Wichtige Erkenntnisse

• Nachhaltige Datentransformation reqbenötigt sofort einsatzbereite Daten, die den täglichen Betrieb und die Entscheidungsfindung unterstützen.
• Geschäftsinitiativen Beispielsweise sind SAP-Datenmigration, die Modernisierung von Analysetools und die Einführung von KI auf vertrauenswürdige Unternehmensdaten angewiesen.
  
• Definition rollenbasierter Datenpraktiken hilft dabei, Strategien der Daten-Governance in die Praxis umzusetzen.
• Verknüpfung von Datenpraktiken mit messbaren Geschäftsergebnissen fördert die Übernahme von Verantwortung und Verantwortlichkeit.
• Stärkung vertrauenswürdiger Daten Durch Führung, Zusammenarbeit und Datenkompetenz wird der Wandel langfristig aufrechterhalten.

Initiativen zur digitalen Transformation beginnen oft mit Technologie. Unternehmen implementieren neue Plattformen, modernisieren Analyseumgebungen und migrieren Daten in Cloud-basierte Systeme. Doch der wahre Erfolg lässt sich erst nach der Implementierung messen.

Sind die Daten, die diese Systeme stützen, inkonsistent, schlecht verwaltet oder werden sie vom Unternehmen nicht als vertrauenswürdig eingestuft, kann die Transformation nur schwer langfristigen Nutzen bringen. Teams greifen wieder auf Tabellenkalkulationen zurück, das Reporting bleibt manuell, und neue Funktionen werden kaum genutzt.

Nachhaltiger Wandel erfordert mehr als neue Technologien. Er erfordert Geschäftsfähige Daten Das unterstützt den täglichen Betrieb, die Entscheidungsfindung und Innovationen. Organisationen, die Daten als zentrales operatives Gut behandeln, sind besser aufgestellt, um Transformationsinitiativen nachhaltig zu gestalten, die Ergebnisse ihrer Analysen zu verbessern und ihre Daten für neue Technologien wie KI vorzubereiten.

Was sind geschäftsfähige Daten?

Geschäftsfähige Daten Bezeichnet Daten, die korrekt, kontrolliert, zugänglich und auf Geschäftsprozesse abgestimmt sind. Sie geht über traditionelle Definitionen von Datenqualität hinaus. Daten können zwar technische Qualitätsstandards erfüllen, aber dennoch den Geschäftserfolg nicht unterstützen, wenn klare Zuständigkeiten, einheitliche Definitionen oder verlässliche Datenquellen fehlen.

Geschäftsfähige Daten ermöglicht es Mitarbeitern im gesamten Unternehmen:

• Vertrauen Sie den Daten, die für operative und strategische Entscheidungen verwendet werden.
• Verstehen, wie Daten durch Geschäftsprozesse fließen
• Zugriff auf regulierte Wahrheitsquellen anstelle lokaler oder Schatten-Systeme
• Erkennen Sie ihre Rolle bei der Sicherstellung der Datenqualität und der Datengovernance an.

Wenn Daten für die Geschäftsnutzung bereit sind, werden sie zu einem verlässliche Grundlage für Transformation Initiativen, Analyseprogramme und die Einführung von KI.

Warum geschäftsfähige Daten für die Datentransformation wichtig sind

Unternehmenstransformationsprogramme Der Fokus liegt häufig auf der Technologieimplementierung. Cloud-Migrationen, ERP-Modernisierung und Analyseplattformen erfahren große Aufmerksamkeit.

Die Ergebnisse der Transformation hängen jedoch stark von der Qualität, Governance und Nutzbarkeit der zugrunde liegenden Daten. Diese Herausforderung zeigt sich in vielen Unternehmensinitiativen, insbesondere solchen, die groß angelegte System- und Datentransformationen beinhalten.

SAP-Datenmigrationsprogramme

Organisationen Migration auf SAP S/4HANA Oft stellt man fest, dass inkonsistente Stammdaten, doppelte Datensätze und veraltete Governance-Prozesse bei der Migration erhebliche Komplexität verursachen.

Modernisierung der Unternehmensanalyse

Fortschrittliche Analyse- und Reporting-Tools sind auf vertrauenswürdige Datenquellen angewiesen. Ohne einheitliche Definitionen und Governance-Strukturen fällt es Unternehmen schwer, verlässliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Initiativen im Bereich KI und maschinelles Lernen

KI-Systeme benötigen strukturierte, qualitativ hochwertige Daten, um präzise Ergebnisse zu liefern. Mangelhafte Datenqualität beeinträchtigt die Effektivität von KI-Modellen und Automatisierungsinitiativen unmittelbar.

Bei all diesen Initiativen bleibt eine zentrale Wahrheit bestehen: Wahrhaftig Geschäft Transformation Ein Erfolg ist nur dann gegeben, wenn die zugrunde liegenden Daten für die Nutzung durch das Unternehmen bereitstehen.

