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Vorteile von ganzheitlichen Data & Analytics Plattformen

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August 3, 2021

Auch heute noch entscheiden sich Unternehmen fĂŒr einen abteilungsbezogenen Ansatz im Bereich Business Intelligence (BI). Sie nutzen verschiedene Anbieter, die jeweils die vermeintlich beste Technologie fĂŒr eine Abteilung oder ein spezifisches Problem bieten. Dieses PhĂ€nomen ist meist getrieben durch schnelle VerĂ€nderungen von Technologien und MĂ€rkten sowie dem allgemein steigenden Bedarf nach Data & Analytics.

Bei diesem dezentralen Ansatz wird zweifelsfrei in bester Absicht zur Lösung kurzfristiger, drĂ€ngender Probleme gehandelt. Leider fĂŒhrt dies nicht zu einer Lösung auch von ĂŒbergeordneten, wichtigen Problemen, sondern schafft hohe KomplexitĂ€t durch eine Vielzahl von nicht vernetzten Insellösungen.

So bleiben wichtige Vorteile auf der Strecke, die ein Unternehmen mit einem ganzheitlichen fĂŒr Data Analytics erzielen könnte. FĂŒhrende Anbieter solcher Software schaffen eine interdisziplinĂ€re, abteilungsĂŒbergreifende Quelle von Daten und Auswertungen, zugĂ€nglich fĂŒr alle Mitarbeiter eines Unternehmens. Es werden lediglich die Interfaces entsprechend den Funktionen und dem Informationsbedarf angepasst, wĂ€hrend die Datenquelle ĂŒberall dieselbe ist.

In diesem Artikel möchte ich aktuelle Branchentrends vorstellen, die FĂŒhrungskrĂ€fte dazu veranlassen, auf einen ganzheitlichen Ansatz fĂŒr Data & Analytics einzuschwenken. Weiterhin analysiere ich die Nachteile des Siloansatzes und zeige die Vorteile der Plattformstrategie auf. Sie erfahren, wie Nutzer dieses Ansatzes abteilungsĂŒbergreifend profitieren und welche strategischen Möglichkeiten sich daraus fĂŒr Ihr Unternehmen ergeben.

Neue Herausforderungen und Möglichkeiten mit Enterprise BI

Auch 2021 streben immer mehr Unternehmen danach, datengesteuert zu arbeiten und BI-Lösungen zu implementieren. ZusĂ€tzlich befeuert wird diese Entwicklung durch das COVID-19-Geschehen und die damit verbundenen wirtschaftlichen Verwerfungen. Diese fĂŒhren zu hohen Unsicherheiten in allen Bereichen von Industrie und Wirtschaft und haben strukturelle UnzulĂ€nglichkeiten schonungslos offengelegt.

VersĂ€umnisse der Vergangenheit stellen Unternehmen zwar vor besondere Herausforderungen, eröffnen aber auch Möglichkeiten fĂŒr Investitionen im BI-Bereich. Forrester schreibt im Januar 2021, dass mittlerweile 85% der EntscheidungstrĂ€ger die Nutzung von BI, Data Insights und quantitativen Informationen als Basis fĂŒr Entscheidungen favorisieren. Dieser Hunger nach Daten bedeutet, dass Unternehmen ihre interne Datenstruktur aufrĂ€umen mĂŒssen – also Silos abbauen, konsistente Formate festlegen und unternehmensweite Zusammenarbeit fördern.

Weg vom Silodenken

Man braucht ein GefĂŒhl fĂŒr die Historie der meisten Unternehmen, um den Silo- und Abteilungsgedanken vieler Data Analytics Anbieter zu verstehen. Mit exponentiellem Wachstum und oftmals globaler Expansion wuchs der Bedarf nach hochspezialisierten Abteilungen mit eigenen Aufgaben, Zielen und BedĂŒrfnissen. Basierend auf dem Status Quo in vielen Unternehmen scheint es fĂŒr BI-Anbieter zunĂ€chst durchaus sinnvoll, einen der vorherrschenden Struktur entsprechenden Ansatz zu verfolgen. Locken so doch vor allem Vorteile wie schnelle Resultate und einfachere Entscheidungen.

Hier gilt einmal mehr das Zitat von Robert T. Kiyosaki: „Der einfache Weg wird oft schwer, der schwere Weg leicht“. Insbesondere im Hinblick auf makroökonomische VerĂ€nderungen wird also der zunĂ€chst pragmatische und einfach scheinende Ansatz mit sogenannten „Leuchtturmprojekten“ mittel- bis langfristig wesentlich mehr Probleme aufwerfen als lösen.

Oder drastischer ausgedrĂŒckt: Mit BI-Implementierung auf Abteilungsebene beschreiten Unternehmen den falschen Weg fĂŒr die Zukunft. Die BI-Transformation sollte sich drauf fokussieren, Datenquellen und Mitarbeiter ĂŒber eine einzige, allumfassende Plattform zu verbinden. In einer solchen Umgebung haben alle Zugriff auf dieselben Daten aus einer Quelle und somit die Möglichkeit, eine breitere, unternehmerische Denkweise zu entwickeln.

