Informieren Sie Ihre Mitarbeiter über die Daten- und Analysestrategie sowie die Ziele und bitten Sie sie um Unterstützung. Vergessen Sie nicht, Ergebnisse zu demonstrieren, damit dem Unternehmen einige reale Beispiele präsentiert werden, wie Data und Analytics einen Mehrwert geschaffen haben. Präsentieren Sie zum Beispiel die Ergebnisse eines erfolgreichen Experiments, arbeiten Sie gemeinsam an Prototypen oder organisieren Sie einen Daten-Hackathon.
Wie man den Mangel an Finanzierung und Ressourcen überwindet
Wenn Verantwortliche für Data und Analytics gebeten werden, den Geschäftswert für die Organisation aufzuzeigen, gelingt es ihnen oft nicht, das vorgeschlagene Organisationsmodell mit den gewünschten Geschäftsergebnissen zu verbinden. Infolgedessen erhalten Sie von Führungskräften nicht die gewünschten Mittel und Ressourcen für ihre Programme.
Erstellen Sie ein Daten- und Analyse-Organisationsmodell, das besser auf die Dynamik von sich ändernden Umständen, wie z. B. eine Pandemie, reagiert und sich besser an den allgemeinen Geschäftszielen ausrichtet, wenn diese auf das digitale Geschäft umgestellt werden. Beginnen Sie dazu mit der Bildung kleiner, funktionsübergreifender Teams. Diese Teams können verschiedene Datenquellen integrieren, die Datenqualität bewerten und Einblicke in die vom Unternehmen benötigten Data und Analytics geben.
Wie man einen Mangel an Datenkompetenz überwindet
Der Wunsch des CDOs, eine datengesteuerte Kultur zu etablieren, wird oft durch mangelnde Datenkompetenz behindert. Datenkompetenz ist die Fähigkeit, Daten im Kontext zu lesen, zu verfassen und zu kommunizieren.
Ohne datenkundige Mitarbeiter im gesamten Unternehmen werden Führungskrafte weiterhin im Unklaren darüber bleiben, welche Daten sie besitzen, wofür die Daten genutzt werden könnten und welche Qualität die Daten haben. Infolgedessen versäumen es Unternehmen, potenzielle Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen.
Beginnen Sie mit der Implementierung eines begrenzten und sehr gezielten Pilotprogramms für die Schulung von Datenkompetenz. Arbeiten Sie gemeinsam mit einer Gruppe von Stakeholdern, die bereits datenbegeistert sind und Appetit auf Analysen haben und schon erkannt haben, dass die Verbesserung der Datenkompetenz ein entscheidender Faktor für den Erfolg ist.
Lesen Sie hier mehr: Ein Data- und Analytics-Führungskraft-Leitfaden zur Datenkompetenz
Wie man den Mangel an Daten- und Analysefähigkeiten überwindet
Identifizieren Sie die derzeit verfügbaren Fähigkeiten, Rollen und Kompetenzen innerhalb Ihrer Organisation. Nutzen Sie hierfür gegenbenfalls eine Umfrage. Gleichen Sie diese mit dem Geschäftsbedarf ab, der von den verschiedenen Geschäftseinheiten kommt. Auf diese Weise wird das Defizit bei den Daten- und Analysefähigkeiten deutlich. Bilden Sie dazu Talente fort oder schulen Sie diese um, bei Bedarf mit externer Unterstützung.
Stellen Sie außerdem Teams aus verschiedenen Spezialisten zusammen, wie Datenintegratoren, Data Scientists, Datenmodellierern, Fachexperten und Business-Analysten. Bis zum Jahr 2023 werden Datenwissenschaftler und Analysten 60 % bis 70 % ihrer produktiven Zeit für Aktivitäten wie das Auffinden, Vorbereiten, Integrieren und Freigeben von Datensätzen verlieren, was Datentechniker zu einer unverzichtbaren Person für ihre Teams macht.
Wie man mangelnden Fokus auf die wichtigsten Daten- und Analyse-Initiativen überwindet
Der fehlende Fokus auf die wichtigsten Daten- und Analyse-Initiativen hindert Unternehmen daran, die Daten- und Analysereife zu verbessern. Dies führt häufig zu Komplikationen, wenn Daten- und Analysefunktionen im gesamten Unternehmen genutzt werden. In was soll man beispielsweise zuerst investieren? Einen geregelten Data Lake erstellen oder Self-Service-Datenexploration fördern?
Verwenden Sie eine Reifegrad-Einschätzung, die die Daten- und Analysefähigkeiten und -defizite herausarbeitet. Wenn Sie sich den aktuellen Zustand der Daten ansehen, können Mitarbeiter, Prozesse und Technologien in Ihrem Unternehmen Orientierungshilfen bieten, um auf die nächste Reifestufe zu gelangen.
