspunkte

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Kapitel 3: Steigern des Wertes durch spezifische Anwendungsfälle

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Kapitel 4: Fördern der Data Discovery in allen Bereichen

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Für jeden Bereich zeigen wir, wie das möglich ist– Empfehlungen für das
Erstellen, Ausführen und – nach erfolgreicher Anwendung – für das Erweitern
sowie Weiterentwickeln dieser Funktionen.




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AUFBAUEN

Grundlegende Schritte, die es möglich machen, aus Daten Wert zu schöpfen

ANWENDEN

Programme und Aktivitäten, die organisationsweit messbaren Wert schaffen

AUSBAUEN

Maßnahmen, mit denen Sie Ihre Dateninitiativen optimieren und zukunftssicher
machen

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Aufbau und Aufrechterhaltung einer Datenkultur ist kein linearer Prozess,
sondern ein lebendiger Organismus, der sich ständig weiterentwickelt. Wir raten
dringend zu einer phasenweisen Herangehensweise, die an die konkreten Ziele und
Anforderungen Ihrer Organisation angepasst ist. Die Schritte in diesem Leitfaden
können sowohl beim Aufbau einer Datenkultur als auch dann ausgeführt und
wiederholt werden, wenn diese bereits etabliert ist.

Sind Sie für die Skalierung von Tableau im Unternehmen zuständig? Prüfen Sie die
bewährten, reproduzierbaren Prozesse, die in Tableau Blueprint dargestellt
werden. Für die Bereiche Governance, Agilität, Kompetenz und Community können
Sie schrittweise konkrete Pläne, Empfehlungen und Anleitungen anwenden.

Weitere Informationen

CHAPTERS

 * 1. Ausrichten der Managementmetriken
 * 2. Erstellen von Datenquellen
 * 3. Wertsteigerung durch Anwendungsfälle
 * 4. Fördern der Data Discovery
 * Fazit



KAPITEL 1:


AUSRICHTEN DER MANAGEMENTMETRIKEN AN DEN GESCHÄFTSPRIORITÄTEN

 


ZIEL:

FÜHRUNGSKRÄFTE LEGEN FEST, WO DAS UNTERNEHMEN RESSOURCEN FÜR DATEN BEREITSTELLEN
SOLL, DAMIT SIE MIT DIESEN DIE GESCHÄFTLICHEN UND STRATEGISCHEN ZIELE ERREICHT.

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PRAKTISCHE UMSETZUNG:

Von der Geschäftsleitung definierte Strategien sorgen dafür, dass alle Manager
auf dieselben Ziele hinarbeiten und die Datenassets auf die Bereiche verteilt
werden, in denen sie den größten Nutzen haben. Agile Unternehmen bewerten und
prüfen regelmäßig ihre zentralen Prioritäten, um die langfristigen Ziele nicht
aus dem Auge zu verlieren, da die Bedingungen sich ändern und auch
Lernfortschritte gemacht werden.

Starten Sie mit der Prüfung der unternehmensweiten Datennutzung und bewerten Sie
den aktuellen Stand auf der Grundlage der strategischen Initiativen, der
gewünschten Geschäftsergebnisse und der geschäftlichen Prioritäten. Um
herauszufinden, wie sich das Geschäft im Vergleich zu den Prioritäten schlägt,
definiert ein „Data-Leadership“-Gremium bestimmte Metriken und arbeitet mit
Analysten und anderen relevanten Leuten im Unternehmen zusammen, um Datenquellen
für diese Metriken zu finden, zu erstellen und anzupassen. In dieser Phase
helfen Datenquellen dabei, eine Momentaufnahme auf Führungsebene zu erhalten. Im
Idealfall werden diese Quellen regelmäßig aktualisiert, damit die Führungskräfte
Erwartungen für die Performance der jeweiligen Metriken definieren können. Das
wirkt sich darauf aus, wie detailliertere Datenquellen für spätere Analysen
priorisiert werden.

