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1 - Die Entwicklung von data-L\u00f6sungen sollte vom Unternehmen f\u00fcr das Unternehmen vorangetrieben werden.<\/h2><\/div>In der heutigen, sich schnell entwickelnden Gesch\u00e4ftslandschaft ist data-Intelligenz zu einem unverzichtbaren Werkzeug f\u00fcr Unternehmen geworden, die wettbewerbsf\u00e4hig bleiben wollen. Unternehmen, die keine data-driven-Modelle einsetzen, laufen Gefahr, hinter ihre Konkurrenten zur\u00fcckzufallen, weil ihnen wertvolle Erkenntnisse und M\u00f6glichkeiten zur Expansion, Optimierung und Innovation entgehen. Kurz gesagt, die Nutzung von data-Intelligenz f\u00fcr Unternehmen ist kein Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit f\u00fcr Nachhaltigkeit und Entwicklung, und Unternehmensleiter sollten diejenigen sein, die die Identifizierung, Priorisierung und Entwicklung von data- und KI-L\u00f6sungen vorantreiben. Im Gegensatz zu der weit verbreiteten Meinung, dass Gesch\u00e4ftsinteressenten nur \u201cKonsumenten\u201d von data-L\u00f6sungen sind, glauben wir, dass sie den gesamten Prozess anf\u00fchren sollten, unterst\u00fctzt von data- und Technologieexperten.<\/p>\n<\/div>
2 - Die Identifizierung der \u201crichtigen\u201d data-L\u00f6sungen erfordert eine gr\u00fcndliche Analyse der gesch\u00e4ftlichen Wertsch\u00f6pfungskette und der Gesch\u00e4ftsprozesse<\/h2><\/div>Eine gr\u00fcndliche Analyse der gesch\u00e4ftlichen Wertsch\u00f6pfungskette und der wichtigsten Gesch\u00e4ftsprozesse wird am besten von den Gesch\u00e4ftsinteressenten selbst durchgef\u00fchrt. Bei dieser Analyse werden Bereiche identifiziert, in denen data-L\u00f6sungen einen erheblichen Einfluss auf das Gesch\u00e4ft haben k\u00f6nnen, und zwar in Form von Umsatzwachstum, Kostenoptimierung, Verbesserung des Kundenerlebnisses oder operativer Exzellenz. W\u00e4hrend dieses Prozesses ist es wichtig, Gesch\u00e4ftsm\u00f6glichkeiten zu identifizieren, die mit der allgemeinen Gesch\u00e4ftsstrategie des Unternehmens \u00fcbereinstimmen. So kann beispielsweise eine Analyse der Lieferkette und ihrer wichtigsten Kennzahlen dazu beitragen, potenzielle L\u00fccken und Ineffizienzen zu identifizieren, die von data-Analysen und -Intelligenz profitieren k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div>
3 - Die Priorisierung einiger weniger data-L\u00f6sungen wird letztendlich den gr\u00f6\u00dften Einfluss auf das Gesch\u00e4ft haben<\/h2><\/div>Das Ziel sollte nicht sein, mit einer langen Liste von data-L\u00f6sungen zu beeindrucken, sondern vielmehr die kritischsten Gesch\u00e4ftsbereiche zu identifizieren, die von data-driven-Einsichten profitieren k\u00f6nnen. Wenn Unternehmen der Versuchung widerstehen, zu viele data-L\u00f6sungen zu verfolgen, k\u00f6nnen sie sich konzentrieren und ihre Chancen auf den Aufbau erfolgreicher data-L\u00f6sungen erh\u00f6hen. Es ist auch wichtig, die Mehrwertfunktionen von data-L\u00f6sungen zu identifizieren, die \u00fcber die einfache Berichterstattung hinausgehen. Die Berichterstattung ist zwar wertvoll, weil sie eine Zusammenfassung der Unternehmensleistung liefert, aber sie bietet nur eine r\u00fcckblickende Sicht auf data und l\u00e4sst wenig Raum f\u00fcr Analysen und Entscheidungsfindung. Um das Potenzial von data voll aussch\u00f6pfen zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen Unternehmen data-L\u00f6sungen finden, die diagnostische Analysen bieten, die automatisch die Grundursachen der Leistung identifizieren, sowie pr\u00e4diktive Analysen, die zuk\u00fcnftige Trends vorhersagen.<\/p>\n<\/div>
4 - Die Beurteilung der Machbarkeit von data-L\u00f6sungen erfordert ein umfassendes Verst\u00e4ndnis der data-Quellen und -Technologien<\/h2><\/div>Bevor Sie mit der Entwicklung einer data-L\u00f6sung beginnen, m\u00fcssen Sie unbedingt eine detaillierte Machbarkeitsstudie durchf\u00fchren, in der die Verf\u00fcgbarkeit und Qualit\u00e4t der ben\u00f6tigten data-Quellen sowie die Kosten f\u00fcr die Technologien und das Fachwissen untersucht werden, die f\u00fcr die Erfassung und Verarbeitung dieser data-Quellen erforderlich sind. Dazu geh\u00f6rt auch die Untersuchung der Hardware- und Softwareanforderungen sowie der menschlichen F\u00e4higkeiten, die f\u00fcr die Implementierung und Wartung der Technologie erforderlich sind. Dies hilft auch dabei, realistische Erwartungen f\u00fcr data-L\u00f6sungen festzulegen, die dem Reifegrad der erforderlichen data-Quellen, Technologien und F\u00e4higkeiten entsprechen.<\/p>\n<\/div>
5 - Der effiziente Aufbau von data-L\u00f6sungen erfordert eine skalierbare KI-Fabrik und einen agilen Entwicklungsprozess<\/h2><\/div>Die Entwicklung und Skalierung von data-L\u00f6sungen f\u00fcr Unternehmen erfordert ein neues Betriebsmodell - eine KI-Fabrik - bestehend aus Funktionsteams, die von Gesch\u00e4ftsexperten geleitet und von data-Wissenschaftlern, -Ingenieuren, -Analysten und -Softwareentwicklern unterst\u00fctzt werden. Diese Teamstruktur stellt sicher, dass data-L\u00f6sungen immer mit Blick auf das Gesch\u00e4ftsziel entwickelt werden. Die Einf\u00fchrung eines agilen Test- und Lernprozesses, bei dem versucht wird, in kurzer Zeit einen erfolgreichen POC zu erstellen, ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung, um eine k\u00fcrzere Entwicklungszeit zu erreichen.<\/p>\n<\/div>
