Corporate Self Service Analytics: 4 Questions You Should Ask Yourself Before You Start

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Ronald van Loon

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Warum benötigen Unternehmen Self-Service Analytics?

Heutzutage sind Kunden sozial motiviert und handeln wertbewusster als je zuvor. Ob Sie es glauben oder nicht: Täglich generieren Kundeninteraktionen satte 2,5 Petabyte Daten, das entspricht 1.000.000 Terabyte. Und es wird vorhergesagt, dass diese Zahl in jedem kommenden Jahr um 40 Prozent steigt. Da sich Organisationen den Herausforderungen von steigenden Datenmengen gegenübersehen und die Menge von Daten und Anzahl der Kundeninteraktionen steigt, wurde es immer schwieriger, die großen Informationsmengen zu verwalten und dabei eine zufriedenstellende Kundenerfahrung zu bieten. Es ist matchentscheidend für Firmen und Unternehmen, eine auf den Kunden zugeschnittene Erfahrung zu schaffen, indem ein datengetriebener auf Predictive Analytics basierender Ansatz verfolgt wird.

Die Integration eines Advanced Self-Service Analytics (SSA) Umfeldes für die Stärkung Ihrer Analytik- und Datenverarbeitungsstratgie kann sich für Ihren Geschäftsgang als nützlich erweisen, unabhängig von der Art und Größe Ihres Unternehmens. Ein SSA Unternehmensumfeld kann Sie stark dabei unterstützen, Ihre analytischen Fähigkeiten zu verbesern, da es tiefgehende Erkenntnisse aus Verbraucherdaten liefert. Dies ermöglicht ihren Mitarbeitern, Daten mit einer responsiveren Methode zu analysieren und fördert Entscheidungen, die auf Fakten anstelle von Prognosen oder Vermutungen basieren. Self-Service Analytics bieten eine Fülle von Informationen und Einblicke darin, wie Daten analysiert werden können und engere Beziehungen für bessere Kundenerfahrungen erschaffen werden können.

Mit den steigenden Kosten für die Verwaltung von Big Data benötigen Unternehmen eine kostengünstig skalierbare Plattform. Darüber hinaus gibt es eine große Sorge um die Sicherheit der Daten. Die meisten Unternehmen verfügen nicht über das Personal und Know-How bezüglich Business Intelligence und Analytics (BI&A) und wählen oft ein für die Größe und das Einsatzgebietes ihrer Unternehmung unpassendes Modell. Dies führt zu ungenauen Erkenntnissen aus Daten, IT-Engpässen, losgelösten Analytikergebnissen, Sicherheits- und Governancerisiken und zusätzlichen Kosten.

Unternehmen benötigen umfassende IT-Lösungen, welche eine breitere Palette von Datenquellen und Self-Service Analytics Funktionen verwenden. Zudem muss die Analytics Plattform unkompliziert und leicht sein, jedoch gleichzeitig verlässlich komplexe Analytics Funktionen abwickeln.

Um sicherzustellen, dass Ihre Analytics Plattform die richtige für Ihr Unternehmen ist, müssen Sie sich folgende vier Fragen stellen, bevor Sie anfangen:

1. Wie wähle ich die richtige BI&A Architektur für mein Unternehmen aus?

Sie müssen eine Plattform auswählen, welche tiefe Einblicke, genaue Auswertungen und komplette Autonomie bietet, damit Ihre Mitarbeiter ein besseres Verständnis von Daten gewinnen und entscheidende Informationen extrahieren und dabei Aufwand und Kosten reduzieren. Um die richtige BI&A Architektur für Ihre Unternehmung auszuwählen, müssen Sie die relative Bedeutung dieser drei Faktoren bestimmen:

⦁ Insight: Fortschrittliche, agile BI&A Plattformen bieten schnelle Einblicke und Analysen in verschiedene Bereiche Ihrer Organisation. Sie ermöglichen Ihne, Ihre Performance durch innovative Lösungen verbessern. Außerdem identifizieren sie präzise die Datenmuster und stellen diese in einer leicht verständlichen Art dar, was Unternehmen erlaubt, Entscheidungen basierend auf soliden Fakten und mit mehr Vertrauen zu fällen. Diese Erkenntnisse ermöglichen Unternehmen mögliche Ergebnisse vorherzusagen und zu testen, was das Verlust- und Ausfallrisiko erheblich verkleinert.

⦁ Autonomie: Analysen sollten weiter verbreitet und leicht zugänglich für verschiedene Ebenen Ihrer Organisation sein. Dies ermöglicht Ihnen, essentielle Informationen auszuwerten und mit der Hilfe von Self-Service Data Discovery und Datenvorbereitungstools Einblicke zu gewinnen. Damit können Si eine interne, informationsgestützte Kultur unterstützen und somit Ihr Unternehmen responsiver, selbstbewusster und beweglicher machen, während Ihre Entscheidungen mehr auf Fakten basiert sein werden.