ABERCROMBIE & FITCH NUTZT ZUM AUSRICHTEN ECHTZEITDATEN

Abercrombie & Fitch organisiert jedes Quartal ein Alignment-Meeting, an dem die
Geschäftsleitung, die Leiter der Geschäftseinheiten und die Produktteams
teilnehmen. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse helfen, Ziele festzulegen,
gemeinsame Absichten auszuarbeiten und Fokusbereiche zu bestimmen.

Mehr lesen

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In einem Management-Dashboard werden wichtige Geschäftsmetriken in einer
gemeinsamen Ansicht präsentiert. So lassen sich mit diesem Beispiel-Dashboard
Informationen zur Rentabilität, zum Produkt, zum Versand und zur Performance
sowie Auftragsdetails in einer einzigen Arbeitsmappe überwachen.


SCHRITTE ZUM ZIEL:

AUFBAUEN

Einrichten eines Gremiums für Datenexpertise, das für die Umsetzung der
Strategie und für die Realisierung der Wertschöpfung durch Daten zuständig ist.
Einbeziehen von Geschäfts- und Analytics-Beteiligten.

Bewerten der aktuellen Analytics-Nutzung und Priorisieren der wichtigsten
Geschäftsprobleme für das Unternehmen, auf die der Hauptfokus der
datengesteuerten Transformation gelegt werden soll.

Definieren der wichtigsten Leitmetriken zur Beurteilung des Status des Geschäfts
anhand von maximal 10 Schlüsselindikatoren.

ANWENDEN

Entwickeln von Daten zur Unterfütterung der Leitmetriken auf Managementebene,
bestehend aus einigen wenigen High-Level-Datenquellen und ‑Visualisierungen, die
als gemeinsame Referenzbasis dienen.

Analysieren von Metriken in Bezug auf die vergangene Performance, um einschätzen
zu können, wie das Geschäft sich im Vergleich zu früheren Geschäftsbedingungen
und aktuellen Prognosen entwickelt.

Regelmäßiges Verfolgen von Metriken, um zu sehen, wie sich das Geschäft im
Vergleich zu den Erwartungen darstellt, und um schnell unerwartete Tendenzen zu
erkennen bzw. Geschäftsprobleme proaktiv anzugehen.

AUSBAUEN

Neuverteilen und Fokussieren von Datenassets auf die Projekte mit höchster
Dringlichkeitsstufe und größtem Potenzial. Selbst seit Langem laufende
Initiativen sollten eingestellt werden, wenn sie nichts zu den dringendsten
Problemen beitragen.

Benennen von Führungskräftesponsoren, die die Metriken überwachen, um
sicherzustellen, dass Erfolgs- und Misserfolgsindikatoren frühzeitig erkannt und
entsprechende Anpassungen vorgenommen werden.

Erweitern der Kenntnis von Metriken durch regelmäßige, unternehmensweite
Kommunikation und Förderung der strategischen Nutzung von Daten durch die
Geschäftsleitung.

Der Aufbau eines datengesteuerten Unternehmens erfordert die Einbettung von
Daten in alle Bereiche und in alle Formen der Entscheidungsfindung. Das Data
Leadership Collaborative bringt gleichgesinnte Führungskräfte zusammen, damit
sie sich austauschen und gegenseitig für eine erfolgreiche Datenreise
unterstützen können.

Weitere Informationen



KAPITEL 2:


ERSTELLEN VON DATENQUELLEN FÜR
ZENTRALE ENTSCHEIDUNGSPUNKTE

 


ZIEL:

GESCHÄFTSMETRIKEN BILDEN DIE GRUNDLAGE FÜR DIE PRIORISIERUNG VON
DATENINITIATIVEN, UND TEAMS ERSTELLEN DATENQUELLEN FÜR DIE DRINGENDSTEN
GESCHÄFTSFRAGEN.

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Daten, die nicht an Entscheidungspunkten ausgerichtet sind, können noch so
interessant sein – für die Geschäftsergebnisse sind sie nicht relevant.