6 - Akzeptieren Sie, dass einige data-L\u00f6sungen scheitern werden, und skalieren und pflegen Sie diejenigen, die funktionieren.<\/h2><\/div>Nicht alle data-L\u00f6sungen werden erfolgreich sein; einige werden trotz sorgf\u00e4ltiger Planung und Ausf\u00fchrung aufgrund von technischen oder data-Einschr\u00e4nkungen scheitern. Es ist wichtig, dass Unternehmen erkennen, dass Scheitern ein nat\u00fcrlicher Teil des Entwicklungsprozesses ist: Es sollte sie nicht davon abhalten, zuk\u00fcnftige Projekte zu verfolgen. Stattdessen sollten sich die Unternehmen darauf konzentrieren, erfolgreiche data-Anwendungsf\u00e4lle zu industrialisieren, sie auf vollst\u00e4ndige data-Dom\u00e4nen zu skalieren und ihre Algorithmen und data-Quellen zu optimieren. Dazu geh\u00f6rt auch die fortlaufende \u00dcberwachung und Verbesserung des Anwendungsfalls, um sicherzustellen, dass er weiterhin den Anforderungen der Gesch\u00e4ftsanwender entspricht.<\/p>\n<\/div>
7 - Der Austausch von Wissen ist notwendig, aber nicht ausreichend f\u00fcr eine breite Akzeptanz der data-L\u00f6sung<\/h2><\/div>Die Bereitstellung von Schulungen f\u00fcr data-L\u00f6sungen und einer benutzerfreundlichen Dokumentation f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender ist notwendig, reicht aber in der Regel nicht aus, um eine breite Akzeptanz von data-Anwendungsf\u00e4llen zu erreichen. Eine weit verbreitete \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen durch Gesch\u00e4ftsanwender l\u00e4sst sich am besten dadurch erreichen, dass die Anwender den Entwicklungsprozess leiten, diese L\u00f6sungen in den Lehrplan des Unternehmens integriert werden und KPIs zur \u00dcbernahme und Auswirkung in Scorecards f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender aufgenommen werden. Indem sie die Scorecards f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender mit der data-Strategie des Unternehmens abstimmen, k\u00f6nnen Unternehmen eine Kultur der data-driven-Entscheidungsfindung schaffen und sicherstellen, dass die Einf\u00fchrung von data-L\u00f6sungen zu sp\u00fcrbaren gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen f\u00fchrt.<\/p>\n<\/div>
8 - Die Verbesserung der data-L\u00f6sungen ist ein kontinuierlicher Prozess; die Priorisierung der wichtigsten Verbesserungen ist entscheidend<\/h2><\/div>Um eine kontinuierliche Verbesserung der data-L\u00f6sungen zu erreichen, ist es unerl\u00e4sslich, regelm\u00e4\u00dfig Feedback von Gesch\u00e4ftsanwendern einzuholen, ihre Bed\u00fcrfnisse und Anforderungen zu bewerten und die notwendigen Anpassungen vorzunehmen, um diese zu optimieren. Die Scrum-Methode bietet einen effektiven Ansatz f\u00fcr die Erfassung und Umsetzung von Verbesserungen in einer iterativen und inkrementellen Weise. Die Benutzer von data-L\u00f6sungen sollten ein kontinuierliches Feedback \u00fcber die Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit der data-L\u00f6sungen sowie \u00fcber erforderliche Verbesserungen der Gesch\u00e4ftsprozesse protokollieren. Es ist wichtig, (1) Verbesserungen zu implementieren, die die Genauigkeit des Outputs der L\u00f6sung erh\u00f6hen, (2) die Funktionen und den Funktionsumfang zu erweitern und (3) die Benutzerfreundlichkeit und das Benutzererlebnis zu verbessern.<\/p>\n<\/div>
9 - Die Aufrechterhaltung einer soliden Verwaltung der data-L\u00f6sungen gew\u00e4hrleistet genaue Ergebnisse bei minimaler Beaufsichtigung<\/h2><\/div>Die Aufrechterhaltung qualitativ hochwertiger data-Quellen f\u00fcr data-L\u00f6sungen ist entscheidend, um automatisierte, genaue Ergebnisse mit einem Minimum an Aufsicht zu erzielen. Um dies zu erreichen, sollten Unternehmen einen robusten data-Qualit\u00e4tsrahmen implementieren, der klare Richtlinien und Standards f\u00fcr die Sammlung und Umwandlung von data durchsetzt. Dar\u00fcber hinaus sollten Unternehmen strenge data-Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien f\u00fcr eine sichere und gesetzeskonforme data-Verarbeitung einf\u00fchren. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die eingegebenen data genau, aktuell und konsistent sind, was das Fehlerrisiko verringert und die Gesamteffizienz des data-Verarbeitungsprozesses verbessert.<\/p>\n<\/div>
