RATGEBER FÜR DATENEXPERTEN
Wenn es um Ihre Daten geht, haben Sie alles von der Eingabe bis zur Auswertung im Griff und sorgen dafür, dass Ihr Team Zugriff auf alle Informationen hat, die es braucht. Denn Sie sind der Datenexperte.
Daher kennen Sie auch die Hindernisse, die bedauerlicherweise zwischen Ihnen und mehr Produktivität stehen. Die Wettbewerber. Ein ineffizientes Datenmanagement. Eine Entscheidungsfindung, bei der alles davon abhängt, was als Nächstes geschieht. Aber vor allen Dingen müssen die Produkte auf dem Markt sein, bevor sich dieser ändert.
Der Weg zum ROI führt über moderne Datenstrategien, deren Fokus auf Fehlerfreiheit und Vertrauenswürdigkeit liegt – zwei Faktoren, mit denen sich die Effizienz in Ihrem gesamten Unternehmen steigern lässt. Also: Ärmel hochkrempeln und an die Arbeit!
Faktencheck: Unternehmen mit strategischem Datenmanagement schließen Projekte um 90 % schneller ab1 und benötigen 50 % weniger Zeit für die Datenaufbereitung.2
Effizienz. Genauigkeit. Durchblick. Wenn Sie drei Kriterien nennen sollten, auf die es ankommt, dann wären diese drei die Top-Antworten. Und Automatisierung wäre Ihr Joker.
Denn was zählt sind agile, reaktionsschnelle Lösungen. Nur so bekommen Sie die vielen Anforderungen Ihrer Branche in den Griff – sei es, um Marktveränderungen frühzeitig zu erkennen oder Kundenbedürfnisse vorherzusehen.
Der beliebten Lifestyle-Marke Selfie Esteem* fehlte der Überblick über ihre 420 Filialen in aller Welt. Durch isolierte Systeme waren die Leistungsberichte der Filialen nie aktuell und eigneten sich daher schlecht als Handlungsgrundlage.
Da Selfie Esteem diesem Trend entgegensteuern wollte, konsolidierte das Unternehmen seine Daten. Die Manager erhielten Echtzeitzugriff, um ad hoc Entscheidungen treffen zu können.
Sofortiger Einblick in die Performance der Filialen
Vereinfachte Shopeinrichtung weltweit
Exaktes Bestands- und Distributionsmanagement
Verbessertes E-Commerce-Erlebnis und Umsatzsteigerungen
Mehr Zeit für Manager direkt am Point of Sale
*Der Name mag zwar erfunden sein, aber die Ergebnisse sind echt.
Je mehr Daten wir in der Cloud haben, desto einfacher ist es für uns, neue Filialen zu eröffnen und sie weltweit zu vernetzen.
Seien Sie proaktiv, wenn es um Datenqualität geht. Tatsächlich sollte Datenqualität von Anfang an oberste Priorität haben. Die Eignung von Daten für AI lässt sich zweifelsfrei anhand wichtiger Kriterien wie Fehlerfreiheit, Vielfalt, Aktualität, Sicherheit, Auffindbarkeit und Nutzbarkeit beurteilen. Auf diese Angaben kann sich Ihr Team verlassen.
Ob es sich um ein Perfornamce-Dashboard einer Kampagne, einen Vertriebsforecast oder eine Bestandsprüfung handelt: Wenn die Informationen nicht aktuell sind, führt Sie das in die falsche Richtung. Hier kann die CDC-Technologie ihre Stärken ausspielen: Sie synchronisiert Ihr gesamtes Datenökosystem, sodass alle Beteiligten sehen, was jetzt passiert und nicht, was letzte Woche war. Gleichzeitig erfasst CDC automatisch Änderungen in der Datenbank und stellt sie sofort systemübergreifend bereit.
Unternehmen, die die Mikromomente bei Verbrauchern im 21. Jahrhundert antizipieren wollen, müssen ihre Marken mithilfe von Echtzeit-Datenanalysen differenzieren können.
Die besten Ideen kommen buchstäblich aus dem Nichts, stimmt's? Es braucht nur den richtigen Ort, den richtigen Zeitpunkt und die richtige Person. Genau darum geht es bei der Umfeldanalyse.