Ashley Howard Neville, Senior Evangelist, Tableau

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PRAKTISCHE UMSETZUNG:

Daten- und Geschäftsverantwortliche bilden ein „Tiger-Team“ oder ein
abteilungsübergreifendes Team zur Lösung einer bestimmten Problems, das
gemeinsam wichtige Datenquellen ermittelt oder erstellt, die sich direkt auf
unternehmensweite Metriken auswirken. Dabei ist sicherzustellen, dass sich diese
Datenquellen an einem oder mehreren Teilen eines Geschäftsprozesses ausrichten.
Nehmen wir einmal an, eine Priorität ist das Kundenwachstum. Die Datenquelle
kann Informationen rund um die Einbindung oder das Kundenerlebnis enthalten.

Als Nächstes sind kritische Entscheidungspunkte zu identifizieren, also Punkte,
an denen überlegt wird, ob Aspekte der Herangehensweise gestartet, gestoppt,
fortgeführt oder geändert werden sollen. Anhand der Datenquellen können diese
Punkte unterfüttert, potenzielle Ergebnisse erkundet und modelliert sowie die
Auswirkungen gemessen werden. So lässt sich z. B. feststellen, ob die Schritte
zur Optimierung des Kundenerlebnisses zu einem höheren Website-Engagement und
mehr Anforderungen von Probeversionen geführt haben. Eine einzelne Datenquelle
kann dabei helfen, viele Entscheidungspunkte zu optimieren, bevor mit dem
nächsten Geschäftsprozess fortgefahren wird. Diese Arbeit schafft die
Voraussetzungen für den späteren Erfolg, bevor mit dem Erstellen von Datenassets
begonnen wird, die in der gesamten Organisation genutzt werden.

ÜBERWACHUNG DER MARKTERHOLUNG AM PASSAGIERREICHSTEN FLUGHAFEN DER WELT

Dubai Airports greift für Entscheidungen rund um die wichtigsten
Nutzererlebnisse und Systeme – von den Wartezeiten beim Check-in bis zu den
Flugankünften und Abflügen – auf Daten zurück. Diese strategische
Herangehensweise erlaubte es dem Unternehmen in Zeiten der COVID‑19-Pandemie,
die Markterholung, die Wiedereröffnung von Einrichtungen und das
Passagiervertrauen zu überwachen.

Mehr lesen

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[Analytics] hilft uns dabei, aufkommende Trends in der Luftfahrtindustrie zu
verfolgen und so unseren Einfluss im Netz auszudehnen und unser Leistungsangebot
zu verbessern.

Mohammed Farhaz, Senior Manager of Aviation Business Analytics, Dubai Airports

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SCHRITTE ZUM ZIEL:

AUFBAUEN

Ermitteln einiger zentraler Geschäftsprozesse, die sich auf strategische
Metriken auswirken, um zu bestimmen, welche Bereiche im Fokus stehen sollen.

Zusammenstellen eines Tiger-Teams mit Dateneignern, geschäftlich
Verantwortlichen und Prozessexperten, das für jedes der wichtigsten
Geschäftsprobleme einen Entscheidungspunkt-Pilot durchführt.

Auditieren der Datennutzung auf Projektebene unter Aufsicht des Tiger-Teams, um
die bestehenden Datenquellen zu ermitteln, deren Relevanz zu bestimmen und
Wissenslücken aufzudecken.

ANWENDEN

Ermitteln oder Erstellen einiger weniger Schlüsseldatenquellen, die eng auf
zentrale Entscheidungspunkte abgestimmt sind. Für tiefgreifendere Analysen
empfiehlt es sich, die Detailgenauigkeit zu erhöhen.

Priorisieren und Experimentieren, um inkrementelle Verbesserungen zu erreichen,
einzelne Faktoren anzupassen, die Auswirkungen zu beurteilen und erneut zu
testen.

Ermitteln von relevanten Faktoren für eine bessere Performance durch Prüfung der
Veränderungen bei den Faktoren und der Auswirkungen auf die Geschäftszahlen.
Dabei sollte auch vorwärts geschaut werden, um Frühindikatoren für eine
Verbesserung berücksichtigen zu können.

