Daten sind eine der besten Ressourcen, die ein etabliertes Unternehmen oder ein Startup häufig nutzen muss. Es kann strukturiert oder unstrukturiert sein, wobei letzteres schwieriger zu verarbeiten ist. Es ist jedoch für jedes Unternehmen in praktisch jeder Branche, unabhängig vom Standort, problemlos verfügbar.
Unternehmen produzieren ständig Datenberge. Diese Datensätze bilden die Kundeninteraktionssitzungen ab. Sie können auch Finanztransaktionen oder Marketingkampagnen mit kontextbezogenen Hinweisen verfolgen. Darüber hinaus können Sie sie für betriebliche Kennzahlen anpassen. Ebenso werden Analysen mit Schwerpunkt auf Lieferketten und Bestandsmanagement für Ihr Unternehmen von größerer Bedeutung sein.
In jedem Fall kommt es wirklich darauf an, aus der Menge dieser Daten verwertbare Erkenntnisse abzuleiten. Diese Erkenntnisse müssen in alle strategischen Entscheidungen einfließen. In diesem Beitrag werden die Grundlagen der Nutzung von Geschäftserkenntnissen und der Umwandlung von Daten in strategische Entscheidungen erörtert.
Wie nutzen die Führungskräfte Geschäftserkenntnisse für Strategie und Entscheidungsfindung?
Datengesteuerte Entscheidungsfindung erhöht die Genauigkeit. Schließlich werden menschliche Fehler und Vorurteile reduziert. Das hilft Unternehmen, die dynamischen Marktherausforderungen verantwortungsvoll zu bewältigen. Unterdessen können Unternehmen mit Predictive Analytics zukünftige Tendencies vorhersagen.
Darüber hinaus wird die Verbesserung der Ressourcenzuweisung aufgrund der damit verbundenen Aspekte einfacher Enterprise-Insights-Lösungen. Alle Unternehmen müssen die besten Datenstrategien vergleichen und anwenden, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Dies bietet mehrere Vorteile. Beispielsweise helfen umsetzbare Erkenntnisse über betriebliche Ineffizienzen jedem Unternehmen, seine Kosten zu optimieren.
Unternehmensdaten helfen bei der Identifizierung, Sortierung und Beseitigung von Abfällen. Sie können es auch visualisieren, um Ideen zur Abfallreduzierung für bessere zukünftige Ergebnisse zu sammeln. Beachten Sie, dass viele Ineffizienzen unvermeidlich sein können, wenn ein Unternehmen seine Reise antritt. Allerdings eignen sich geeignete Datenpraktiken hervorragend dazu, leistungsschwache Arbeitsabläufe zu beheben.
Schließlich ist moderne Marketingpersonalisierung nur mit maschinellem Lernen (ML) und qualitativen Daten möglich. Ersteres ist aufgrund der ständig wachsenden Datenlücken in Analysetools unerlässlich. Beispielsweise könnte ein fehlerhaftes Cookie-Zustimmungsverwaltungssystem die Qualität Ihrer On-Web page-Advertising-Analysedaten beeinträchtigen. ML-Instruments helfen Marken, die daraus resultierenden Datenlücken zu schließen, indem sie die wahrscheinlichsten Werte professional Metrik schätzen.
Wie Unternehmen Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln
Mehrphasentechniken dominieren die Provide-Chain-Analyse, Personalinformationssysteme (HRIS) und Marktforschungsberatung. Dementsprechend sind die folgenden Schritte erforderlich, um Daten in praktische Geschäftserkenntnisse umzuwandeln.
Schritt 1: Datenerfassung
Dabei werden Daten aus verschiedenen Quellen erhoben, die im Folgenden aufgeführt sind.
Datenbanken mit Bestellhistorien von Kunden,
Interaktionsaufzeichnungen des Vertriebsteams,
Social-Media-Profile der Wettbewerber,
Branchenzeitschriften,
Wissenschaftliche Forschungszeitschriften,
Einzelgespräche,
Aufzeichnungen von Supportanrufen nach dem Kauf,
Nachrichtenplattformen usw.
Lassen Sie sich Innovationen wie IoT oder EHR nicht entgehen. In einigen Branchen, beispielsweise im Gesundheitswesen, bieten sie vollständige Daten an.
2 Qualitätskontrolle und Datenbereinigung
Die Integration in ein zentralisiertes Ökosystem, vor allem als ETL-Pipeline, ermöglicht eine sofortige Datenintegration. Geschäftserkenntnisse werden durch diesen überstürzten Ansatz selten realisiert. Datenexperten möchten die Datenrelevanz überprüfen und Datensilos vermeiden, die die Generierung von Erkenntnissen einschränken können. Daher nutzen globale Unternehmen Methoden des Datenqualitätsmanagements (DQM).
Schritt 3: Datenanalyse
Fortschrittliche Analysetools nutzen die Automatisierung sowie Anwendungen von ML-Modellen dafür. Large Information, Predictive Analytics, Kontexterkennung und Metadatenanalysen bilden neue Strategien zur Gewinnung neuartiger Erkenntnisse. Dies erklärt, warum Benutzer schnell zwischen statistischen Korrelationen und tatsächlicher Kausalität unterscheiden können.
Schritt 4: Datenvisualisierung
Dashboards, Grafiken und Berichte ermöglichen ein schnelles Verständnis der daraus resultierenden Erkenntnisse. Instruments wie Energy BI, Tableau oder Google Information Studio können die Interpretation komplexer Datensätze effektiv vereinfachen und rationalisieren.
