4 min readUm den Ansprüchen von Softwarekunden in der digitalen Ökonomie nachzukommen, ist die schnelle und agile Integration von Big-Data-Erkenntnissen in den Designprozess erforderlich. Damit Daten für die fortschrittlichen Technologien, die zur Gewinnung der Erkenntnisse notwendig sind (wie Analysen und Werkzeuge im Bereich der künstlichen Intelligenz), verfügbar und zugänglich sind, müssen Softwareunternehmen zuerst in eine umfassende Datenstrategie investieren.
Die Erstellung einer Datenstrategie funktioniert analog zum Bau eines eigenen Hauses – sie erfordert eine durchdachte Planung, ein starkes Fundament, qualitativ hochwertige Infrastrukturinstallationen und den aktiven Input der Hausbesitzer. Wenn diese Grundlagen sachgemäß durchgeführt werden, ist die Struktur für einen reibungslosen Ablauf gelegt, die den Lebensstil der Bewohner ermöglicht und unterstützt.
Bauplan zur Analyse
Der Bauplan eines Hauses skizziert Räume und Bereiche, die bestimmten Funktionen dienen oder einen gewissen Zweck haben. Dies trifft ebenfalls auf die Datenstrategie zu. Daten müssen gemäß den Bedürfnissen des Unternehmens organisiert und strukturiert werden.
Die Grundlage einer Big-Data-Strategie beginnt mit einer Bewertung der Datenanforderungen in Beziehung zum Gesamtunternehmen. Softwareunternehmen müssen zuerst definieren, welche Informationen zur Unterstützung der Unternehmensstrategie notwendig sind, eine abteilungsübergreifende Entscheidungshilfe sind und alle Unternehmensaspekte voranbringen. Eine Bewertung aktueller Datenquellen und -typen erlaubt es Unternehmen, Abweichungen zu bewerten und eine Vorgehensweise zur Gewinnung notwendiger Datenpunkte festzulegen.
Nehmen wir als Beispiel ein Unternehmens, das Apps entwickelt, und seinen Kunden zur Nutzungs- und Loyalitätssteigerung höchst relevante Produktempfehlungen geben möchte. Das Unternehmen erhebt bereits den Standort und Kaufinformationen. Um qualitativ gute Empfehlungen auszusprechen, muss das Unternehmen jedoch auch Nutzungsdaten und demographische Daten einbeziehen. Eine Datenstrategie wird dafür Sorge tragen, dass die erforderlichen Informationen eingeholt werden, die notwendigen Datensätze organisiert und für eine Empfehlungsmaschine leicht zugänglich sind.
Datenfluss
Sobald der Bauplan und das Fundament erstellt sind, kann die Infrastruktur des Hauses angelegt werden. Daten funktionieren wie Elektrizität in ‚Kabeln‘ – sobald sie organisiert sind, müssen sie strukturiert werden, um den freien Fluss und einfachen Informationszugang zu ermöglichen. Alle Abteilungen profitieren von einem guten Datenfluss. Verkaufsteams können Daten nutzen, um Kunden zu bewerten und Kundeninformationen zu sammeln, während Produktteams dieselben Datenpunkte für Kundenerkenntnisse in Echtzeit nutzen, um zur Erfüllung der Kundenbedürfnisse neue Ideen zu generieren und bestehende Produkte zu verbessern.
Softwareunternehmen müssen den Bauplan nutzen, um zu bestimmen, wo und wie Daten fließen sollen. Wer braucht Zugriff auf welche Daten und zu welchem Zweck? Wie oft wird auf die Daten zugegriffen und in welchem Ausmaß? Mit der Beantwortung dieser Fragen können Softwareunternehmen nicht nur den freien Datenfluss zu den erforderlichen Anwendungen sicherstellen, sondern ebenfalls den Datenschutz, indem sensible Informationen wie Zahlungsdetails vor Zugriffen geschützt werden.
Die Entwicklung einer leistungsfähigen Infrastruktur bezieht Anforderungen von Anspruchsgruppen im gesamten Unternehmen mit ein – eine gute Datenstrategie ermöglicht Transparenz durch das Teilen von Daten und Erkenntnissen.
Werden Sie aktiv
Sobald das ideale Framework aufgebaut ist und Informationen durch die verlegten Rohre und Kanäle so fließen, wie sie benötigt werden, kann das Unternehmen über Anwendungen bedarfsgerecht auf die Daten zugreifen und mit ihnen interagieren. Zum Beispiel können Business-Intelligence-Anwendungen erstellt werden, um Kundenpräferenzen und -verhalten besser zu verstehen. Diese können den Weg für prädiktive Modellierung und andere fortschrittliche Analysen ebnen.
Eine gute Datenstrategie integriert ebenfalls Datenanwendungen – eine der wichtigsten Herausforderungen für Unternehmen ist es, wie Daten gewonnen und in hochwertige Entscheidungsfindungsprozesse zur ROI-Steigerung einbezogen werden.
Die Möglichkeit, durch Echtzeitanalysen tiefere Datenerkenntnisse zu gewinnen, liefert Softwareprodukt- und Entwicklungsteams nützliche Erkenntnisse zur Verbesserung der Produkterstellung oder von Produktweiterentwicklungen. Entwickler können den Produktentwicklungszyklus effizienter gestalten, indem sie eine skalierbare Dateninfrastruktur sowie Echtzeitanalysen nutzen und die Gewinnung abteilungsübergreifender Erkenntnisse vereinfachen.
Die Kompetenzlücke überbrücken
Eine Technologie ist nur so gut wie ihre Anwender – ein Haus mag über ein äußerst modernes Beleuchtungssystem verfügen, das nutzt jedoch wenig, wenn die Hausbewohner seine Steuerung nicht bedienen können. Daher ist es wichtig, dass interne Teams ein umfassendes Verständnis hinsichtlich der Anwendung fortschrittlicher Analysen haben und wissen, wo sie Erkenntnisse gewinnen können. Teams, die in den Datenstrategieprozess involviert sind, können gut informierte Entscheidungen gemäß den Unternehmensvorgaben und -zielen treffen. Interne Entwicklungsteams und Mitarbeiter müssen geschult werden, die Möglichkeiten einer ausgeklügelten Datenstrategie zu maximieren. Das lässt sich erreichen, indem Endnutzer in Tandemteams an der Ausführung neuer Datenstrategien und dem Bau der Dateninfrastruktur arbeiten.
In der Verwendung von Big Data kann der Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens liegen. Die spezialisierten Teams von SoftServe können bei der Konzeption, Erstellung und Beschleunigung neuer Datenstrategien, die verbesserte Dateninfrastrukturen nutzen und Wert für eine Organisation schaffen, helfen.
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