AUSBAUEN

Messen des ROI von Geschäftsverbesserungen durch Analyse der Auswirkungen
strategischer Metriken.

Kommunizieren von Erfolgen und Erkenntnissen in Meetings, persönlichen
Gesprächen und Mitarbeitergesprächen, um allen, die ihren Beitrag leisten, zu
zeigen, wie sehr ihre Arbeit geschätzt wird.

Dokumentieren von Erkenntnissen und Gelegenheiten für neue Daten, die sich aus
Prozessveränderungen ergeben, und Teilen mit anderen Teams, damit sie von diesen
Daten profitieren oder sie anwenden können.

Damit Führungskräfte mithilfe von Tableau strategische Ergebnisse erzielen
können,ermitteln Sie die Stellen und Zuständigkeiten des
abteilungsübergreifenden Projekts oder des „Tiger-Teams“ für die Planung und
Verwaltung Ihrer Analytics-Bereitstellung, für die Definition der
Tableau-Governance-Prozesse, der Richtlinien und mehr. 

Weitere Informationen



KAPITEL 3:


STEIGERN DES WERTS DURCH ZIELGERICHTETE
ANWENDUNGSFÄLLE

 


ZIEL:

SOFORTIGE WERTSCHÖPFUNG UND EINBINDUNG FÜR PRIORITÄRE ANWENDUNGSFÄLLE,
KOMMUNIZIEREN WICHTIGER DATENERKENNTNISSE DURCH DASHBOARDS UND
DATENVISUALISIERUNGEN.

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PRAKTISCHE UMSETZUNG:

Durch das Erstellen von Anwendungsfällen, die sich an Bereichen mit hoher
Priorität ausrichten, wird die Interaktion mit Daten gefördert. Diese
Anwendungsfälle haben die Form von Datenassets – Visualisierungen, Berichte,
Dashboards und/oder Arbeitsmappen –, die nützlich und ansprechend sind und
Erkenntnisse für die Lösung unmittelbarer Geschäftsanforderungen bieten. Die
Teams in der Organisation können diese Assets an die eigenen Anforderungen
anpassen und andere Bereiche identifizieren, die von zusätzlichen Datenassets
oder Datenquellen profitieren könnten. Bei der Weiterentwicklung der Assets ist
dafür zu sorgen, dass die Teams sich weiter an den Definitionen in den
Managementmetriken orientieren, damit alle dieselbe Sprache sprechen. Siege oder
Erfolgsmuster sollten kommuniziert werden – so kann ein Erfolgszyklus entstehen,
der ein immer breiteres und tieferes Engagement in allen Teilen der Organisation
fördert.

ORGANISCHES ENGAGEMENT UND VERTRAUEN BEI RED HAT

Das Enterprise Data and Analytics Team von Red Hat hat in enger Zusammenarbeit
mit Business-Verantwortlichen aus allen Funktionsbereichen
Performance-Dashboards für die wichtigsten Metriken entwickelt. Dies hat
Synergien und Vertrauen geschaffen und zum Wachstum der Daten-Community sowie zu
einer Verdreifachung der Tableau-Benutzerbasis beigetragen.

Mehr lesen

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Dieses Das Beispiel-Dashboard für die Vertriebs-Pipeline zeigt, wie COVID-19 die
Abschlüsse beeinflusst hat. Das Beispiel illustriert, wie sich bestehende
Dashboards an unterschiedliche Anwendungsfälle anpassen lassen.

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Die Mitarbeiter im Unternehmen müssen mit den Daten eigene Gedanken formulieren
und aufgestellte Hypothesen in Echtzeit prüfen können. Ansonsten wird es schwer,
Geschäftsprobleme zu lösen.