10 - Die Verfolgung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen erfordert die Definition von KPIs f\u00fcr direkte Auswirkungen und die Zuweisung zus\u00e4tzlicher gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen<\/h2><\/div>Die Identifizierung der kommerziellen oder betrieblichen KPIs, die durch eine data-L\u00f6sung direkt verbessert werden, ist f\u00fcr die Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen unerl\u00e4sslich. Sobald diese KPIs identifiziert sind, besteht der n\u00e4chste Schritt darin, eine Formel zu entwickeln, um die zus\u00e4tzlichen Auswirkungen der data-L\u00f6sung auf jeden dieser KPIs zu messen. Diese Formel sollte den Ausgangswert dieser KPIs vor (oder ohne) der Implementierung der data-L\u00f6sung ber\u00fccksichtigen und ihn mit der Leistung dieser KPIs nach (oder mit) der Implementierung dieser L\u00f6sung vergleichen, wobei andere Faktoren, die zu diesem Anstieg gef\u00fchrt haben k\u00f6nnten, ber\u00fccksichtigt werden. Sobald die inkrementelle Auswirkung auf jeden KPI berechnet wurde, sollte sie in finanzielle Begriffe \u00fcbersetzt werden, wie z.B. reduzierte Kosten oder erh\u00f6hte Einnahmen. Schlie\u00dflich ist es immer empfehlenswert, eine automatisierte Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen zu verwenden, um eine unvoreingenommene und zeitnahe Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen sicherzustellen.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cDa Unternehmen versuchen, mit ihren Investitionen in data-Analysen und artificial intelligence greifbare Gesch\u00e4ftsergebnisse zu erzielen, ist es entscheidend, einen fokussierten Ansatz zu verfolgen, der die richtigen L\u00f6sungen entwickelt und die richtigen Erwartungen setzt. Mit diesem Ansatz leiten Unternehmensleiter die Entwicklung von data- und KI-L\u00f6sungen \u2018f\u00fcr das Unternehmen durch das Unternehmen\u2019 - sie setzen Priorit\u00e4ten bei den wirkungsvollsten L\u00f6sungen, erstellen schnelle POCs mit data-Experten, skalieren data-L\u00f6sungen, die funktionieren, und akzeptieren \u2018Misserfolge\u2019 bei denen, die nicht funktionieren. Die Leitung des gesamten Prozesses durch die Gesch\u00e4ftsteams stellt sicher, dass das Unternehmen sich einbringt und die L\u00f6sungen von Anfang an angenommen werden.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, Data Beratungspartner<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nData-Beschleunigungsprojekte haben in den letzten Jahren in der MENA-Region stark zugenommen, da die Unternehmen die Vorteile von data f\u00fcr ihr Gesch\u00e4ftswachstum nutzen. Zwar gibt es nach wie vor bestimmte Herausforderungen, wie z.B. die Aufrechterhaltung der data-Qualit\u00e4t, insbesondere bei Altsystemen, doch die Unternehmen suchen aktiv nach L\u00f6sungen, um diese Hindernisse zu \u00fcberwinden. Der Aufbau der richtigen data-F\u00e4higkeiten innerhalb der Unternehmensteams und des richtigen Betriebsmodells ist der wichtigste Weg, um die erfolgreiche Implementierung und \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen und die Realisierung greifbarer gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen zu gew\u00e4hrleisten.\u201d<\/div>\n
In der heutigen, sich schnell entwickelnden Gesch\u00e4ftslandschaft ist data-Intelligenz zu einem unverzichtbaren Werkzeug f\u00fcr Unternehmen geworden, die wettbewerbsf\u00e4hig bleiben wollen. Unternehmen, die keine data-driven-Modelle einsetzen, laufen Gefahr, hinter ihre Konkurrenten zur\u00fcckzufallen, weil ihnen wertvolle Erkenntnisse und M\u00f6glichkeiten zur Expansion, Optimierung und Innovation entgehen. Kurz gesagt, die Nutzung von data-Intelligenz f\u00fcr Unternehmen ist kein Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit f\u00fcr Nachhaltigkeit und Entwicklung, und Unternehmensleiter sollten diejenigen sein, die die Identifizierung, Priorisierung und Entwicklung von data- und KI-L\u00f6sungen vorantreiben. Im Gegensatz zu der weit verbreiteten Meinung, dass Gesch\u00e4ftsinteressenten nur \u201cKonsumenten\u201d von data-L\u00f6sungen sind, glauben wir, dass sie den gesamten Prozess anf\u00fchren sollten, unterst\u00fctzt von data- und Technologieexperten.<\/p>\n<\/div>
2 - Die Identifizierung der \u201crichtigen\u201d data-L\u00f6sungen erfordert eine gr\u00fcndliche Analyse der gesch\u00e4ftlichen Wertsch\u00f6pfungskette und der Gesch\u00e4ftsprozesse<\/h2><\/div>Eine gr\u00fcndliche Analyse der gesch\u00e4ftlichen Wertsch\u00f6pfungskette und der wichtigsten Gesch\u00e4ftsprozesse wird am besten von den Gesch\u00e4ftsinteressenten selbst durchgef\u00fchrt. Bei dieser Analyse werden Bereiche identifiziert, in denen data-L\u00f6sungen einen erheblichen Einfluss auf das Gesch\u00e4ft haben k\u00f6nnen, und zwar in Form von Umsatzwachstum, Kostenoptimierung, Verbesserung des Kundenerlebnisses oder operativer Exzellenz. W\u00e4hrend dieses Prozesses ist es wichtig, Gesch\u00e4ftsm\u00f6glichkeiten zu identifizieren, die mit der allgemeinen Gesch\u00e4ftsstrategie des Unternehmens \u00fcbereinstimmen. So kann beispielsweise eine Analyse der Lieferkette und ihrer wichtigsten Kennzahlen dazu beitragen, potenzielle L\u00fccken und Ineffizienzen zu identifizieren, die von data-Analysen und -Intelligenz profitieren k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div>
