IT-Trendforschung – Top 10 – Datendomäne (3)
In dieser sich digitalisierenden Welt verändern viele Technologien die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Arbeit ausführen, rasant. In diesem Geflecht der Technologien ist es für IT-Profis wichtig, die aufkommenden Trends des kommenden Jahres zu kennen, um daraus den richtigen Mehrwert für ihre Organisation abzuleiten. Supply Value führt seit 2019 die IT Trends Survey durch. Der Zweck dieser Forschung ist es, Informationsmanagement- und Technologieexperten dabei zu unterstützen, Schlüsselprioritäten und den richtigen Fokus zu setzen. Wir sind in den Top 3 angekommen! In dieser Erkenntnis teilen und betrachten wir den Trend, der auf Platz 3 endete: die Data Domain.
Trend 3 – Datendomäne
Auch in diesem Jahr ist wieder ganz deutlich geworden, welchen Wert Daten haben. Während der COVID-19-Krise traf das niederländische Kabinett Entscheidungen mehr denn je auf der Grundlage von Daten. Wie viele Neuinfektionen gibt es? Wie viele Verstorbene gibt es? Was sind die neuen Krankenhaus- und Intensivstationen? Was ist das R (Reproduktionsnummer)? Ohne diese Zahlen hätte unser Kabinett seine Entscheidungen nach Intuition und Emotion, Bauchgefühl getroffen. Es ist kaum vorstellbar, dass wichtige Entscheidungen nicht mehr durch Daten gestützt werden. Trotzdem kommt es in der Praxis immer noch regelmäßig vor, und nur wenige Unternehmen sind im Datenbereich wirklich ausgereift.
Was ist die Datendomäne?
Daten sind nichts anderes als Daten, aufgezeichnete Fakten. Es besteht ein wachsender Bedarf an Echtzeit-Einblicken in Daten. Mit Hilfe der Digitalisierung sehen wir, dass immer mehr Daten gespeichert, strukturiert, transformiert und analysiert werden. Im Allgemeinen werden Daten in zwei Formen unterteilt: strukturierte und unstrukturierte Daten. Derzeit sind ca. 20% der Daten strukturiert (wie beispielsweise in einem Excel-Dokument oder einem Dashboard ersichtlich). Allerdings sind 80% der gespeicherten Daten noch unstrukturiert (denken Sie an einzelne Bilder, Videos und Textdokumente) und dieser Anteil nimmt nur zu. Der potenzielle Wert ist daher umso höher.
Ein Wettbewerbsvorteil entsteht, wenn Organisationen etwas Einzigartiges besitzen. Dies beginnt mit Einblicken in alle Aspekte der Organisation, einschließlich Kunden, Mitarbeiter, Prozesse und Trends. Diese Erkenntnisse entstehen durch die richtige Anwendung von Daten. Der IT Trends Survey hat verschiedene Datenanwendungen unter die Lupe genommen und geht auf die vier wichtigsten Anwendungen genauer ein. In diesem Jahr sind die wichtigsten Datenanwendungen, die Unternehmen verwenden; Data Science, Data Governance, Business Intelligence und datengetrieben.
Datenwissenschaft wurde in der IT-Trendumfrage 2019 der IT-Trend Nummer 1. Auch in diesem Jahr wird Data Science als relevant und wertvoll angesehen. IT-Experten halten dies für die wichtigste Entwicklung innerhalb der Data Domain. 84% der Befragten gibt an, dass Data Science eine relevante Entwicklung für den Einstieg ist. Der Aufstieg von Daten im Allgemeinen bietet dem Data Scientist enorme Möglichkeiten, wertvolle Erkenntnisse aus (Big) Data zu gewinnen. Dem gehen komplexe und unvorhersehbare Prozesse voraus, so dass häufig eine iterative Methode angewendet wird, beginnend mit der Abbildung des Geschäftsproblems. Die Daten zu verstehen, aufzubereiten, zu modellieren und auszuwerten ist ohne Zweifel die zeitaufwendigste Aufgabe in einem Data Science Projekt.
Datenamt dreht sich im Wesentlichen um einen guten Umgang mit Daten durch die Definition und Anwendung klarer Prozesse, politischer Rahmenbedingungen und Standards in Bezug auf Daten. 74% der IT-Experten, die die Data Domain als wichtig erachten, weisen darauf hin, dass Data Governance innerhalb dieser Domain eine relevante Entwicklung findet. Nicht nur Daten, sondern auch die Menschen, Verfahren und Technologien, die die Grundlage dafür bilden, müssen aufeinander abgestimmt sein. Dies erhöht auch die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Daten. Der aktuelle Fokus der IT-Experten im Bereich Data Governance liegt nun auf der Datenqualität; klare Definitionen erstellen und doppelte Daten begrenzen. Auch Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit von Systemen werden in diesem Fokus erwähnt.