Naisan Geula, Senior Director, Pre-Sales | Tableau

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SCHRITTE ZUM ZIEL:

AUFBAUEN

Ermitteln von Fachexperten in jeder Abteilung, die schnell Feedback geben und
sicherstellen können, dass Daten- und Analytics-Teams über den für die
Entwicklung von Datenassets erforderlichen geschäftlichen Kontext verfügen.

Ermitteln von Anwendungsfällen, bei denen Teams vom Zugang zu wichtigen
Datenquellen profitieren, und Einbeziehen des Tiger-Teams zur Erfüllung
spezifischer Anforderungen.

Erarbeiten von Anforderungen für Datenassets, um zu bestimmen, ob ergänzende
Daten benötigt werden, damit sie für andere Zielgruppen hilfreich sind. Dabei
ist darauf zu achten, dass es möglich sein muss, angepasste Metriken und
Dimensionen auf eine standardisierte Definition zurückzuführen.

ANWENDEN

Erstellen spezifischer Datenassets wie interaktiver Visualisierungen für
wichtige Geschäftsprozesse und Entscheidungspunkte. Fokus auf Zugänglichkeit und
Zuschneiden von Assets auf konkrete Zielgruppen.

Einbringen von Datenassets in wichtige Meetings mit Verantwortlichen, der
Geschäftsführung und dem Verwaltungsrat zur Förderung einer datenbasierten
Beurteilung vorherrschender Ansichten und zur Unterstützung seitens der
Geschäftsführung.

Starten von Programminitiativen und Benennen von Champions, die im Rahmen
offizieller Meetings oder der informellen Kommunikation, z. B. in Chatgruppen
oder auf Unternehmensportalen, Unterstützung und Coaching anbieten.

AUSBAUEN

Einbinden von Datenassets in die bestehenden Workflows und Anwendungen der
Mitarbeiter durch Einrichtung von E‑Mail-Abonnements oder Chatbenachrichtigungen
oder Einbettung in Workflow-Anwendungen wie das CRM-System.

Suchen nach neuen Daten und deren Einbinden in Datenquellen und Dashboards, die
prädiktive und präskriptive Analytics für erweiterte Anwendungsfälle
unterstützen.

Unterstützen der Entwicklung von Datenwissen durch Hinzufügen von Definitionen,
Erklärungen, Anmerkungen und Metadaten zu Datenassets sowie fortlaufendes
Erfassen von Nutzerfeedback.



KAPITEL 4:


FÖRDERN DER DATA DISCOVERY
IN ALLEN BEREICHEN

 


ZIEL:

MITARBEITER AUF ALLEN EBENEN VERFÜGEN ÜBER AUSREICHENDES VERTRAUEN UND WISSEN,
UM SELBSTSTÄNDIG UND MIT SO WENIG HILFE WIE MÖGLICH DEM DATA-DISCOVERY-ZYKLUS ZU
FOLGEN UND ERKENNTNISSE AUS DATEN FÜR GESCHÄFTSENTSCHEIDUNGEN ZU NUTZEN.

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PRAKTISCHE UMSETZUNG:

Je mehr sich die Mitarbeiter mit der Nutzung von Daten auskennen, desto tiefer
gehende Fragen werden sie stellen und desto mehr neue Datenassets werden
erstellt werden. In der Praxis bedeutet das, dass die Daten gut beschrieben,
verwaltet und zugänglich sein müssen. Außerdem bedarf es einer weit verbreiteten
Datenkompetenz, also der Fähigkeit, Daten zu erkunden, Daten zu verstehen und
mit Daten zu kommunizieren. In dieser Phase profitieren Unternehmen von
Datenkompetenz-Schulungsprogrammen, die grundlegende Datenkompetenzen
vermitteln. Die Förderung von Community-Programmen gibt den Mitarbeitern einen
eigenen Ort, Fragen zu stellen, Best Practices zu teilen und für mehr Engagement
zu sorgen. Dabei müssen diese Programme nicht gleich in große Initiativen
münden. Sie können dort stattfinden, wo sowieso schon miteinander kommuniziert
wird. Wenn das Engagement dann zunimmt, können diese Initiativen mit eigens
benannten Verantwortlichen, Leitern und Prozessen formalisiert werden.

