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Data-Preparation-Initiativen scheitern oft an mangelndem Know-how und und fehlender Management-Unterstützung

Angesichts zunehmend volatiler und gesättigter Märkte kommt der effizienten und agilen Aufbereitung von Daten eine entscheidende Bedeutung zu. Denn Unternehmen, die das Potenzial von Analytics ausschöpfen, können sich von ihrem Mitbewerb abheben.  Doch mangelndes Know-how und fehlende Budgets bremsen Data-Preparation-Initiativen.

 

Quelle: BARC

In der globalen Studie „Data Preparation – Refining Raw Data into Value”, die BARC veröffentlicht hat, bemängeln die Studienteilnehmer, dass derzeit noch zu wenige Fachbereiche die Voraussetzungen für effiziente und weitgehend eigenständige Datenaufbereitung vorfinden. Zudem halten sie Schulungen und Coachings der Mitarbeiter für essenziell, damit ausgefeilte Digitalisierungsstrategien umgesetzt und wertvolle Erkenntnisse aus Daten gewonnen werden können. Für diesen Zweck müsse das Management spezielle Ressourcen und Budgets bereitstellen.

„Wie für viele andere Aspekte des Datenmanagements gilt auch für die Datenaufbereitung, dass sie nicht zwischen Tür und Angel erledigt werden kann“, erläutert Timm Grosser, Senior Analyst bei BARC und Mitautor der Studie. „Man muss sie als einen wesentlichen Schritt sehen, der zur Wertschöpfung aus Daten beiträgt – kein einmaliges Projekt, das ausgelagert und extern abgewickelt werden kann, sondern eine laufende Anstrengung, die erhebliche Kompetenzen erfordert. Jedes Unternehmen, das Data Preparation ernst nimmt, muss sich darum bemühen, entsprechendes Know-how und Fähigkeiten aufzubauen und zu pflegen.“

Data Preparation erfordert enge Zusammenarbeit von IT und Fachbereichen

Vom größten Nutzen und der höchsten Zufriedenheit mit Data Preparation berichten die Unternehmen, die Data Preparation zu einer gemeinsamen Aufgabe von IT und Fachbereichen gemacht haben. In diesen Fällen können Nutzer aus den unterschiedlichen Geschäftsbereichen Daten weitestgehend eigenständig aufbereiten. Die technischen Experten bieten Unterstützung und stellen dabei die Einhaltung von Standards sicher. So können fachliche Fragen schnell beantwortet werden, sobald sie auftauchen. Auf diese Weise können Insellösungen und Datensilos verhindert werden.

Sieben „Hot Spots“ der Data Preparation

Die wichtigsten Erkenntnisse der Studie werden in sieben „Hot Spots“ zusammengefasst, mit deren Hilfe Unternehmen ihren Data-Preparation-Ansatz optimieren und maximalen Nutzen aus der Datenaufbereitung ziehen können.

Methodik: Die Erstellung der Studie „Data Preparation – Refining Raw Data into Value” wurde von den Sponsoren Denodo, MicroStrategy, SAS, Tableau und TimeXtender unterstützt.

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