3 - Die Priorisierung einiger weniger data-L\u00f6sungen wird letztendlich den gr\u00f6\u00dften Einfluss auf das Gesch\u00e4ft haben<\/h2><\/div>Das Ziel sollte nicht sein, mit einer langen Liste von data-L\u00f6sungen zu beeindrucken, sondern vielmehr die kritischsten Gesch\u00e4ftsbereiche zu identifizieren, die von data-driven-Einsichten profitieren k\u00f6nnen. Wenn Unternehmen der Versuchung widerstehen, zu viele data-L\u00f6sungen zu verfolgen, k\u00f6nnen sie sich konzentrieren und ihre Chancen auf den Aufbau erfolgreicher data-L\u00f6sungen erh\u00f6hen. Es ist auch wichtig, die Mehrwertfunktionen von data-L\u00f6sungen zu identifizieren, die \u00fcber die einfache Berichterstattung hinausgehen. Die Berichterstattung ist zwar wertvoll, weil sie eine Zusammenfassung der Unternehmensleistung liefert, aber sie bietet nur eine r\u00fcckblickende Sicht auf data und l\u00e4sst wenig Raum f\u00fcr Analysen und Entscheidungsfindung. Um das Potenzial von data voll aussch\u00f6pfen zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen Unternehmen data-L\u00f6sungen finden, die diagnostische Analysen bieten, die automatisch die Grundursachen der Leistung identifizieren, sowie pr\u00e4diktive Analysen, die zuk\u00fcnftige Trends vorhersagen.<\/p>\n<\/div>
4 - Die Beurteilung der Machbarkeit von data-L\u00f6sungen erfordert ein umfassendes Verst\u00e4ndnis der data-Quellen und -Technologien<\/h2><\/div>Bevor Sie mit der Entwicklung einer data-L\u00f6sung beginnen, m\u00fcssen Sie unbedingt eine detaillierte Machbarkeitsstudie durchf\u00fchren, in der die Verf\u00fcgbarkeit und Qualit\u00e4t der ben\u00f6tigten data-Quellen sowie die Kosten f\u00fcr die Technologien und das Fachwissen untersucht werden, die f\u00fcr die Erfassung und Verarbeitung dieser data-Quellen erforderlich sind. Dazu geh\u00f6rt auch die Untersuchung der Hardware- und Softwareanforderungen sowie der menschlichen F\u00e4higkeiten, die f\u00fcr die Implementierung und Wartung der Technologie erforderlich sind. Dies hilft auch dabei, realistische Erwartungen f\u00fcr data-L\u00f6sungen festzulegen, die dem Reifegrad der erforderlichen data-Quellen, Technologien und F\u00e4higkeiten entsprechen.<\/p>\n<\/div>
5 - Der effiziente Aufbau von data-L\u00f6sungen erfordert eine skalierbare KI-Fabrik und einen agilen Entwicklungsprozess<\/h2><\/div>Die Entwicklung und Skalierung von data-L\u00f6sungen f\u00fcr Unternehmen erfordert ein neues Betriebsmodell - eine KI-Fabrik - bestehend aus Funktionsteams, die von Gesch\u00e4ftsexperten geleitet und von data-Wissenschaftlern, -Ingenieuren, -Analysten und -Softwareentwicklern unterst\u00fctzt werden. Diese Teamstruktur stellt sicher, dass data-L\u00f6sungen immer mit Blick auf das Gesch\u00e4ftsziel entwickelt werden. Die Einf\u00fchrung eines agilen Test- und Lernprozesses, bei dem versucht wird, in kurzer Zeit einen erfolgreichen POC zu erstellen, ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung, um eine k\u00fcrzere Entwicklungszeit zu erreichen.<\/p>\n<\/div>
6 - Akzeptieren Sie, dass einige data-L\u00f6sungen scheitern werden, und skalieren und pflegen Sie diejenigen, die funktionieren.<\/h2><\/div>Nicht alle data-L\u00f6sungen werden erfolgreich sein; einige werden trotz sorgf\u00e4ltiger Planung und Ausf\u00fchrung aufgrund von technischen oder data-Einschr\u00e4nkungen scheitern. Es ist wichtig, dass Unternehmen erkennen, dass Scheitern ein nat\u00fcrlicher Teil des Entwicklungsprozesses ist: Es sollte sie nicht davon abhalten, zuk\u00fcnftige Projekte zu verfolgen. Stattdessen sollten sich die Unternehmen darauf konzentrieren, erfolgreiche data-Anwendungsf\u00e4lle zu industrialisieren, sie auf vollst\u00e4ndige data-Dom\u00e4nen zu skalieren und ihre Algorithmen und data-Quellen zu optimieren. Dazu geh\u00f6rt auch die fortlaufende \u00dcberwachung und Verbesserung des Anwendungsfalls, um sicherzustellen, dass er weiterhin den Anforderungen der Gesch\u00e4ftsanwender entspricht.<\/p>\n<\/div>
7 - Der Austausch von Wissen ist notwendig, aber nicht ausreichend f\u00fcr eine breite Akzeptanz der data-L\u00f6sung<\/h2><\/div>Die Bereitstellung von Schulungen f\u00fcr data-L\u00f6sungen und einer benutzerfreundlichen Dokumentation f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender ist notwendig, reicht aber in der Regel nicht aus, um eine breite Akzeptanz von data-Anwendungsf\u00e4llen zu erreichen. Eine weit verbreitete \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen durch Gesch\u00e4ftsanwender l\u00e4sst sich am besten dadurch erreichen, dass die Anwender den Entwicklungsprozess leiten, diese L\u00f6sungen in den Lehrplan des Unternehmens integriert werden und KPIs zur \u00dcbernahme und Auswirkung in Scorecards f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender aufgenommen werden. Indem sie die Scorecards f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender mit der data-Strategie des Unternehmens abstimmen, k\u00f6nnen Unternehmen eine Kultur der data-driven-Entscheidungsfindung schaffen und sicherstellen, dass die Einf\u00fchrung von data-L\u00f6sungen zu sp\u00fcrbaren gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen f\u00fchrt.<\/p>\n<\/div>