Nicht umsonst wusste McKinsey im April 2021 zu berichten, dass in der vergangenen Dekade die Nutzung von internen und externen Daten wesentlich zur Transformation der Arbeitsweise in Unternehmen beigetragen hat. „Von Marketing und Pricing bis zu Kundenservice und Produktion ist Advanced Analytics jetzt essenziell fĂŒr viele unternehmerische Kernfunktionen“, so die Studie.

Mit Open Analytics Silos auf kontrollierte Art zerschlagen

Stellen Sie sich ein normales Unternehmen vor: Abteilungen wie zum Beispiel Marketing und Operations treffen Entscheidungen basierend auf ihren eigenen Analytics-Ergebnissen. Diese Ergebnisse widersprechen einander nun aufgrund unterschiedlicher Datenquellen und Methoden. Anstatt einen Mehrwert zu schaffen, werden diese beiden Abteilungen jetzt viel Zeit und Aufwand mit dem Versuch verschwenden, herauszufinden, wessen Zahlen richtig sind.

Die Vorteile von aufgabenbezogenem Zugang zu Daten aus einer einzigen Quelle bieten einen wesentlichen Vorteil gegenĂŒber dem bisherigen Ansatz: Das Marketing kann jetzt strategische Entscheidungen auf breiter Grundlage treffen – nĂ€mlich mit vertrauenswĂŒrdigen Daten aus einer Quelle. Operations kann genau dieselben Daten anzapfen und auf dieser Basis zum Beispiel Kernprozesse mit exakten Markt- und Planungsdaten optimieren.

Obwohl die Abteilungen in ihrer Aufgabenstellung verschieden sind, ist ihre Wahrnehmung der RealitĂ€t inner- und außerhalb des Unternehmens gleich. Dies fördert die gesamte Wertschöpfung. Bei Meetings von Abteilungsleitern und EntscheidungstrĂ€gern können auf diesem Weg OpportunitĂ€ten evaluiert werden, die ansonsten unter einem uneinheitlichen Datenwust und in GrabenkĂ€mpfen verloren gingen.

Langfristige Vorteile eines Single-Environment-Ansatzes

„VertrauenswĂŒrdige Daten bedeuten vertrauenswĂŒrdiges Business – aber altmodische AnsĂ€tze sind nicht die Antwort“, schrieb Forrester im April 2021, „Stattdessen sollten Sie Vertrauen aufbauen, Compliance sicherstellen und dann die Nutzung Ihrer Daten zur Wertschöpfung beschleunigen.“

FĂŒr den Anfang könnten Unternehmen damit beginnen, sich nach BI-Tools umzuschauen, die ohne Fokus auf Abteilungen oder Silos skalierbar sind. Das passende Tool wird offen, einfach zugĂ€nglich und an andere Systeme angebunden sein – im besten Fall eine Plattform, die alle abteilungsspezifischen Anwendungen innerhalb des Unternehmens miteinander vernetzt.

Einmal eingefĂŒhrt, können auch Nicht-ITler aus allen Bereichen und Hierarchieebenen damit beginnen, auf verschiedenste Daten zuzugreifen. Dies ermöglicht datenbasierte Entscheidungen auf individueller Ebene im ĂŒbergeordneten Unternehmensinteresse.

Zukunftssicherheit fĂŒr Ihre Analyse- und BI-KapazitĂ€ten

Ihr Unternehmen hat die Möglichkeit, sich mit Investitionen in moderne BI-Technologie einen Vorsprung zu verschaffen.

„Im Vergleich zu den meisten anderen Unternehmensfunktionen hat Advanced Analytics auf strategische Entscheidungen oft wenig Einfluss. Die Unternehmen verpassen damit potenziell entscheidende Erkenntnisse“, so McKinsey im April 2021. „Indem Sie diese Technologien nutzen, um die KreativitĂ€t Ihres Teams zu fördern, können Sie Ihre strategische Planung erheblich verbessern.“

Damit Ihre BI-Transformation erfolgreich ist, benötigen Sie jedoch die richtige Enterprise-Analytics-Technologie.

Pyramid Analytics bietet einen Wettbewerbsvorteil

Als GeschĂ€ftspartner und Plattformanbieter unterstĂŒtzt Pyramid Unternehmen dabei, einen langfristigen strategischen Wert und einen ROI im Bereich Analytics zu erzielen.

Wir haben unsere Plattform so zukunftssicher konzipiert, dass die Analytics-Anwendungen alle Aspekte eines Unternehmens einbeziehen.

Wir helfen Ihnen gerne, Ihren eigenen Plattform-Ansatz fĂŒr Data & Analytics zu entwickeln.

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