Nutzen Sie diese, um Muster zu erkennen, Entscheidungen zu automatisieren und Prozesse in Echtzeit zu optimieren. Dazu gehören Echtzeit-Alerts, prädiktive Erkenntnisse und personalisierte Empfehlungen, die nur minimalen manuellen Aufwand erfordern. Dadurch werden Ihre Arbeitsabläufe gestrafft und Entscheidungsprozesse verbessert, sodass Sie sich auf die wirklich wichtigen Themen konzentrieren können.
Denken Sie immer daran: Analysen sind keine einmalige Maßnahme. Es handelt sich vielmehr um einen kontinuierlichen, intelligenten und demokratisierten Prozess, in den alle eingebunden sind – nicht nur die Daten- und AI-Nerds.
TIPP FÜR DATENEXPERTEN
Daten sind nicht systemübergreifend synchronisiert.
Dashboards zeigen nur Daten vom Vortag an.
Analysten fordern neue Datensätze an.
Manuelle Workarounds sind die Regel.
Die Teams vertrauen den Zahlen nicht.
Ein Klischee, aber die Natur macht es vor: Ein Bienenstock ist eine hochfunktionale, Honig produzierende Maschine. Denn die Honigbienen haben ein gemeinsames Ziel und jede Biene erfüllt dabei eine wichtige Aufgabe. Ihre Daten sollten wie ein Bienenstock sein: vernetzt, lückenlos und aufeinander eingespielt.
Das Technologieunternehmen Glitch Witch Solutions* verfügt über eine große Menge wertvoller Daten, die jedoch zu komplex sind, als dass das Vertriebsteam sie nutzen könnte. Durch die vielen Datenquellen mit den unterschiedlichsten Kennzahlen und Definitionen werden Statuspräsentationen und Leistungsbewertungen zu einem Albtraum.
Glitch Witch benötigte eine bessere Datenkultur und führte daher seine Daten und Analysen in einer zentralen, modernen Webumgebung zusammen. Dadurch wurde die Infrastruktur optimiert und die Interaktion des Teams mit den Daten vereinfacht.
Eine zentrale plattformübergreifende Quelle für zuverlässige Daten
Präzise KPI-Berichterstattung, die die Verantwortlichkeiten klar definiert
Überzeugende Präsentationen dank stets aktueller Daten
Verzehnfachung der Nutzung von Analysen im gesamten Unternehmen
Bessere Abstimmung von IT und Fachbereichen
*Sie haben gestutzt, nicht wahr? Das Unternehmen ist zwar fiktiv, doch die Ergebnisse sind real.
Es ist eine Sache, Ihre Daten zu vereinheitlichen, aber eine ganz andere, sie auch nutzbar zu machen. Hier kommen Datenprodukte ins Spiel.
Datenprodukte sind speziell für konkrete geschäftliche Anforderungen entwickelte Datenbestände. Sie können auf eine bestimmte Wissensbasis zugeschnitten werden, was sie besonders praktisch für Unternehmen mit verschiedenen isolierten Abteilungen macht. Unabhängig von der jeweiligen Anwendung sorgen Datenprodukte für Datenqualität, Fehlerfreiheit und Konsistenz. Des Weiteren verbessern sie die Vertrauenswürdigkeit und Auffindbarkeit von Daten sowie die Time-to-Insight.
Faktencheck: Der Großteil des Mehrwerts, den ein Unternehmen aus Daten erzielt, stammt aus fünf bis 15 Datenprodukten.4
In einer einheitlichen Umgebung gibt es keine isolierten Apps, Missverständnisse, Zeitverschwendung durch doppelte Arbeit oder Verzögerungen bei der Bereitstellung von Daten mehr. Stattdessen profitieren Sie von einer transparenten, datengesteuerten Zusammenarbeit, die allen Teams im Unternehmen ermöglicht, voll bei der Sache zu sein. Statt Zweifel gibt es nur noch Entscheidungen.
Durch den Datenproduktansatz konnte die Produktivität der Projektteams um 26 % gesteigert werden. Gleichzeitig sank die Anzahl der LLM-Halluzinationen in den von Entwicklern genutzten Chatbots um 44 %
Mit zunehmender Vereinheitlichung, Zugänglichkeit und Produktivität werden Sie möglicherweise feststellen, dass Ihre Belegschaft Daten besser verstehen, auswerten und nutzen kann (mit anderen Worten: ihre Datenkompetenz steigt).
