Eine Analysekultur (oder datengesteuerte Kultur) hat enormes Potenzial, den Return on Investment (ROI) Ihres Unternehmens zu beeinflussen und Ihnen dabei zu helfen, einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen – eine Maßnahme, die in wirtschaftlich unsicheren Zeiten wichtiger ist denn je. Der Aufbau einer lohnenden Kultur erfordert jedoch eine durchdachte Strategie. Beginnen Sie mit den folgenden fünf zentralen Tipps aus unserer Umfrage, durchgeführt von Forrester. Für diesen Opportunity Snapshot wurden 250 Führungskräfte aus Wirtschaft und Analyse aus über 18 Branchen rund um den Globus befragt, um herauszufinden, was sie über den Aufbau einer erfolgreichen Analysekultur zu sagen haben.
Mit diesen fünf Tipps können Sie Ihre Analysekultur auf den richtigen Weg bringen.
Investieren Sie selbst in schwierigen Zeiten in Daten und Analysen
66 % der Führungskräfte investieren in Abschwungphasen etwas mehr oder deutlich mehr in Daten- und Analyseinnovationen. Daten und Analysen können nicht nur für das Wachstum genutzt werden, sondern auch, um Unternehmen dabei zu helfen, sich zu erholen, in schwierigen Zeiten klug zu investieren und die Prozesseffizienz zu optimieren. Führungskräfte erkennen, dass ein gutes Analyseprogramm die Ausfallsicherheit in einer sich schnell ändernden Umgebung steigert.
Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen Analyse- und Data Science-Teams
Fast 80 % der Führungskräfte stufen die Zusammenarbeit als entscheidend für den Erfolg ihres Unternehmens ein. Deshalb sollten Sie die Teamarbeit zwischen Analyse- und Data Science-Teams frühzeitig und regelmäßig fördern. Wenn diese beiden Gruppen zusammenarbeiten, können Talente, Ideen und Prozesse gefördert und optimiert werden, während Unternehmen ihr kollektives Wissen erweitern. Dies ist definitiv ein Fall, in dem das Ganze größer ist als die Summe aller Teile.
Beseitigen Sie die Zugangsbarrieren mit Self-Service-Analysen
Führungskräfte sehen Self-Service-Analysen als einen Schlüsselbereich für Verbesserung an.
Zwei Drittel der Unternehmen setzen derzeit Initiativen zur Förderung der Zusammenarbeit zwischen Analyse-/Data Science-Teams und dem Unternehmen um, und 62 % arbeiten an der Automatisierung von Geschäftsprozessen.
Bei einer Analysekultur geht es darum, Daten für die gesamte Belegschaft leicht zugänglich zu machen (Datendemokratisierung). Es ist nicht möglich, eine datengesteuerte Kultur aufzubauen, wenn niemand Zugriff auf Daten und Erkenntnisse hat. Self-Service Analytics-Plattformen ermöglichen es Mitarbeitenden über alle Abteilungen und Ebenen eines Unternehmens hinweg, schnell auf ihre eigenen Erkenntnisse zuzugreifen, anstatt sich für Antworten auf eine andere Abteilung verlassen zu müssen. So ist es für Mitarbeitende sowohl einfacher als auch schneller, schwierige Fragen zu beantworten und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Es geht nicht darum, mehr Leute einzustellen, sondern darum, bestehende Mitarbeiter:innen weiterzubilden.
Eines der größten Bedenken, das von den befragten Führungskräften geäußert wurde, ist die Datenkompetenz des Personals. Sie raten dazu, sich auf Training und Weiterbildung aller Mitarbeiter:innen in der Analyse zu konzentrieren, anstatt mehr Data Scientists und Geschäftsanalyst:innen einzustellen. Die Ausbildung innerhalb und zwischen den Geschäftsbereichen kann ein wichtiges Unterscheidungskriterium beim Aufbau einer erfolgreichen Analysekultur sein. Wenn sich Mitarbeitende bei der Arbeit mit Daten sicher und wohl fühlen, ist es wahrscheinlich, dass sie Daten verwenden, um Entscheidungen zu treffen und Erkenntnisse zu gewinnen, anstatt sich davon abzuwenden.
Wählen Sie die richtige Technologie
Es gibt eine große Vielfalt an Self-Service-Plattformen zur Analytic Process Automation. Idealerwise helfen Plattformen Unternehmen, wichtige Problembereiche zu adressieren, darunter Zugang, Mitarbeiterschulung und Prozessautomatisierung. Führungskräfte berücksichtigen bei der Auswahl einer Plattform auch folgende Aspekte:
- Umfassende Funktionalität: Unternehmen benötigen Plattformen, die eine Vielzahl von Funktionen bieten – von der Automatisierung von Prozessen für mehr Effizienz bis hin zur schnellen Erkenntnisgewinnung.
- Kosten: Es ist wichtiger denn je, dass Datenprogramme einen deutlichen Return on Investment (ROI) bieten, insbesondere während eines wirtschaftlichen Abschwungs. Plattformen müssen kosteneffizient sein.
- Flexibilität: Die besten Plattformen unterstützen verschiedenste Datenquellen und können Ergebnisse über mehrere Outputs veröffentlichen, einschließlich Anwendungen für kontinuierliche Prozessautomatisierung.
- Benutzerfreundlichkeit: Führungskräfte waren auf der Suche nach Self-Service-Plattformen, die einfach zu bedienen sind und Benutzer:innen einen schnellen Einstieg ermöglichen.