⦁ Analytics Trust: Die Analytics Plattform sollte fähig sein, verlässliche, vertrauenswürdige und konsistente Einblicke zu gewähren. Die Unternehmen müssen jedoch im Hinterkopf behalten, dass ein Wechsel zu einer fortschrittlichen BI&A Plattform nicht auf Kosten von ungenauen, unverlässlichen Einsichten und Informationen geschehen sollte. Auf jeden Fall ist es entscheidend, die Glaubwürdigkeit der Analytics Plattform sicherzustellen, bevor Sie sie organisationsweit einführen können.

2. Wie wähle ich die richtige Analytics Plattform?

Es gibt einige Dinge, die Sie brei der Wahl der richtigen Analytics Plattform im Hinterkopf behalten müssen:

⦁ Methode: Basierend auf der Art und Größe Ihres Unternehmen müssen Sie entscheiden, ob Sie Ihre Daten in-house behalten, in die Cloud hochladen oder einen hybriden Ansatz wählen sollten.

⦁ Kosten: Ein weiterer wichtiger Aspekt ist, dass Ihre BI&A den Anforderungen mehrere Nutzer genügen muss, ohne dabei zusätzliche Kosten für individuelle Anpassungen mit sich zu bringen. Die Plattform sollte Datenaufbereitung und Migration nativ unterstützen. Zudem sollten die Kosten nur das abdecken, was Sie auch wirklich verwenden.

⦁ Skalierbarkeit: Stellen Sie sicher, dass Sie die Fähigkeit der Analytics Plattform evaluieren, Hunderte bis Tausende von Benutzern zu unterstützen. Grossunternehmen benötigen eine umfassende Reihe von Funktionen zur Erfüllung ihrer verschiedenen Business Intelligence Bedürfnissen.

3. Wie stelle ich die Sicherheit meiner Daten sicher?

Die meisten Organisationen haben Probleme im Umgang mit zwei Kernbedürfnissen: IT-Bedürfnisse zur Sicherstellung der Tätigkeiten und die Bedürfnisse der Nutzer, wenn sie in Echtzeit mit ihren eigenen Daten arbeiten müssen. Unternehmen sollten Business Intelligence nicht ihre Funktionalität einschränken lassen, sondern müssen Wege finden, wie sie zwischen alten Business Intelligence Systemen und Desktop Anwendungen Brücken schlagen können. Eine praktische Möglichkeit ist die Implementierung einer kompletten BI&A Plattform. Dies stellt sicher, dass alle Ihre Benutzer und Daten zentral in einer verwalteten und selbständig gesichertem Umfeld sind.

4. Was für Fähigkeiten sind angebracht?

Dies ist wohl die wichtigse Frage, welche Sie klar verstehen müssen. Um die erfolgreiche Umsetzung Ihrer BI&A Initiative sicherzustellen, muss sie einfach in der Handhabung komplexer Analysen sein und exakte Resultate in einer einfachen Weise verwalten können. Es ist wichtig, dass auch Ihre Mitarbeiter ohne formales Training oder technsichen Hintergrund die BI&A Plattform bedienen können, was ihnen Zeit und Aufwand im regelmäßigen Anfragen der technsichen Unterstützung für triviale Fragen erspart.

Beim Umgang mit komplexen Datenkombinationen sollte Ihre BI&A Plattform eine Auswahl von Analysetechniken anwenden und bessere, verlässlichere Einblicke generieren. Eine breite Streuung der Dateneinblicke und schnelle Reaktion auf Benutzeranfragen nach Daten wird die Erreichung von Geschäftserfolgen relativ einfach machen. Darüber hinaus sollte hochwertige Produktunterstützung, erstklassige Produktqualität und einfache Upgrade- und Migrationsfähigkeit vorliegen.

Die Breite der analytischen Berechnungen, zusammen mit der Anzahl der Datenquellen und der Daten, nimmt mit außergewöhnlichen Geschwindigkeit zu. Unternehmen benötigen Flexibilität um den analytischen Lebenszyklus, vom Anfang bis zur Implementation von großen Mengen bestehender und neuer analytischer Modelle, welche branchenspezifische und funktionale Anliegen Ihres Unternehmens auf eine skalierbare und sichere Art und Weise angehen. Dafür benötigen Datenwissenschaftler SSA Umgebungen anstelle von einfachen Business Intelligence Lösungen um prädektive Analysen wirksam durchzuführen.

Für mehr Einblicke und Informationen über Self Service Analytics nehmen Sie bitte an einem von Brighttalk präsentierten Webinar mit Ronald van Loon, Big Data, Analytics – & IoT-Experte, und Dirk Jung, Solution Sales Architect bei Pyramid Analytis, teil.

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