Da ein Großteil Ihres Datenmanagements künftig von AI gesteuert wird, sollten Sie außerdem dafür sorgen, dass Ihre Teams sich mit den Grundlagen und auch den Grenzen von AI auskennen und über das nötige Know-how verfügen, um AI-gesteuerte Tools korrekt und sinnvoll einzusetzen. Legen Sie den Schwerpunkt auf diese Kombination aus AI-Kompetenz und AI-Softskills, werden Akzeptanz und Verwendung gefördert. Im Laufe der Zeit wird Ihr Team neue Möglichkeiten entdecken, AI zu nutzen, Performance zu messen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Denken Sie immer daran: Es handelt sich zwar um künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, doch es ist der menschliche Faktor, der es uns ermöglicht, gemeinsam an einem Strang zu ziehen und erfolgreich zu sein.
Faktencheck: 88 % der Führungskräfte sind der Meinung, dass AI unentbehrlich oder sehr wichtig ist, um strategische Ziele zu erreichen und den Gewinn zu steigern.5
TIPP FÜR DATENEXPERTEN
KPIs einführen, die Benchmarks für Effizienz setzen
Intensive Gespräche mit Teams und anderen Stakeholdern führen
Kompetenzen und etwaige Wissenslücken ermitteln
Verstehen, wie ein Team arbeitet und/oder am liebsten arbeiten würde
Beurteilen, wie gut die Beschäftigten innerhalb und außerhalb der Abteilung zusammenarbeiten
Regelmäßig Schulungen anbieten, damit wichtiges Know-how stets auf dem neuesten Stand ist
AI ist ohne Zweifel in der Lage, die Aussagekraft und den Nutzen von Daten zu transformieren. Trotzdem sollten Sie sich nicht allein auf die Technologie konzentrieren, ohne Ihre Teams bei der Einführung zu unterstützen. Wenn Sie intelligentes Arbeiten zum Bestandteil Ihrer Daten- und Analyselösungen machen, schaffen Sie eine AI-gesteuerte Kultur, die im gesamten Unternehmen etabliert werden kann.
Das Fintech-Startup Purserk* freut sich über den steigenden täglichen Zahlungsverkehr, doch die veralteten Prozesse beeinträchtigen die Produktivität der Mitarbeiter und das Kundenerlebnis. Erschwerend kommt hinzu, dass die Privatsphäre und die Datenqualität geschützt werden müssen.
Purserk hat alle wichtigen Datenströme auf einer übersichtlichen und sicheren Plattform zusammengefasst. Mit den dort integrierten AI-Lösungen, wie dem agentenbasierten Bot MonetarAIze, können die Beschäftigten Abläufe optimieren und erfolgskritische Informationen bereitstellen.
Ein autonomer Agent mit einem Chat-ähnlichen Benutzererlebnis
Vertriebsteams analysieren Kundentransaktionen und anderes Kundenverhalten in Echtzeit
Führungskräfte verwenden GenAI, um auf Kundenprofile, Portfolios und Berichte zuzugreifen
ML-Modelle kümmern sich proaktiv um das Thema Kundenabwanderung
Zunahme bei Net Promoter Scores und weiteren Stimmungsindikatoren
*Schon wieder? Der Name: erfunden. Die Ergebnisse: echt.
Was früher das exklusive Reich von Entwicklern und Programmierern war, ist heute ein Ort, an dem fast jeder sich betätigen kann. Über No-Code- und Low-Code-Datenplattformen steht AI allen Beschäftigten Ihres Unternehmens zur Verfügung, die mit Daten arbeiten – vom Chief Data Scientist bis zum Berufseinsteiger. Intuitive Schnittstellen bieten Anwendern eine einfache visuelle Möglichkeit zum Erstellen von Daten-Workflows. Dank einer benutzerfreundlichen Oberfläche können Sie Ihre Daten mit nur wenigen Klicks verknüpfen, bereinigen und dorthin senden, wo sie gebraucht werden.
Der Wechsel in die Cloud ist eine Evolution – und wer interne Prozesse von On-Premises-Umgebungen löst, durchläuft zwangsläufig einen Lernprozess.
Sie müssen nur einen Prompt formulieren und schon nimmt GenAI Ihnen die Arbeit ab bei Aufgaben wie Pipeline-Design, Skriptgenerierung und Machine-Learning-Modellierung. Außerdem kann sie die Produktivität Ihrer Teams steigern, indem sie komplexe Aufgaben strafft, die manuellen Aufwand und technisches Wissen erfordern. Integrierte GenAI sorgt wirkungsvoll dafür, dass unterschiedliche Vorkenntnisse auch bei anspruchsvollen Analysen keine Rolle mehr spielen.