8 - Die Verbesserung der data-L\u00f6sungen ist ein kontinuierlicher Prozess; die Priorisierung der wichtigsten Verbesserungen ist entscheidend<\/h2><\/div>Um eine kontinuierliche Verbesserung der data-L\u00f6sungen zu erreichen, ist es unerl\u00e4sslich, regelm\u00e4\u00dfig Feedback von Gesch\u00e4ftsanwendern einzuholen, ihre Bed\u00fcrfnisse und Anforderungen zu bewerten und die notwendigen Anpassungen vorzunehmen, um diese zu optimieren. Die Scrum-Methode bietet einen effektiven Ansatz f\u00fcr die Erfassung und Umsetzung von Verbesserungen in einer iterativen und inkrementellen Weise. Die Benutzer von data-L\u00f6sungen sollten ein kontinuierliches Feedback \u00fcber die Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit der data-L\u00f6sungen sowie \u00fcber erforderliche Verbesserungen der Gesch\u00e4ftsprozesse protokollieren. Es ist wichtig, (1) Verbesserungen zu implementieren, die die Genauigkeit des Outputs der L\u00f6sung erh\u00f6hen, (2) die Funktionen und den Funktionsumfang zu erweitern und (3) die Benutzerfreundlichkeit und das Benutzererlebnis zu verbessern.<\/p>\n<\/div>
9 - Die Aufrechterhaltung einer soliden Verwaltung der data-L\u00f6sungen gew\u00e4hrleistet genaue Ergebnisse bei minimaler Beaufsichtigung<\/h2><\/div>Die Aufrechterhaltung qualitativ hochwertiger data-Quellen f\u00fcr data-L\u00f6sungen ist entscheidend, um automatisierte, genaue Ergebnisse mit einem Minimum an Aufsicht zu erzielen. Um dies zu erreichen, sollten Unternehmen einen robusten data-Qualit\u00e4tsrahmen implementieren, der klare Richtlinien und Standards f\u00fcr die Sammlung und Umwandlung von data durchsetzt. Dar\u00fcber hinaus sollten Unternehmen strenge data-Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien f\u00fcr eine sichere und gesetzeskonforme data-Verarbeitung einf\u00fchren. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die eingegebenen data genau, aktuell und konsistent sind, was das Fehlerrisiko verringert und die Gesamteffizienz des data-Verarbeitungsprozesses verbessert.<\/p>\n<\/div>
10 - Die Verfolgung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen erfordert die Definition von KPIs f\u00fcr direkte Auswirkungen und die Zuweisung zus\u00e4tzlicher gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen<\/h2><\/div>Die Identifizierung der kommerziellen oder betrieblichen KPIs, die durch eine data-L\u00f6sung direkt verbessert werden, ist f\u00fcr die Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen unerl\u00e4sslich. Sobald diese KPIs identifiziert sind, besteht der n\u00e4chste Schritt darin, eine Formel zu entwickeln, um die zus\u00e4tzlichen Auswirkungen der data-L\u00f6sung auf jeden dieser KPIs zu messen. Diese Formel sollte den Ausgangswert dieser KPIs vor (oder ohne) der Implementierung der data-L\u00f6sung ber\u00fccksichtigen und ihn mit der Leistung dieser KPIs nach (oder mit) der Implementierung dieser L\u00f6sung vergleichen, wobei andere Faktoren, die zu diesem Anstieg gef\u00fchrt haben k\u00f6nnten, ber\u00fccksichtigt werden. Sobald die inkrementelle Auswirkung auf jeden KPI berechnet wurde, sollte sie in finanzielle Begriffe \u00fcbersetzt werden, wie z.B. reduzierte Kosten oder erh\u00f6hte Einnahmen. Schlie\u00dflich ist es immer empfehlenswert, eine automatisierte Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen zu verwenden, um eine unvoreingenommene und zeitnahe Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen sicherzustellen.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cDa Unternehmen versuchen, mit ihren Investitionen in data-Analysen und artificial intelligence greifbare Gesch\u00e4ftsergebnisse zu erzielen, ist es entscheidend, einen fokussierten Ansatz zu verfolgen, der die richtigen L\u00f6sungen entwickelt und die richtigen Erwartungen setzt. Mit diesem Ansatz leiten Unternehmensleiter die Entwicklung von data- und KI-L\u00f6sungen \u2018f\u00fcr das Unternehmen durch das Unternehmen\u2019 - sie setzen Priorit\u00e4ten bei den wirkungsvollsten L\u00f6sungen, erstellen schnelle POCs mit data-Experten, skalieren data-L\u00f6sungen, die funktionieren, und akzeptieren \u2018Misserfolge\u2019 bei denen, die nicht funktionieren. Die Leitung des gesamten Prozesses durch die Gesch\u00e4ftsteams stellt sicher, dass das Unternehmen sich einbringt und die L\u00f6sungen von Anfang an angenommen werden.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, Data Beratungspartner<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nData-Beschleunigungsprojekte haben in den letzten Jahren in der MENA-Region stark zugenommen, da die Unternehmen die Vorteile von data f\u00fcr ihr Gesch\u00e4ftswachstum nutzen. Zwar gibt es nach wie vor bestimmte Herausforderungen, wie z.B. die Aufrechterhaltung der data-Qualit\u00e4t, insbesondere bei Altsystemen, doch die Unternehmen suchen aktiv nach L\u00f6sungen, um diese Hindernisse zu \u00fcberwinden. Der Aufbau der richtigen data-F\u00e4higkeiten innerhalb der Unternehmensteams und des richtigen Betriebsmodells ist der wichtigste Weg, um die erfolgreiche Implementierung und \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen und die Realisierung greifbarer gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen zu gew\u00e4hrleisten.\u201d<\/div>\n
