Ein praktischer Ansatz für geschäftliche Auswirkungen durch Data AI Zehn bewährte Strategien aus der Praxis.

In der sich rasch wandelnden Geschäftswelt von heute ist data zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen geworden, die wettbewerbsfähig bleiben wollen. Unternehmen, die es versäumen, data Modelle einzuführen, laufen Gefahr, hinter ihre Konkurrenten zurückzufallen, da ihnen wertvolle Erkenntnisse und Chancen für Expansion, Optimierung und Innovation entgehen. Kurz gesagt: Die Nutzung data für das Geschäft ist kein Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit für Nachhaltigkeit und Weiterentwicklung, und Führungskräfte sollten die Vorreiterrolle bei der Identifizierung, Priorisierung und Entwicklung von data AI übernehmen. Entgegen der weit verbreiteten Ansicht, dass Unternehmensakteure lediglich „Konsumenten“ von data seien, sind wir der Meinung, dass sie den gesamten Prozess leiten sollten, unterstützt von data Technologieexperten.

Eine gründliche Analyse der Wertschöpfungskette und der wichtigsten Geschäftsprozesse sollte am besten von den Stakeholdern des Unternehmens selbst durchgeführt werden. Diese Analyse identifiziert Bereiche, in denen data erhebliche geschäftliche Auswirkungen in Form von Umsatzwachstum, Kostenoptimierung, Verbesserung des Kundenerlebnisses oder operativer Exzellenz erzielen können. Während dieses Prozesses ist es unerlässlich, Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren, die mit der übergeordneten Geschäftsstrategie des Unternehmens im Einklang stehen. So kann beispielsweise die Analyse der Lieferkette und ihrer Kennzahlen dazu beitragen, potenzielle Lücken und Ineffizienzen zu identifizieren, die durch data und -intelligenz behoben werden können.

Das Ziel sollte nicht darin bestehen, mit einer langen Liste von data zu beeindrucken, sondern vielmehr darin, die wichtigsten Geschäftsbereiche zu identifizieren, die von data Erkenntnissen profitieren können. Indem sie der Versuchung widerstehen, zu viele data zu verfolgen, können Unternehmen ihren Fokus bewahren und ihre Chancen auf den Aufbau erfolgreicher data erhöhen. Es ist zudem wichtig, die Mehrwertfunktionen von data zu identifizieren, die über das einfache Reporting hinausgehen. Reporting ist zwar wertvoll, um einen Überblick über die Geschäftsleistung zu geben, bietet jedoch nur eine rückblickende Sicht auf data und lässt wenig Raum für Analyse und Entscheidungsfindung. Um das Potenzial von data voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen data identifizieren, die diagnostische Analysen bereitstellen, welche automatisch die Ursachen für Leistungsabweichungen ermitteln, sowie prädiktive Analysen, die zukünftige Trends vorhersagen.

Bevor mit der Entwicklung einer data begonnen wird, ist es unerlässlich, eine detaillierte Machbarkeitsstudie durchzuführen, in der die Verfügbarkeit und Qualität der erforderlichen data sowie die Kosten für die Technologien und das Fachwissen geprüft werden, die für die Erfassung und Verarbeitung dieser data erforderlich sind. Dazu gehört die Prüfung der Hardware- und Softwareanforderungen sowie der personellen Kompetenzen, die für die Implementierung und Wartung der Technologie benötigt werden. Dies trägt auch dazu bei, realistische Erwartungen an data zu formulieren, die dem Reifegrad der erforderlichen data , Technologien und Fähigkeiten entsprechen.

Die Entwicklung und Skalierung data für Unternehmen erfordert ein neues Betriebsmodell – eine AI –, das aus Feature-Teams besteht, die von Geschäftsexperten geleitet und von data , Ingenieuren, Analysten und Softwareentwicklern unterstützt werden. Diese Teamstruktur stellt sicher, dass data stets mit Blick auf ein geschäftliches Ziel entwickelt werden. Die Einführung eines agilen „Test-and-Learn“-Prozesses, der darauf abzielt, innerhalb kurzer Zeit einen erfolgreichen Proof of Concept (POC) zu erstellen, ist ebenfalls unerlässlich, um die Entwicklungszeit zu verkürzen.

Nicht alle data werden erfolgreich sein; einige werden trotz sorgfältiger Planung und Umsetzung aufgrund technischer oder data scheitern. Für Unternehmen ist es entscheidend zu erkennen, dass Misserfolge ein natürlicher Bestandteil des Entwicklungsprozesses sind: Sie sollten sie nicht davon abhalten, künftige Projekte in Angriff zu nehmen. Stattdessen sollten sich Unternehmen darauf konzentrieren, erfolgreiche data zu industrialisieren, sie auf ganze data auszuweiten und ihre Algorithmen sowie data zu optimieren. Dazu gehört auch die kontinuierliche Überwachung und Verbesserung des Anwendungsfalls, um sicherzustellen, dass er weiterhin den Anforderungen der Geschäftsanwender entspricht.