JPMORGAN CHASE STELLT COMMUNITY UND DATENKOMPETENZ IN DEN VORDERGRUND

Zur Vertiefung des Engagements innerhalb einer aus 30.000 Personen bestehenden
Community hat sich JPMorgan Chase einer gamifizierten Struktur mit „Skill-Belts“
bedient, die die Mitarbeiter je nach ihrem Kenntnisstand durch die verschiedenen
Datenschulungsniveaus leiten.

Jetzt ansehen

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SCHRITTE ZUM ZIEL:

AUFBAUEN

Priorisieren der Zusammenarbeit für Ziele und Initiativen auf Abteilungsebene,
um Mitarbeitern auf allen Ebenen des Unternehmens die Möglichkeit, zu geben,
Verantwortung für Entscheidungen in ihrem Bereich zu übernehmen und Maßnahmen
auf der Basis von Daten einzuleiten.

Erweitern der Datenerkundung durch Bereitstellung von Datensätzen und ‑assets
über eine gemeinsame BI-Plattform mit Governance für eine optimale Abstimmung
von Befähigung und Kontrolle. Ermöglichen von Ad-hoc-Analysen durch Zugang zu
natürlichsprachlichen und Visual-Analytics-Tools.

Starten von Innovations- und Problemlösungsinitiativen wie Datenwettbewerbe, bei
denen neue Hypothesen aufgestellt werden, die etablierte Denkweisen bezüglich
der Funktionsweise des Geschäfts auf den Prüfstand stellen.

ANWENDEN

Fokussieren eher auf Befähigung als auf Inhaltserstellung durch Ausbau der
Schulungsmaßnahmen. Anbieten von Entwicklungschancen für alle Kompetenzstufen,
um Selbstvertrauen und Datenkompetenz aufzubauen. Bereitstellen relevanter
Beispiele, damit die Mitarbeiter schnell loslegen können.

Einrichten von Programmen zum Aufbau einer Community wie
Lunch-and-Learn-Veranstaltungen, Benutzergruppen oder Wettbewerbe, die die
Voraussetzungen für größere Programme schaffen. Die Mitarbeiter können Fragen
stellen, Hilfe erhalten und ihre Datenkompetenz ausbauen.

Investieren in robuste Datenherkunftsfunktionen,einem der Schlüsselaspekte für
das Teilen von Daten und den Aufbau von Vertrauen. Zur Identifizierung und
Behebung von Problemen mit der Datenqualität in Quellen mit der höchsten
Nutzungsrate steht die BI-Plattform zur Verfügung.

AUSBAUEN

Definieren einer Methode und eines Repositorys für gewonnene Erkenntnisse,z. B.
eines internen Portals oder Wikis, und Zuweisen von Mitarbeiterzeit für diese
Funktion.

Dokumentieren führender Praktiken für die Data Discovery, um erfolgreiche
Methoden zu erfassen und andere zu inspirieren. Diese Praktiken sollten aktiv
gepflegt und im Zuge der Weiterentwicklung der Datenkultur verfeinert werden.

Öffentliches Benennen und Feiern von Daten-Champions sowie Belohnen ihrer Arbeit
durch Beförderungsrunden, Karriereförderung und Managementchancen. Mit
fortschreitender Entwicklung der Datenkultur sollten auch formelle
Datenmanagementrollen in Betracht gezogen werden.

Sind Sie eine Führungskraft für die Tableau-Einbindung? Jeder Mitarbeiter in
Ihrem Unternehmen, der mit Daten zu tun hat, will unabhängig von Daten- und
Analytics-Kompetenz daraus Erkenntnisse gewinnen und sie für die
Entscheidungsfindung nutzen. Schulen Sie Benutzer, ermitteln Sie die
Auswirkungen und richten Sie Best Practices mit Tableau Blueprint ein.