Eine gr\u00fcndliche Analyse der gesch\u00e4ftlichen Wertsch\u00f6pfungskette und der wichtigsten Gesch\u00e4ftsprozesse wird am besten von den Gesch\u00e4ftsinteressenten selbst durchgef\u00fchrt. Bei dieser Analyse werden Bereiche identifiziert, in denen data-L\u00f6sungen einen erheblichen Einfluss auf das Gesch\u00e4ft haben k\u00f6nnen, und zwar in Form von Umsatzwachstum, Kostenoptimierung, Verbesserung des Kundenerlebnisses oder operativer Exzellenz. W\u00e4hrend dieses Prozesses ist es wichtig, Gesch\u00e4ftsm\u00f6glichkeiten zu identifizieren, die mit der allgemeinen Gesch\u00e4ftsstrategie des Unternehmens \u00fcbereinstimmen. So kann beispielsweise eine Analyse der Lieferkette und ihrer wichtigsten Kennzahlen dazu beitragen, potenzielle L\u00fccken und Ineffizienzen zu identifizieren, die von data-Analysen und -Intelligenz profitieren k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div>
3 - Die Priorisierung einiger weniger data-L\u00f6sungen wird letztendlich den gr\u00f6\u00dften Einfluss auf das Gesch\u00e4ft haben<\/h2><\/div>Das Ziel sollte nicht sein, mit einer langen Liste von data-L\u00f6sungen zu beeindrucken, sondern vielmehr die kritischsten Gesch\u00e4ftsbereiche zu identifizieren, die von data-driven-Einsichten profitieren k\u00f6nnen. Wenn Unternehmen der Versuchung widerstehen, zu viele data-L\u00f6sungen zu verfolgen, k\u00f6nnen sie sich konzentrieren und ihre Chancen auf den Aufbau erfolgreicher data-L\u00f6sungen erh\u00f6hen. Es ist auch wichtig, die Mehrwertfunktionen von data-L\u00f6sungen zu identifizieren, die \u00fcber die einfache Berichterstattung hinausgehen. Die Berichterstattung ist zwar wertvoll, weil sie eine Zusammenfassung der Unternehmensleistung liefert, aber sie bietet nur eine r\u00fcckblickende Sicht auf data und l\u00e4sst wenig Raum f\u00fcr Analysen und Entscheidungsfindung. Um das Potenzial von data voll aussch\u00f6pfen zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen Unternehmen data-L\u00f6sungen finden, die diagnostische Analysen bieten, die automatisch die Grundursachen der Leistung identifizieren, sowie pr\u00e4diktive Analysen, die zuk\u00fcnftige Trends vorhersagen.<\/p>\n<\/div>
4 - Die Beurteilung der Machbarkeit von data-L\u00f6sungen erfordert ein umfassendes Verst\u00e4ndnis der data-Quellen und -Technologien<\/h2><\/div>Bevor Sie mit der Entwicklung einer data-L\u00f6sung beginnen, m\u00fcssen Sie unbedingt eine detaillierte Machbarkeitsstudie durchf\u00fchren, in der die Verf\u00fcgbarkeit und Qualit\u00e4t der ben\u00f6tigten data-Quellen sowie die Kosten f\u00fcr die Technologien und das Fachwissen untersucht werden, die f\u00fcr die Erfassung und Verarbeitung dieser data-Quellen erforderlich sind. Dazu geh\u00f6rt auch die Untersuchung der Hardware- und Softwareanforderungen sowie der menschlichen F\u00e4higkeiten, die f\u00fcr die Implementierung und Wartung der Technologie erforderlich sind. Dies hilft auch dabei, realistische Erwartungen f\u00fcr data-L\u00f6sungen festzulegen, die dem Reifegrad der erforderlichen data-Quellen, Technologien und F\u00e4higkeiten entsprechen.<\/p>\n<\/div>
5 - Der effiziente Aufbau von data-L\u00f6sungen erfordert eine skalierbare KI-Fabrik und einen agilen Entwicklungsprozess<\/h2><\/div>Die Entwicklung und Skalierung von data-L\u00f6sungen f\u00fcr Unternehmen erfordert ein neues Betriebsmodell - eine KI-Fabrik - bestehend aus Funktionsteams, die von Gesch\u00e4ftsexperten geleitet und von data-Wissenschaftlern, -Ingenieuren, -Analysten und -Softwareentwicklern unterst\u00fctzt werden. Diese Teamstruktur stellt sicher, dass data-L\u00f6sungen immer mit Blick auf das Gesch\u00e4ftsziel entwickelt werden. Die Einf\u00fchrung eines agilen Test- und Lernprozesses, bei dem versucht wird, in kurzer Zeit einen erfolgreichen POC zu erstellen, ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung, um eine k\u00fcrzere Entwicklungszeit zu erreichen.<\/p>\n<\/div>
6 - Akzeptieren Sie, dass einige data-L\u00f6sungen scheitern werden, und skalieren und pflegen Sie diejenigen, die funktionieren.<\/h2><\/div>Nicht alle data-L\u00f6sungen werden erfolgreich sein; einige werden trotz sorgf\u00e4ltiger Planung und Ausf\u00fchrung aufgrund von technischen oder data-Einschr\u00e4nkungen scheitern. Es ist wichtig, dass Unternehmen erkennen, dass Scheitern ein nat\u00fcrlicher Teil des Entwicklungsprozesses ist: Es sollte sie nicht davon abhalten, zuk\u00fcnftige Projekte zu verfolgen. Stattdessen sollten sich die Unternehmen darauf konzentrieren, erfolgreiche data-Anwendungsf\u00e4lle zu industrialisieren, sie auf vollst\u00e4ndige data-Dom\u00e4nen zu skalieren und ihre Algorithmen und data-Quellen zu optimieren. Dazu geh\u00f6rt auch die fortlaufende \u00dcberwachung und Verbesserung des Anwendungsfalls, um sicherzustellen, dass er weiterhin den Anforderungen der Gesch\u00e4ftsanwender entspricht.<\/p>\n<\/div>
