In unseren unzähligen Datenprojekten mussten wir erkennen, dass der wahre Wert eines Datenprojekts erst dann realisiert wird, wenn die gewonnenen Erkenntnisse in praktische Anwendungen überführt werden, die einen direkten Business Impact erzeugen. Es ist daher entscheidend, dass Daten nicht nur gesammelt und analysiert, sondern auch konkrete Handlungsempfehlungen geben, die umgesetzt werden. Genau das wird erzielt, in dem die Handlungen auf die Beantwortungen der im Requirements Engineering gestellten Fragen einzahlt.
Und deswegen beleuchten wir in diesem Blogbeitrag die Bedeutung der Anwendung und zeigen auf, wie Daten in Handlungen umgesetzt werden – „Data-into-Action“ – um messbare Ergebnisse für Ihr Unternehmen zu erzielen.
Warum ist die Anwendung von Daten so wichtig?
Die Anwendung von Daten ist der Schritt, bei dem Erkenntnisse in Handlungsempfehlungen überführt werden, die das Potenzial haben, die zu treffenden Maßnahmen bestmöglich auf die Erreichung der selbst gesetzten Ziele auszurichten. Denn in jedem Datenprojekt geht es schlussendlich darum, die gesammelten Daten zu nutzen – man spricht auch von Data Activation oder „data–into-action“. Denn aus unserer langjährigen Erfahrung wissen wir, dass der wahre Wert eines Datenprojekts sich erst zeigt, wenn aus Daten konkrete Handlungen abgeleitet werden, die einen direkten und messbaren Business Impact erzeugen.
Daten allein sind wertlos, wenn sie nicht in konkrete Maßnahmen umgesetzt werden, die auf die Unternehmensziele einzahlen.
Wie werden Daten richtig angewandt?
Die größtmöglichen Erfolgschancen für die Erreichung eines positiven Business Impacts besteht darin, einen klar definierten Prozess zu verfolgen. Das Spannende an diesem Prozess ist die Beobachtung, wenn dieser Prozess laufend angewandt wird. Wie eine selbst erfüllende Prophezeiung zeigt das datengetriebene Arbeiten die zu behebenden Fehler, blinde Flecken und Missverständnisse auf – und schafft ein durch Rationalität ein modernes Mindset mit Fehlerkultur, in dem Daten nicht mehr zu Überwachung und Kontrolle, sondern zur effektiven Ausrichtung der Arbeit führt.
Daher der von uns angewandte Prozess noch einmal im Schnelldurchlauf:
- Requirements Engineering: Welche Fragen sollen an die Daten gestellt werden?
- Konzeption: Welche Daten sollen dafür gesammelt werden?
- Implementierung: Wie werden die Daten gesammelt?
- Analyse: Werden die Daten korrekt gesammelt?
- Visualisierung: Wie werden die Daten dargestellt?
Das finale Puzzlestück für Data-into-Action
Der sechste Schritt ist dann die Anwendung, deren Vorgehensweise mehrere Schritte umfassen kann. Er bedient sich hierbei sehr stark der in Schritt 5 gebauten Visualisierung(en):
- Erkenntnisgewinnung oder: Zahlen die Erktennisse aus meine Fragen ein?
- In der Visualisierung der gesammelten Daten identifizieren wir Erkenntnisse durch Muster, Trends und Zusammenhänge und prüfen, ob diese für die Beantwortung der Kernfragen aus dem Requirements Engineering genutzt werden können
- Handlungsempfehlungen oder: Was sind mögliche Antworten auf meine Fragen?
- Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen entwickeln wir konkrete Handlungsempfehlungen. Diese Empfehlungen sind darauf ausgerichtet, gezielte Maßnahmen zu ergreifen, die den größten Nutzen für Ihr Unternehmen bieten. Es geht demnach darum, Antworten auf die Kernfragen zu finden.
- Implementierung oder: Wie setze ich diese Antworten um?
- Die empfohlenen Maßnahmen werden nun in der Praxis umgesetzt. Je nach Komplexität ist dies entweder direkt möglich oder Bedarf der Anpassung von Prozessen bis hin zu ganzen Geschäftsmodellen.
- Überwachung und Anpassung: Haben die Antworten wirklich einen Unterschied gemacht?
- Nach der Implementierung der Maßnahmen überwachen wir deren Erfolg und passen sie bei Bedarf an. Dies stellt sicher, dass die Maßnahmen den gewünschten Business Impact erzielt haben und es auch in Zukunft weiter tun.
Unsere „Best Practices“ in der Anwendung
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- Klar definierte Ziele: Es ist wichtig, klare und messbare Ziele zu definieren, um den Erfolg der Maßnahmen bewerten zu können.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Eine enge Zusammenarbeit zwischen Datenanalysten, Entscheidern und Fachbereichen fördert die erfolgreiche Umsetzung der Handlungsempfehlungen.
- Kontinuierliches Lernen: Die Anwendung von Daten ist ein fortlaufender Prozess. Durch kontinuierliches Lernen und Anpassung bleiben die Maßnahmen relevant und effektiv.
- Nutzerzentrierte Ansätze: Maßnahmen sollten immer den Nutzer im Blick haben. Dies erhöht die Akzeptanz und Wirksamkeit der Maßnahmen.
Unser Fazit durch die Praxis
Die Anwendung von Datenanalysen ist der Schlüssel zum Erfolg jedes Datenprojekts. Bei collectivum.io unterstützen wir Sie dabei, Ihre Daten nicht nur zu verstehen, sondern auch in konkrete Handlungen umzusetzen, die einen messbaren Business Impact erzeugen. Der aus unserer langjährigen Erfahrung entstandene Prozess bietet Ihnen einen praxiserprobten Fahrplan, um Ihre Unternehmensdaten nicht nur zu sammeln und zu analysieren, sondern auch umsetzbare Handlungsempfehlungen zu generieren, die direkten und nachhaltigen Erfolg für Ihr Unternehmen zu erzielen.