Der Begriff Business Intelligence leitet sich aus der Entwicklung ab, dass Unternehmen immer mehr Informationen sowohl über ihre internen Aktivitäten als auch über externe Trends haben und diese ausrichten, um mehr Erkenntnisse zu gewinnen. Von den IT-Experten, die Data Domain als wichtigen Trend sehen, weist 74% darauf hin, dass Business Intelligence eine relevante Entwicklung ist. Viele Organisationen verfügen heute über ein zentrales Data Warehouse, in dem alle relevanten Daten zentral gespeichert sind. Dies garantiert eine organisationsweite Datenqualität und -verfügbarkeit, sodass relevante Erkenntnisse von Mitarbeitern in der Organisation extrahiert werden können. So werden Daten erschlossen, geteilt und genutzt, um Erkenntnisse aus historischen Daten zu gewinnen, oft über Dashboards. Entscheidungen werden aufgrund von Fakten und nicht aufgrund von Intuition getroffen. Diese intelligente Arbeitsweise ermöglicht es Unternehmen, eine Transformation von reaktiven zu proaktiven Maßnahmen zu realisieren.
Datengesteuert geht es darum, auf Basis der richtigen Daten zu entscheiden und zu steuern; datengesteuerte Verbesserung. 63% der Befragten, die den Data Domain-Trend für wichtig hielten, gaben an, dass sie die datengesteuerte Verbesserung als wichtigen Trend ansehen. Das bekannteste Beispiel der letzten Zeit ist das „Corona-Dashboard“. Die Kennzahlen (KPIs) wurden verwendet, um die Corona-Maßnahmen anzupassen. Ein Dashboard visualisiert die von einer Organisation ermittelten KPIs. Dies gibt Einblick in die wichtigsten Ziele einer Organisation. Die NS verfügt beispielsweise über KPIs zur Fahrgastzufriedenheit, Anzahl der täglichen Zugfahrten und CO2-Emissionen pro Personenkilometer. Die größte Herausforderung bei der datengetriebenen Verbesserung von Organisationen besteht darin, die gesamte Organisation in eine Kultur der datengetriebenen Verbesserung einzubeziehen und eine eindeutige Interpretation der Kennzahlen zu gewährleisten.
Trendentwicklung im Datenbereich
Der Wert von Daten ist seit langem unbestreitbar. Neben der Tatsache, dass der CIO und CTO in vielen Organisationen bereits eine Position besetzen, haben viele Organisationen nun auch die Position des Chief Data Officer (CDO) geschaffen. Es wird erwartet, dass im Jahr 2021 75% der großen Organisationen eine Position als CDO innerhalb ihrer Organisation einnehmen werden. Im Laufe der Jahre haben wir eine steile Lernkurve von Organisationen im Bereich Daten gesehen. Was mit intern gemessenen Daten begann, wurde von Big Data gefolgt. Interne Daten wurden mit externen Daten kombiniert. Dadurch wurden Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit und Richtigkeit der Daten erhöht. Später wurden auch Predictive und Prescriptive Analytics entwickelt. Wir sehen eine Zunahme der Priorität, die IT-Experten dem Data Domain einräumen, von durchschnittlich 3,4 im Jahr 2019 auf 3,8 im Jahr 2020 (auf einer Skala von 1 bis 5). In Kombination mit der wachsenden Heterogenität und Komplexität von Daten müssen Unternehmen ihren Umgang damit ganz oben auf die strategische Agenda setzen. Die Ernennung eines CDO ist ein guter Anfang, aber nicht genug.
Auch innerhalb der Data Domain sehen wir die Ordnung der Basics als eine wichtige Entwicklung. Indem Data Governance ganz oben auf die Tagesordnung gesetzt wird, verhindert ein Unternehmen das Risiko, aus den Daten falsche Erkenntnisse zu gewinnen. Dies bietet eine solide Grundlage, auf der Datenanwendungen aufgebaut werden sollten. Data Science gilt dabei als wichtigste Anwendung und hat damit eine bunte Zukunft. Da die echte Einbettung in Geschäftsprozesse in vielen Unternehmen noch in den Kinderschuhen steckt, bietet sich ein experimenteller Ansatz an. Dies spiegelt sich auch in Trend 4 – Erneuerung des IT-Entwicklungsprozesses – wider. Die Tatsache, dass Daten in der Organisation vorhanden sind, bedeutet nicht, dass die Organisation datengesteuert ist. Die Sicherstellung einer Kultur des datengesteuerten Arbeitens erfordert Zeit, Bewusstsein, Schulung und möglicherweise Transformation.
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