Dank optimierter Analysen können Teams schneller arbeiten und Produkte früher auf den Markt kommen. Kunden lassen sich gezielter ansprechen und Strategien ad hoc verfeinern. Durch Automatisierung wird sogar das Datenmanagement vereinfacht. So entwickelt sich ein gegenseitiges Geben und Nehmen, bei dem AI vorausschauende Erkenntnisse zugänglich, einfach und verwendbar macht, ohne dass Sie AI-Experte sein müssten.
Wie heißt es so schön: Hat man sich erst einmal an Agenten gewöhnt, ist das Leben ein Kinderspiel. Zugegeben, wir haben uns das gerade ausgedacht, aber die Vorteile sind enorm. Versprochen!
Agentenbasierte AI ist Ihr idealer Partner, um Hürden bei der AI-Einführung aus dem Weg zu räumen. Sie übernimmt die zeitaufwändigen, mehrstufigen Prozesse der Datenerfassung, -bereinigung und -analyse (und damit genau die Aufgaben, mit denen herkömmliche Automatisierungslösungen überfordert sind). Sie kann Textdaten lesen, Sentiment-Analysen durchführen und sogar Berichte in verständlicher Sprache erstellen. Außerdem müssen die Fachbereiche nicht länger auf einen Datenspezialisten oder Programmierer warten, um wichtige Einblicke zu gewinnen.
Da agentenbasierte AI auch noch autonomer arbeitet, gewinnen Ihre Teams Freiraum, um sich auf strategische und kreative Aufgaben zu konzentrieren.
TIPP FÜR DATENEXPERTEN
Wie lange hat es gedauert, bis Sie Ihre aktuellen Prozesse beherrschen und implementieren konnten?
Was bremst Sie in einer typischen Arbeitswoche am meisten aus?
Wie lang dauert ein Projekt im Schnitt von der Entwicklung bis zur Abgabe?
Wie viel Zeit verbringen Sie mit manuellen Aufgaben?
Wie viele Aufgaben sind derzeit automatisiert oder könnten automatisiert werden?
Hohe Produktivität muss nicht jeden Tag aufs Neue eine Herausforderung sein. Daten sind Dreh- und Angelpunkt einer produktiveren Organisation, die einen genialen Schritt nach dem anderen macht. Ob Sie den Weg zur AI-Fähigkeit bereits angetreten haben oder noch Ihre Route planen: Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, sich für Geschwindigkeit, Teamarbeit und die Leistungsfähigkeit von AI zu entscheiden. Ihr Unternehmen wird flexibler und anpassungsfähiger und ist bereit für zukünftige Herausforderungen.
Nutzen Sie AI-gesteuerte Produktivität nicht nur als punktuelle Maßnahme. Es ist ein fortlaufender Prozess, der sich flexibel an die sich ändernden Anforderungen Ihres Unternehmens und Arbeitsalltags anpassen muss.
Integrieren Sie Daten- und AI-Kompetenz von Anfang an in Ihre Unternehmenskultur. Je besser sich Ihr Team damit auskennt, desto produktiver wird es.
Öffnen Sie Automatisierung wie agentenbasierter AI nicht nur die Tür, rollen Sie ihr den roten Teppich aus. Mit dieser cleveren Methode zur Zeitersparnis können Ihre Teams stets ihr Bestes geben.
Welche Möglichkeiten werden Sie als Nächstes erschließen?
1. Qlik: „What Are Data Products, Anyway?“, 2024 (In Englisch)
2. Forrester: „The Total Economic Impact™ of Qlik Cloud Analytics™“, 2024 (In Englisch)
3. Harvard Business Review: „Real-Time Analytics: The Key to Unlocking Customer Insights & Driving the Customer Experience“, 2018 (In Englisch)
4.McKinsey: „Charting a path to the data- and AI-driven enterprise of 2030“, 2024 (In Englisch)
5. Qlik: „61% of Global Businesses Are Scaling Back AI Investment as a Result of Trust Issues“, 2024 (In Englisch)
6. MIT Sloan School of Management: „How generative AI can boost highly skilled workers’ productivity“, 2023 (In Englisch)