7 - Der Austausch von Wissen ist notwendig, aber nicht ausreichend f\u00fcr eine breite Akzeptanz der data-L\u00f6sung<\/h2><\/div>Die Bereitstellung von Schulungen f\u00fcr data-L\u00f6sungen und einer benutzerfreundlichen Dokumentation f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender ist notwendig, reicht aber in der Regel nicht aus, um eine breite Akzeptanz von data-Anwendungsf\u00e4llen zu erreichen. Eine weit verbreitete \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen durch Gesch\u00e4ftsanwender l\u00e4sst sich am besten dadurch erreichen, dass die Anwender den Entwicklungsprozess leiten, diese L\u00f6sungen in den Lehrplan des Unternehmens integriert werden und KPIs zur \u00dcbernahme und Auswirkung in Scorecards f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender aufgenommen werden. Indem sie die Scorecards f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender mit der data-Strategie des Unternehmens abstimmen, k\u00f6nnen Unternehmen eine Kultur der data-driven-Entscheidungsfindung schaffen und sicherstellen, dass die Einf\u00fchrung von data-L\u00f6sungen zu sp\u00fcrbaren gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen f\u00fchrt.<\/p>\n<\/div>
8 - Die Verbesserung der data-L\u00f6sungen ist ein kontinuierlicher Prozess; die Priorisierung der wichtigsten Verbesserungen ist entscheidend<\/h2><\/div>Um eine kontinuierliche Verbesserung der data-L\u00f6sungen zu erreichen, ist es unerl\u00e4sslich, regelm\u00e4\u00dfig Feedback von Gesch\u00e4ftsanwendern einzuholen, ihre Bed\u00fcrfnisse und Anforderungen zu bewerten und die notwendigen Anpassungen vorzunehmen, um diese zu optimieren. Die Scrum-Methode bietet einen effektiven Ansatz f\u00fcr die Erfassung und Umsetzung von Verbesserungen in einer iterativen und inkrementellen Weise. Die Benutzer von data-L\u00f6sungen sollten ein kontinuierliches Feedback \u00fcber die Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit der data-L\u00f6sungen sowie \u00fcber erforderliche Verbesserungen der Gesch\u00e4ftsprozesse protokollieren. Es ist wichtig, (1) Verbesserungen zu implementieren, die die Genauigkeit des Outputs der L\u00f6sung erh\u00f6hen, (2) die Funktionen und den Funktionsumfang zu erweitern und (3) die Benutzerfreundlichkeit und das Benutzererlebnis zu verbessern.<\/p>\n<\/div>
9 - Die Aufrechterhaltung einer soliden Verwaltung der data-L\u00f6sungen gew\u00e4hrleistet genaue Ergebnisse bei minimaler Beaufsichtigung<\/h2><\/div>Die Aufrechterhaltung qualitativ hochwertiger data-Quellen f\u00fcr data-L\u00f6sungen ist entscheidend, um automatisierte, genaue Ergebnisse mit einem Minimum an Aufsicht zu erzielen. Um dies zu erreichen, sollten Unternehmen einen robusten data-Qualit\u00e4tsrahmen implementieren, der klare Richtlinien und Standards f\u00fcr die Sammlung und Umwandlung von data durchsetzt. Dar\u00fcber hinaus sollten Unternehmen strenge data-Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien f\u00fcr eine sichere und gesetzeskonforme data-Verarbeitung einf\u00fchren. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die eingegebenen data genau, aktuell und konsistent sind, was das Fehlerrisiko verringert und die Gesamteffizienz des data-Verarbeitungsprozesses verbessert.<\/p>\n<\/div>
10 - Die Verfolgung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen erfordert die Definition von KPIs f\u00fcr direkte Auswirkungen und die Zuweisung zus\u00e4tzlicher gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen<\/h2><\/div>Die Identifizierung der kommerziellen oder betrieblichen KPIs, die durch eine data-L\u00f6sung direkt verbessert werden, ist f\u00fcr die Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen unerl\u00e4sslich. Sobald diese KPIs identifiziert sind, besteht der n\u00e4chste Schritt darin, eine Formel zu entwickeln, um die zus\u00e4tzlichen Auswirkungen der data-L\u00f6sung auf jeden dieser KPIs zu messen. Diese Formel sollte den Ausgangswert dieser KPIs vor (oder ohne) der Implementierung der data-L\u00f6sung ber\u00fccksichtigen und ihn mit der Leistung dieser KPIs nach (oder mit) der Implementierung dieser L\u00f6sung vergleichen, wobei andere Faktoren, die zu diesem Anstieg gef\u00fchrt haben k\u00f6nnten, ber\u00fccksichtigt werden. Sobald die inkrementelle Auswirkung auf jeden KPI berechnet wurde, sollte sie in finanzielle Begriffe \u00fcbersetzt werden, wie z.B. reduzierte Kosten oder erh\u00f6hte Einnahmen. Schlie\u00dflich ist es immer empfehlenswert, eine automatisierte Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen zu verwenden, um eine unvoreingenommene und zeitnahe Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen sicherzustellen.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cDa Unternehmen versuchen, mit ihren Investitionen in data-Analysen und artificial intelligence greifbare Gesch\u00e4ftsergebnisse zu erzielen, ist es entscheidend, einen fokussierten Ansatz zu verfolgen, der die richtigen L\u00f6sungen entwickelt und die richtigen Erwartungen setzt. Mit diesem Ansatz leiten Unternehmensleiter die Entwicklung von data- und KI-L\u00f6sungen \u2018f\u00fcr das Unternehmen durch das Unternehmen\u2019 - sie setzen Priorit\u00e4ten bei den wirkungsvollsten L\u00f6sungen, erstellen schnelle POCs mit data-Experten, skalieren data-L\u00f6sungen, die funktionieren, und akzeptieren \u2018Misserfolge\u2019 bei denen, die nicht funktionieren. Die Leitung des gesamten Prozesses durch die Gesch\u00e4ftsteams stellt sicher, dass das Unternehmen sich einbringt und die L\u00f6sungen von Anfang an angenommen werden.