Schritt 5: Empfehlungen dokumentieren
Der letzte oder fünfte Schritt würde darin bestehen, die gewonnenen Geschäftserkenntnisse in umsetzbare Änderungsempfehlungen umzusetzen. Solche Empfehlungen ermöglichen es verschiedenen Entscheidungsträgern, anschließend Änderungen im Betrieb vorzunehmen und entsprechende Strategien zur Verbesserung betrieblicher Maßnahmen umzusetzen. Beispielsweise kann das Kundenerlebnis verbessert werden. Alternativ können neue Marktchancen genutzt werden.
Branchenspezifische datengesteuerte Entscheidungen
1. Einzelhandel: Hyperpersonalisierung der Kundenerlebnisse
Der Einzelhandel hat einen kompletten Wandel durchgemacht. Der Ladenbereich ist nicht mehr der Ort, an dem Käufer suchen und kaufen. Diese State of affairs ist in der Tat eine Folge der gestiegenen Nachfrage nach E-Commerce und Verbraucherdaten. Daher nutzen Unternehmen Datenanalysen, um zu verstehen, was sich ein Kunde für eine Hyperpersonalisierung des Einkaufserlebnisses wünscht.
Denken Sie daran, dass detailliertes Concentrating on die Kundenzufriedenheit erhöht und die Verkaufszahlen sowie die Kundenbindungsrate steigert.
Darüber hinaus nutzen stationäre Geschäfte Daten, die von Sensoren, Kameras und Kundenkarten gesammelt werden. Dies hilft bei der Analyse von Verkehrsmustern, der Platzzuteilung und der Wiederauffüllung der Lagerbestände. Ähnliche Datenstrategien sind hilfreich, um ein außergewöhnliches und unvergessliches Ladenerlebnis zu bieten. On-line- und Offline-Händler können auch die Produktnachfrage oder den Wettbewerb untersuchen.
2. Gesundheitsversorgung: Verbesserte Patientenversorgung
Datenanalysen werden im Gesundheitswesen eingesetzt, um eine bessere Patientenversorgung zu analysieren, Abläufe zu vereinfachen und Kosten zu senken. In diesem Zusammenhang sammeln Krankenhäuser und Gesundheitsdienstleister enorme Datenmengen aus EHR, Patientenüberwachungsgeräten und klinischen Studien.
Die Mayo Clinic beispielsweise nutzte prädiktive Analysen, um Rückübernahmerisiken und postoperative Komplikationsrisiken bei ihren Patienten zu ermitteln. Es warfare in der Lage, anhand historischer Patientendaten jede Artwork von Gesundheitsrisiko vorherzusagen, das sich entwickeln könnte. Sein Staff könnte gerade noch rechtzeitig eingreifen, um potenzielle Gesundheitskosten zu senken und die Behandlungsergebnisse für die Patienten zu verbessern.
Unternehmen, die Arzneimittel verkaufen, nutzen Daten, um die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln voranzutreiben. Bei der Analyse klinischer Studien können umfangreiche Datenanalysen durchgeführt werden, um neue potenzielle Kandidaten für Medikamente aufzuzeigen. Stakeholder können außerdem Nebenwirkungen vorhersagen oder neue Behandlungen viel früher einführen.
3. Finanzen: Risikomanagement und Optimierung der Anlagestrategie
In der Finanzbranche ist es seit jeher üblich, Investitionsentscheidungen zu treffen und große Risiken mithilfe von Daten zu steuern. Die Echtzeitverarbeitung riesiger Datensätze durch Large Information und erweiterte Analysen durch Finanzinstitute sorgt für eine schnellere und präzisere Entscheidungsfindung.
Beispielsweise nutzen Investmentfirmen Predictive Analytics, um die Entwicklung des Aktienmarktes vorherzusagen. Diese Aktivität basiert auf der Bewertung spezifischer Wirtschaftsindikatoren. Dementsprechend werden Finanzexperten effizientere Portfoliomanagementstrategien formulieren.
4. Fertigung: Produktions- und Lieferkettenoptimierung
In der Fertigung werden datengesteuerte Erkenntnisse besonders geschätzt, wenn es um die Optimierung von Produktionsprozessen und die Rationalisierung von Lieferketten geht. Hersteller beziehen Daten aus Quellen, die von Sensoren reichen, die vom IoT bis hin zu Maschinen und Produktionslinien reichen, über die Leistung von Geräten, Ineffizienzen und den Zeitpunkt, zu dem sie gewartet werden müssen.
Beispielsweise setzt Siemens Datenanalysen ein, um in seinen Fabriken vorausschauende Wartung einzuführen. Basierend auf Sensordaten von Maschinen kann das Unternehmen vorhersagen, wann die Wahrscheinlichkeit eines Geräteausfalls am größten ist. Später werden die Führungskräfte die Wartungsarbeiten planen, bevor es tatsächlich zu einem Ausfall kommt. Dieser Ansatz trägt dazu bei, Ausfallzeiten zu minimieren und die Kosten für eine effektivere Wartung zu senken.
Abschluss
Um tatsächliche geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen, sind möglicherweise erhebliche Rechenressourcen erforderlich. Enterprise-Insights-Instruments sind jedoch branchenübergreifend beliebt. Sie ermöglichen es, das Kundenerlebnis zu verbessern, indem sie solide Beweise verwenden, die ihre Motivationen beschreiben.
Durch die Sammlung und Analyse von Daten können Unternehmen bessere und effektivere Entscheidungen treffen. Sie werden ergebnisorientierter. Dadurch können Führungskräfte nachhaltige Wettbewerbsvorteile aufbauen. Aus diesem Grund ist die Nutzung von Geschäftserkenntnissen ein wesentlicher Bestandteil moderner strategischer Entscheidungen.
Der Beitrag Geschäftserkenntnisse nutzen: Daten in strategische Entscheidungen umwandeln erschien zuerst auf Datenfloq.