Die Treiber und Hindernisse für vertrauenswürdige Daten verstehen

Organisationen, die ihre Datengrundlagen verbessern möchten, sollten zunächst evaluieren, wie Daten aktuell unternehmensweit erstellt, verwaltet und genutzt werden.Das eine geschieht automatisch, das andere, weil wir ein großartiges neues Toolset eingeführt haben. Die Unternehmenskultur muss analysiert, gestaltet und … aktiviert.  

A Bewertung der strukturierten Datenkultur oder Governance kann dabei helfen, sowohl die Stärken als auch die Hindernisse zu identifizieren, die die Datennutzung und die damit verbundenen Praktiken beeinflussen. Stellen Sie es sich vor als Eine strukturierte Betrachtung der Organisationsnormen, Denkweisen und Verhaltensweisen, die die heutige Datennutzung prägen.  

Treiber solider Datenpraktiken

In den meisten Organisationen existieren bereits Bereiche mit soliden Datenpraktiken. Bestimmte Teams zeigen konsequent Verhaltensweisen, die vertrauenswürdige Daten fördern, wie zum Beispiel:

• Pflegen Sie solide Datenverwaltungspraktiken.
• Verwenden Sie konsequent kontrollierte Analyseumgebungen.
• Priorisieren Sie die korrekte Eingabe von Betriebsdaten.
• Erkennen Sie die Bedeutung vertrauenswürdiger Daten für die Entscheidungsfindung.

Die Identifizierung und Stärkung dieser Stärken kann Initiativen zum Datenmanagement in Unternehmen beschleunigen.

Hindernisse für geschäftstaugliche Daten

Gleichzeitig verhindern verschiedene strukturelle und verhaltensbedingte Herausforderungen häufig, dass Organisationen Gewinnung vertrauenswürdiger Daten in großem UmfangZu diesen Herausforderungen gehören häufig:

• Unklare Datenbesitz- und -verwaltungsrollen
• Uneinheitliche Definitionen in verschiedenen Systemen und Regionen
• Abhängigkeit von manuellen Tabellenkalkulationen und lokalen Berichtstools
• Begrenztes Verständnis darüber, wie sich Daten auf nachgelagerte Prozesse auswirken

Die Überwindung dieser Hindernisse erfordert eine Kombination aus Data GovernanceProzessausrichtung und kultureller Wandel hin zu einer datenorientierten Denkweise.

Übersetzung der Datenstrategie in die alltägliche Praxis

Viele Organisationen entwickeln zwar ausgefeilte Datenstrategien, tun sich aber schwer, diese in die Praxis umzusetzen. Doch man muss kein HR- oder OCM-Experte sein, um die Unternehmenskultur zu beeinflussen. Ob im Entwicklungsteam, im Vertrieb oder bei der Produktentwicklung für Kunden – jeder kann einen Beitrag leisten.

Ein praktischer Ansatz besteht darin, zu definieren rollenbasierte Datenpraktiken die Governance-Prinzipien mit der täglichen Arbeit verbinden. Einige Beispiele für solche Rollen sind:

Operative Führungskräfte

Operative Führungskräfte verlassen sich auf verlässliche Dashboards und kontrollierte Analysen, um die Leistung zu überwachen und Entscheidungen zu treffen.

Datenverwalter

Datenverantwortliche überwachen aktiv die Datenqualität, beheben Probleme und stellen sicher, dass die Stammdatenstandards systemübergreifend eingehalten werden.

Mitarbeiter im Außendienst

Die Mitarbeiter, die die Betriebsdaten eingeben, gewährleisten Genauigkeit und Vollständigkeit, da sie verstehen, wie diese Daten nachgelagerte Prozesse wie Logistik, Finanzen und Berichtswesen unterstützen.

Führungskräfte aus der Wirtschaft

Führungskräftereferenz verwaltete Datenquellen im Rahmen von Leistungsbeurteilungen und strategischen Planungsgesprächen.

Wenn diese Erwartungen klar sind, verstehen die Mitarbeiter, wie ihre tägliche Arbeit zur Aufrechterhaltung vertrauenswürdiger Unternehmensdaten beiträgt.

Verknüpfung von Datenpraktiken mit Geschäftsergebnissen

Organisationen werden eher bessere Datenpraktiken anwenden, wenn sie die Geschäftsergebnisse verstehen, die diese Praktiken unterstützen. Alltägliche Datenpraktiken sollten das, was Sie erreichen wollen, und die Kennzahlen direkt unterstützen.  Sie beabsichtigen, Auswirkungen zu erzielen. Dies bewirkt, dass warum für neue Arbeitsweisen, die für die Menschen sehr verständlich sind. Zum Beispiel: 

1. Verbesserung der pünktlichen Lieferung

   Genaue Bestelldaten, validierte Kundenadressen und konsistente Produktstammdaten tragen alle zur Verbesserung der Lieferleistung bei.

2. Reduzierung der Kosten mangelhafter Qualität

   Die frühzeitige Erfassung von Qualitätsproblemen und die korrekte Verknüpfung mit den Materialstammdaten ermöglichen eine bessere Ursachenanalyse und eine schnellere Problemlösung.