Schulungen data und eine benutzerfreundliche Dokumentation für Geschäftsanwender sind zwar notwendig, reichen jedoch in der Regel nicht aus, um eine breite Akzeptanz von data zu erreichen. Eine breite Akzeptanz von data durch Geschäftsanwender lässt sich am besten erreichen, indem die Anwender den Entwicklungsprozess leiten, diese Lösungen in den Lernplan der Organisation integriert werden und KPIs zur Akzeptanz und Wirkung in die Scorecards der Geschäftsanwender aufgenommen werden. Durch die Ausrichtung der Scorecards der Geschäftsanwender an der data der Organisation können Unternehmen eine Kultur der data Entscheidungsfindung schaffen und sicherstellen, dass die Einführung von data zu greifbaren geschäftlichen Auswirkungen führt.

Um eine kontinuierliche Verbesserung von data zu erreichen, ist es unerlässlich, regelmäßig Feedback von den Anwendern einzuholen, deren Bedürfnisse und Anforderungen zu bewerten und die notwendigen Anpassungen zur Optimierung vorzunehmen. Die Scrum-Methodik bietet einen effektiven Ansatz, um Verbesserungen auf iterative und inkrementelle Weise zu erfassen und umzusetzen. Die Nutzer von data sollten kontinuierlich Feedback zur Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit der data sowie zu erforderlichen Verbesserungen der Geschäftsprozesse geben. Es ist wichtig, (1) Verbesserungen umzusetzen, die die Genauigkeit der Ergebnisse der Lösung erhöhen, (2) ihre Funktionen und Funktionalitäten zu erweitern und (3) ihre Benutzerfreundlichkeit und das Benutzererlebnis zu verbessern.

Die Pflege hochwertiger data für data ist entscheidend, um automatisierte, präzise Ergebnisse mit minimalem Überwachungsaufwand zu erzielen. Um dies zu erreichen, sollten Unternehmen ein robustes Rahmenwerk data einführen, das klare Richtlinien und Standards für data und -transformation vorschreibt. Darüber hinaus sollten Unternehmen strenge Richtlinien data und data Datenschutz umsetzen, um data sichere und konforme data zu gewährleisten. Dieser Ansatz stellt sicher, dass data korrekt, aktuell und konsistent data , was das Fehlerrisiko verringert und die Gesamteffizienz des data verbessert.

Die Ermittlung der geschäftlichen oder betrieblichen KPIs, die durch eine data direkt verbessert werden, ist für die Messung ihrer geschäftlichen Auswirkungen von entscheidender Bedeutung. Sobald diese KPIs identifiziert sind, besteht der nächste Schritt darin, eine Formel zu entwickeln, um die inkrementelle Wirkung der data auf jeden dieser KPIs zu messen. Diese Formel sollte den Ausgangswert dieser KPIs vor (oder ohne) der Implementierung der data berücksichtigen und ihn mit der Leistung dieser KPIs nach (oder mit) der Implementierung dieser Lösung vergleichen, wobei andere Faktoren, die zu diesem Anstieg geführt haben könnten, zu berücksichtigen sind. Sobald die inkrementelle Auswirkung auf jeden KPI berechnet wurde, sollte sie in finanzielle Begriffe übersetzt werden, wie z. B. reduzierte Kosten oder gesteigerte Umsätze. Schließlich wird stets empfohlen, eine automatisierte Messung der geschäftlichen Auswirkungen von data zu nutzen, um eine unvoreingenommene und zeitnahe Messung der geschäftlichen Auswirkungen sicherzustellen.

„Da Unternehmen bestrebt sind, mit ihren Investitionen in data und artificial intelligence greifbare Geschäftsergebnisse zu erzielen, ist es entscheidend, einen zielgerichteten Ansatz zu verfolgen, der die richtigen Lösungen entwickelt und realistische Erwartungen weckt. Mit diesem Ansatz treiben Führungskräfte die Entwicklung von data AI ‚für das Unternehmen durch das Unternehmen‘ voran – indem sie den wirkungsvollsten Lösungen Priorität einräumen, gemeinsam mit data schnelle Proof-of-Concepts erstellen, funktionierende data skalieren und bei denjenigen, die nicht funktionieren, ‚Misserfolge‘ akzeptieren. Die Einbindung von Geschäftsteams in den gesamten Prozess stellt von vornherein die Akzeptanz und Umsetzung im Unternehmen sicher.“

Oussama Ahmad, Partner Data

In den letzten Jahren hat die Zahl Data Projekte Data in der MENA-Region stark zugenommen, da Unternehmen das Potenzial von data ihr Geschäftswachstum nutzen. Zwar bestehen weiterhin gewisse Herausforderungen, wie beispielsweise die Aufrechterhaltung data – insbesondere bei Altsystemen –, doch suchen Unternehmen aktiv nach Lösungen, um diese Hindernisse zu überwinden. Der Aufbau der richtigen data in den Geschäftsteams und die Etablierung des richtigen Betriebsmodells sind der wichtigste Faktor, um die erfolgreiche Implementierung und Einführung von data sowie die Erzielung greifbarer geschäftlicher Ergebnisse sicherzustellen.

Karim Hayek, Senior Manager Data