Weitere Informationen



FAZIT


VORBEREITEN DES UNTERNEHMENS
AUF ZUKÜNFTIGE ENTWICKLUNGEN

 


VORBEREITEN DES UNTERNEHMENS AUF ZUKÜNFTIGE ENTWICKLUNGEN

ANDAUERNDE HERAUSFORDERUNGEN UND KONJUNKTURSCHWANKUNGEN VERTIEFEN DIE KLUFT
ZWISCHEN DATENKULTUR-PIONIEREN UND JENEN, DIE HINTERHERHINKEN, ALSO ZWISCHEN
FIRMEN, DIE DATEN UND ANALYTICS AKTIV IN IHRE UNTERNEHMENSKULTUR EINBINDEN, UND
DENJENIGEN, DIE ZÖGERN, IN ENTSPRECHENDE PROGRAMME UND TECHNOLOGIE ZU
INVESTIEREN. DATENGESTEUERTE UNTERNEHMEN REAGIEREN, SOBALD DIES ERFORDERLICH
IST, SORGEN FÜR STÄNDIGE INNOVATION UND VERFEINERN IHREN ANSATZ KONTINUIERLICH,
UM SICH SOWOHL IN STABILEN ZEITEN ALS AUCH ZEITEN DES WANDELS EINEN DEUTLICHEN
WETTBEWERBSVORSPRUNG ZU SICHERN.

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Eine Datenkultur auf die Beine zu stellen, geht nicht von heute auf morgen.
Zunächst gilt es, inkrementelle Veränderungen vorzunehmen und dabei mit den
Mitarbeitern zu beginnen. Dazu sollten Fokusbereiche ermittelt werden, die die
Grundlage für den Ausbau der Datennutzung durch einzelne Mitarbeiter und ganze
Teams bilden. Diese Schritte weisen den Weg in die richtige Richtung und sorgen
dafür, dass Ihre Datenkultur zukunftsfähig gemacht wird und auf alles
vorbereitet ist, was kommen mag.

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DIE TABLEAU-PLATTFORM: FLEXIBLE TECHNOLOGIE FÜR EINE SKALIERBARE DATENKULTUR

Tableau ist die weltweit führende Analytics-Plattform. leistungsfähig, sicher
und flexibel. Die Plattform wurde für den Einzelnen entwickelt und für den
Einsatz in Unternehmen skaliert. Tableau hilft einigen der weltweit größten
Unternehmenwie Honeywell, Charles Schwab, Verizon, Nissan, Lufthansa und viele
mehr bei der erfolgreichen Etablierung einer Datenkultur, die auf Vertrauen und
auf einem strategischen Engagement für Daten aufbaut.



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SIE MÖCHTEN DEN AUFBAU EINER DATENKULTUR BESCHLEUNIGEN? WIR HABEN DIE BLAUPAUSE
DAFÜR.

Tableau Blueprint skizziert Tableau-Best-Practices, die auf der Expertise
Tausender Kunden basieren und dabei helfen, wiederholbare Prozesse in
Kernfunktionen zu verwandeln. Auf diese Weise können Sie sich einen
Gesamtüberblick über Ihre Analytics-Strategie verschaffen oder sich auf einen
konkreten Bereich konzentrieren, um Feinjustierungen und Verbesserungen
vorzunehmen.

Tableau Blueprint erkunden

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Tableau war der Auslöser, der Mitarbeitern den „Aha-Datenmoment“ verschafft hat.
Das durch diese neuartige Nutzung von Daten ausgelöste tiefere Verständnis war
die Basis für den digitalen Erfolg von Nissan.


Danielle Beringer, Regional Data Officer, Nissan North America


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Tableau für Führungskräfte

Hier erfahren Sie, wie Führungskräfte von Unternehmen Tableau nutzen, um eine
Datenkultur aufzubauen.

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* Quelle: IDC-Whitepaper, im Auftrag von Tableau, Wie eine Datenkultur die
Wertschöpfung in datengesteuerten Unternehmen fördert, Dokument. #US47605621,
Mai 2021.


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