3. Abschaffung der manuellen Berichterstattung

   Führungskräfte, die konsequent auf gesteuerte Dashboards anstatt auf Tabellenkalkulationsberichte setzen, unterstreichen die Bedeutung vertrauenswürdiger Analyseumgebungen.

 Hier kann eine Fokussierung auf eine „Data First“-Kultur wirklich zu Ergebnissen führen: wenn sich die täglichen Abläufe verändern und den Fokus auf das richten, was für das Programm am wichtigsten ist. By Verknüpfung von Datenpraktiken mit messbaren GeschäftsergebnissenOrganisationen machen die Wert der Daten-Governance Im gesamten Unternehmen sichtbar.

Stärkung vertrauenswürdiger Datenpraktiken

 Sobald wir die Kultur kennen, die wir anstreben, und die Verhaltensweisen, die wichtig sind, können wir Maßnahmen ergreifen, um ein Umfeld zu gestalten, das diese unterstützt.

Nachhaltige Transformation erfordert die kontinuierliche Stärkung bewährter Datenpraktiken. Verschiedene praktische Ansätze können dazu beitragen, vertrauenswürdige Datenpraktiken in den Arbeitsalltag zu integrieren.

Daten- und Analyse-Communities

Praxisgemeinschaften ermöglichen es Teams, Wissen auszutauschen, Herausforderungen zu diskutieren und Vertrauen in den effektiven Umgang mit Daten aufzubauen.

Führungsmodellierung

Das Führungsverhalten spielt eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Datennutzung im gesamten Unternehmen. Wenn Führungskräfte regelmäßig auf kontrollierte Datenquellen verweisen, signalisiert dies, dass vertrauenswürdige Daten Priorität haben.

Anerkennung und Sichtbarkeit

Die Hervorhebung von Teams, die sich durch ein starkes Datenmanagement oder gute Governance-Praktiken auszeichnen, trägt dazu bei, erwünschte Verhaltensweisen im gesamten Unternehmen zu normalisieren.

Datenkompetenzprogramme

Verbesserung der Datenkompetenz Hilft den Mitarbeitern zu verstehen, wie Daten systemübergreifend fließen und warum die Datenqualität für den Geschäftserfolg so wichtig ist.

Zusammengenommen tragen diese Mechanismen dazu bei, bewährte Datenpraktiken in den Arbeitsalltag zu integrieren.

Ein praktisches Beispiel: Standardisierung von Daten über Regionen hinweg

Betrachten wir ein globales Unternehmen, das sich auf ein SAP-Datenmigrationsprogramm vorbereitet. Verschiedene Regionen pflegen unterschiedliche Namenskonventionen und lokale Datenstandards für wichtige Stammdatenobjekte. Jede Region betrachtet ihren Ansatz als wesentlich für den Geschäftsbetrieb.

Das Datenmigrationsteam versucht zunächst, globale Standards durch eine zentrale Steuerung durchzusetzen. Die Fortschritte sind langsam und der Widerstand bleibt hoch. Die Dynamik nimmt zu, wenn regionale Fachexperten zur Mitwirkung an der Entwicklung der neuen Standards eingeladen werden. Einige dieser Experten werden Datenchampions, beitragen zu Initiativen zur Datenkompetenz und dazu beizutragen, die Vorteile standardisierter Daten in ihren jeweiligen Regionen zu erläutern.

Erste Erfolge werden innerhalb der regionalen Führungsteams geteilt. Sobald die Vorteile durch verbesserte Berichterstattung und Analysen sichtbar werden, steigt die Akzeptanz. Im Laufe der Zeit vollzieht die Organisation den Übergang von fragmentierten lokalen Datenpraktiken zu einer stärker strukturierten Datenarchitektur. einheitliche, verwaltete Datengrundlage.

Geschäftsfähige Daten als Grundlage für KI und Analytik

Da Unternehmen zunehmend in KI und fortgeschrittene Analysemethoden investieren, gewinnt die Bedeutung vertrauenswürdiger Daten noch mehr an Bedeutung.

KI-Systeme benötigen hochwertige, strukturierte Daten, um verlässliche Erkenntnisse und Prognosen zu generieren. Ohne solide Datenverwaltung und -governance haben KI-Initiativen oft Schwierigkeiten, sich zu skalieren.

Organisationen, die Prioritäten setzen Geschäftsfähige Daten sind besser vorbereitet auf:

• Trainieren Sie präzise KI- und Machine-Learning-Modelle
• Zuverlässige Analysen und Berichte liefern
• Unterstützung von Automatisierung und intelligenter Entscheidungsfindung
• Langfristige Initiativen zur digitalen Transformation aufrechterhalten

Auf diese Weise, Geschäftsfähige Daten wird nicht nur zu einem Ziel der Regierungsführung, sondern zu einer strategischen Fähigkeit.

Organisationen, die in geschäftsfertige Daten investieren erstellen Sie die Vertrauenswürdige Datengrundlage Für eine echte Transformation von Unternehmen sind Analytik und KI unerlässlich. Anstatt Daten als technische Herausforderung zu betrachten, behandeln sie diese als strategische Fähigkeit, die bessere Entscheidungen und bessere Ergebnisse ermöglicht.