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Die 7 häufigsten Big Data-Herausforderungen und wie Sie diese erfolgreich meistern

Wie Sie mittels einer ganzheitlichen Datenstrategie Big Data und Data Analytics für sich zum Kinderspiel machen und Ihren „Return on Data“ maximieren.

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21. Juni 2021

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Daten sind das Gold der digitalen Transformation. Um diesen Schatz zu heben ist eine ganzheitliche Datenstrategie nötig. Lernen Sie, wie Sie die 7 häufigsten Fallstricke im Datenmanagement erkennen und vermeiden. So werden Big Data und Data Analytics zum Kinderspiel und Sie können Ihren „Return on Data“ maximieren.

Mal ehrlich: Wer kann angesichts wachsender Datenmengen und -quellen noch den vollen Überblick über die wichtigsten Kennziffern behalten? Genau diesen schnellen und ganzheitlichen Überblick braucht es aber heutzutage, um als Unternehmen die richtigen Entscheidungen treffen zu können. Zusätzlich steigt die Komplexität bezüglich der Vernetzung Ihrer Daten, denn erst in der Verknüpfung verschiedener Datenquellen und in der ganzheitlichen Betrachtung der entscheidenden Daten kann sich das volle Potential entfalten. Eine echte Herausforderung, denn oft genug bleibt Datenmanagement eher Stückwerk. Eine ganzheitliche Datenstrategie fehlt in vielen Unternehmen. So hat man am Ende doch nur einzelne Goldstücke, doch leider keinen Daten-Schatz.

Das Münchner Datenanalyse- und Visualisierungs-Unternehmen DataLion, gegründet von Marktforschern und Big Data-Spezialisten, widmet sich diesem Thema bereits seit vielen Jahren und kennt die häufigsten Fallstricke im Datenmanagement.

Verknüpfung: Da wäre zum einen das Thema der Datenverknüpfung. Ihr liegt eine sehr große Bedeutung zugrunde, denn wenn Ihre Daten nicht miteinander „sprechen“ können, wird es schwer, Verbindungen zwischen Kennziffern herzustellen. Das ist aber von hoher Bedeutung, denn um als Unternehmen zukunftsfähig zu bleiben, müssen Sie Ihre Daten nicht nur einzeln kennen, sondern sie auch ganzheitlich und vernetzt nutzbar machen für die strategische Planung genauso wie für das Tagesgeschäft.

Datenquellen: Unterschiedliche Datenquellen sind ein weiterer wichtiger Punkt, den man beachten muss. In den seltensten Fällen hat man eine Datenquelle, aus der man einen Großteil aller Informationen beziehen kann. Das Gegenteil ist der Fall und hier zeigen sich schnell Probleme im täglichen Handling der Daten. Abweichende Zeiträume, unklare Bezeichnungen, verschiedene Marktabgrenzungen und unterschiedliche Interpretation von Kennziffern sind nur eine kleine Auswahl an möglichen Stolpersteinen, die bei der Nutzung unterschiedlicher Quellen auftreten können.

Datenqualität: Eines der wichtigsten Themen im Bereich Big Data ist aber sicherlich das der Datenqualität, denn hier liegt meistens der Schlüssel zum oben beschriebenen Daten-Schatz. Bestimmt haben Sie schon mal die Abkürzung GIGO, kurz für „Garbage in / Garbage out“ gehört? Was ist damit gemeint? Wenn die Datenbasis bereits fehlerhaft ist und somit der Input schlecht, werden Sie es auch mit einer akribischen Datenanalyse aller Voraussicht nach nicht so kompensieren können, dass am Ende der Output passt. Oder um bei unserem Ausspruch zu bleiben: Wenn der Input Mist war, wird es der Output am Ende des Tages auch sein! Die Bereiche Data Cleaning und Data Prep sind daher essenziell und gehören bei DataLion zu einem ganzheitlichen Datenmanagement im Rahmen unseres Category Consultancy Ansatzes wie selbstverständlich dazu.

Blind Spots: Ein letzter spannender Bereich, dem noch viel mehr Aufmerksamkeit geschenkt werden sollte, ist der Bereich der vermeintlichen „blind data spots“. Oftmals liegen im Unternehmen Informationen vor, die nicht auf den ersten Blick erahnen lassen, dass sich damit Teile der Datenlandkarte bauen bzw. modellieren lassen. Kennen Sie den Spruch: „Die Daten haben wir leider nicht und damit müssen wir halt leben“? Ist das wirklich immer so? DataLion hat gerade im Bereich Markt-Modellierung mit seinem Category-Builder-Ansatz Wege entwickelt, wie man derartige Blind Spots trotz vermeintlich fehlender Datenlage erschließen und somit aus einem ehemaligen „invisible share“ einen „visible share“ machen kann.

Weitere Felder wie die Bereiche Data Ownership, Data Dictionaries und Datenstrategie runden das Bild ab und sind ebenfalls grundlegende Bausteine eines modernen Datenmanagements. Falls Sie gespannt sind auf konkrete Beispiele und wie man das Thema kurzfristig angehen kann, dann vereinbaren Sie gerne einen unverbindlichen Termin oder besuchen den Vortrag von DataLion auf der Munich Marketing Week am Donnerstag, den 1. Juli 2021.

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