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10 Geheimnisse erfolgreicher Datenanalysen

Foto: photos.com. Fotograf: Sergey Nivens. Foto: photos.com. Fotograf: Sergey Nivens.

Nicht alle Unternehmen ziehen aus Datenanalysen so viel Nutzen, wie sie eigentlich könnten. Wir verraten Ihnen die 10 Geheimnisse für erfolgreiche Datenanalysen:

Von Wolfgang Kobek

1: Erstellen Sie einen Plan!
Hinter den erfolgreichsten Unternehmen steht immer eine wohl durchdachte Analysestrategie. Denken Sie gemeinsam mit allen Beteiligten darüber nach, was und wen Sie erreichen möchten, warum das Projekt wichtig ist und wie der Erfolg gemessen werden soll.

2: Nutzen Sie Business Discovery für bessere Datenqualität
Nutzen Sie Ihre Analyse-Werkzeuge, um Abweichungen in Ihren Daten zu entdecken und entsprechende Schlüsse daraus zu ziehen. Auf diese Weise können Sie Datenqualität mit der Zeit signifikant verbessern.

3: Arbeiten Sie mit einem Designer zusammen
Ein guter Designer kann sie darin unterstützen, intuitive und effektive Anwendungen mit ansprechenden Dashboards und Visualisierungen zu gestalten. Dabei sollte jedoch Best Practice in der Visualisierung immer wichtiger sein als das Design selbst.

4: Versuch macht klug
Beleuchten Sie Ihre Daten aus unterschiedlichen Blickwinkeln – Sie werden überrascht sein, was Sie alles entdecken und können diese vielfältigen Erkenntnisse in Ihre Strategie mit einfließen lassen (siehe Geheimnis Nr. 1).

5: Überzeugen Sie auch andere Abteilungen!
Wenn Sie auch andere Abteilungen für Ihre Analyse-Lösung begeistern möchten, handeln Sie wie ein Software-Anbieter und überzeugen Sie diese vom Nutzen der Plattform. Binden Sie hierzu ggf. auch ihre Marketing-Abteilung mit ein.

6: Definieren Sie einen Champion
Wählen Sie eine einflussreiche Person (oder ein Team), die vor einem bislang ungelösten Analyseproblem steht und geben sie dieser das Analyse-Werkzeug an die Hand. Rücken Sie die so erzielten Erfolge in den Mittelpunkt, wenn es darum geht, auch den Rest Ihres Unternehmens für den Einsatz der Software zu gewinnen.

7: Bilden Sie ein funktionsübergreifendes Team
Stellen Sie ein funktionsübergreifendes Team zusammen, um die Rolle von Datenanalysen in Ihrem Unternehmen, die entsprechenden Standards und Tools, Best Practices Diskrepanzen sowie die Schritte zu einer kontinuierliche Verbesserung der Lösung zu definieren.

8: Setzen Sie auf doppelte Prozesse
Wenn Sie die Art und Weise verändern, wie Sie KPIs oder Profit messen, braucht es eine Weile, bis der Prozess etabliert ist. Manchmal gibt es jedoch dringende Situationen, wo eine Anwendung sofort entwickelt werden muss. Kalkulieren Sie also auch die Erstellung provisorischer „Einmal-Anwendungen“ für One-off-Projekte mit ein.
Managing Director D/A/CH & Regional Vice President ist seit 2010 als Geschäftsführer für Qlik in Deutschland, Österreich und der Schweiz verantwortlich. Er verfügt über langjährige Erfahrung in der IT-Industrie, wo er bei verschiedenen Softwareunternehmen Management-Positionen im Vertrieb und Marketing innehatte. Davor war er bei Infor, einem weltweit tätigen ERP-Anbieter, als Vice President für die Region Zentral- und Osteuropa verantwortlich.

9: Setzen Sie auf topaktuelle Zahlen statt veralteter Reports
Die reine Beschreibung einer Situation bietet noch keinen analytischen Mehrwert für die Entscheidungsträger. Diese interessiert weniger das „was“, sondern vielmehr das „warum“.

10: Machen Sie Ihre Daten zum Profit Center
Würden andere Organisationen Ihnen viel Geld für Ihre Daten bieten? Oder könnten Sie Ihre Daten nutzen, um Ihren Kunden einen Mehrwert zu bieten? Entwickeln Sie kreative Ideen, wie Ihre Daten Ihnen Geld bringen könnten.

Zum Autor:
Managing Director D/A/CH & Regional Vice President ist seit 2010 als Geschäftsführer für Qlik (www.qlik.com) in Deutschland, Österreich und der Schweiz verantwortlich. Er verfügt über langjährige Erfahrung in der IT-Industrie, wo er bei verschiedenen Softwareunternehmen Management-Positionen im Vertrieb und Marketing innehatte. Davor war er bei Infor, einem weltweit tätigen ERP-Anbieter, als Vice President für die Region Zentral- und Osteuropa verantwortlich.

Last modified onMittwoch, 19 Februar 2014 14:33
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