Die Botschaft ist klar: Unternehmen müssen im Rahmen der laufenden Digitalisierung ihre Digital Analytics-Anstrengungen verstärken. Das ist nicht neu. Schon im Rahmen des BARC Kongress 2015 wurde intensiv darüber diskutiert, dass Digital Analytics zwar oft angestoßen wird, aber innovative und umfassende Veränderungen in Prozessen bislang noch die Ausnahme sind. So hat beispielsweise die kontinuierliche Verbesserung der Glühlampe nicht zur Entwicklung der LED Technologie geführt.
Digital Analytics ist viel mehr als Reporting
Unternehmen brauchen einen Kulturwandel im Umgang mit ihren online und offline Daten, denn Digital Analytics wird in vielen Unternehmen immer noch zu sehr als Reporting verstanden.
In dem Rahmen, in dem sich die Kosten für IT und den Zugang zum Internet weiter verringern, produzieren immer mehr Menschen über die Sensoren ihrer Endgeräte immer mehr Daten. Es entsteht eine ungeheure Datenmenge, die im ersten Schritt Kosten produziert, aber deren Mehrwert erst durch Digital Analytics entstehen wird.
Mit einem Digital Analytics Reifegradmodell Daten bewerten
Um dem gerecht zu werden, gehört die aktuelle Digital Analytics Struktur eines Unternehmens in fachlicher, organisatorischer und technischer Hinsicht auf den Prüfstand. Was dabei hilft, ist ein Digital Analytics Reifegradmodell. Jetzt können Daten, Technik, Skills und Organisation innerhalb des Unternehmens bewertet und eingeordnet werden.
Für viele Unternehmen ist das eine echte Herausforderung. Welche Daten sind eigentlich verfügbar, welche könnten gewonnen werden und was davon ist wirklich relevant? Analyse Know-how, internes Wissen um Prozesse und Produkte sowie eine Strategie zum Daten-Management gehören hier zusammen. Das kann nicht eine Person leisten, sondern gehört in die Hände einer Reihe von Spezialisten. Ein Teil lässt sich unternehmensintern finden, die anderen Personen können, hochspezialisiert und erfahren, temporär in einem Digital Analytics Team zusammenkommen.
Gemeinsam werden folgende Aufgaben bewältigt:
- Messpunkte übergreifend definieren und Datenfehler entfernen
- Prozessfehler identifizieren und reparieren
- Bestehende Integrationsfehler identifizieren und Schnittstellen korrigieren
- Datenbasis sinnvoll erweitern und benötigte Datenquellen verknüpfen
- Organisation „agil“ ausrichten, sowie neue Rollen und Skills festlegen
- Digital Analytics Nutzer-Erlebnis der Business- und Power User verbessern (Dashboards, Visualisierung)
- Fachliche Kompetenz von Reporting zu Analyse und Vorhersage entwickeln
Branchenkenntnisse und Digital Analytics Know-how
Die Nachfrage nach Prozess- und Organisationsberatung wird weiter steigen. Hier kommen Partner auf Augenhöhe zusammen. Die Unternehmen bringen im Rahmen der Digitalisierung die notwendigen Branchenkenntnisse ein und das Beratungsunternehmen benötigtes Know-how in der Prozess- und Organisationsberatung im Bereich von Digital Analytics. Erfolgreicher werden dabei die sein, die bereits relevante Erfahrung im Umfeld von Digital Analytics gesammelt haben und entsprechende Erfolge nachweisen können.
Dieser Blog Eintrag entstand mit freundlicher Unterstützung der neo.eleven GmbH.