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, Data Beratungspartner<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nData-Beschleunigungsprojekte haben in den letzten Jahren in der MENA-Region stark zugenommen, da die Unternehmen die Vorteile von data f\u00fcr ihr Gesch\u00e4ftswachstum nutzen. Zwar gibt es nach wie vor bestimmte Herausforderungen, wie z.B. die Aufrechterhaltung der data-Qualit\u00e4t, insbesondere bei Altsystemen, doch die Unternehmen suchen aktiv nach L\u00f6sungen, um diese Hindernisse zu \u00fcberwinden. Der Aufbau der richtigen data-F\u00e4higkeiten innerhalb der Unternehmensteams und des richtigen Betriebsmodells ist der wichtigste Weg, um die erfolgreiche Implementierung und \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen und die Realisierung greifbarer gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen zu gew\u00e4hrleisten.\u201d<\/div>\n
Das Ziel sollte nicht sein, mit einer langen Liste von data-L\u00f6sungen zu beeindrucken, sondern vielmehr die kritischsten Gesch\u00e4ftsbereiche zu identifizieren, die von data-driven-Einsichten profitieren k\u00f6nnen. Wenn Unternehmen der Versuchung widerstehen, zu viele data-L\u00f6sungen zu verfolgen, k\u00f6nnen sie sich konzentrieren und ihre Chancen auf den Aufbau erfolgreicher data-L\u00f6sungen erh\u00f6hen. Es ist auch wichtig, die Mehrwertfunktionen von data-L\u00f6sungen zu identifizieren, die \u00fcber die einfache Berichterstattung hinausgehen. Die Berichterstattung ist zwar wertvoll, weil sie eine Zusammenfassung der Unternehmensleistung liefert, aber sie bietet nur eine r\u00fcckblickende Sicht auf data und l\u00e4sst wenig Raum f\u00fcr Analysen und Entscheidungsfindung. Um das Potenzial von data voll aussch\u00f6pfen zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen Unternehmen data-L\u00f6sungen finden, die diagnostische Analysen bieten, die automatisch die Grundursachen der Leistung identifizieren, sowie pr\u00e4diktive Analysen, die zuk\u00fcnftige Trends vorhersagen.<\/p>\n<\/div>
4 - Die Beurteilung der Machbarkeit von data-L\u00f6sungen erfordert ein umfassendes Verst\u00e4ndnis der data-Quellen und -Technologien<\/h2><\/div>Bevor Sie mit der Entwicklung einer data-L\u00f6sung beginnen, m\u00fcssen Sie unbedingt eine detaillierte Machbarkeitsstudie durchf\u00fchren, in der die Verf\u00fcgbarkeit und Qualit\u00e4t der ben\u00f6tigten data-Quellen sowie die Kosten f\u00fcr die Technologien und das Fachwissen untersucht werden, die f\u00fcr die Erfassung und Verarbeitung dieser data-Quellen erforderlich sind. Dazu geh\u00f6rt auch die Untersuchung der Hardware- und Softwareanforderungen sowie der menschlichen F\u00e4higkeiten, die f\u00fcr die Implementierung und Wartung der Technologie erforderlich sind. Dies hilft auch dabei, realistische Erwartungen f\u00fcr data-L\u00f6sungen festzulegen, die dem Reifegrad der erforderlichen data-Quellen, Technologien und F\u00e4higkeiten entsprechen.<\/p>\n<\/div>
5 - Der effiziente Aufbau von data-L\u00f6sungen erfordert eine skalierbare KI-Fabrik und einen agilen Entwicklungsprozess<\/h2><\/div>Die Entwicklung und Skalierung von data-L\u00f6sungen f\u00fcr Unternehmen erfordert ein neues Betriebsmodell - eine KI-Fabrik - bestehend aus Funktionsteams, die von Gesch\u00e4ftsexperten geleitet und von data-Wissenschaftlern, -Ingenieuren, -Analysten und -Softwareentwicklern unterst\u00fctzt werden. Diese Teamstruktur stellt sicher, dass data-L\u00f6sungen immer mit Blick auf das Gesch\u00e4ftsziel entwickelt werden. Die Einf\u00fchrung eines agilen Test- und Lernprozesses, bei dem versucht wird, in kurzer Zeit einen erfolgreichen POC zu erstellen, ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung, um eine k\u00fcrzere Entwicklungszeit zu erreichen.<\/p>\n<\/div>
6 - Akzeptieren Sie, dass einige data-L\u00f6sungen scheitern werden, und skalieren und pflegen Sie diejenigen, die funktionieren.<\/h2><\/div>Nicht alle data-L\u00f6sungen werden erfolgreich sein; einige werden trotz sorgf\u00e4ltiger Planung und Ausf\u00fchrung aufgrund von technischen oder data-Einschr\u00e4nkungen scheitern. Es ist wichtig, dass Unternehmen erkennen, dass Scheitern ein nat\u00fcrlicher Teil des Entwicklungsprozesses ist: Es sollte sie nicht davon abhalten, zuk\u00fcnftige Projekte zu verfolgen. Stattdessen sollten sich die Unternehmen darauf konzentrieren, erfolgreiche data-Anwendungsf\u00e4lle zu industrialisieren, sie auf vollst\u00e4ndige data-Dom\u00e4nen zu skalieren und ihre Algorithmen und data-Quellen zu optimieren. Dazu geh\u00f6rt auch die fortlaufende \u00dcberwachung und Verbesserung des Anwendungsfalls, um sicherzustellen, dass er weiterhin den Anforderungen der Gesch\u00e4ftsanwender entspricht.<\/p>\n<\/div>
7 - Der Austausch von Wissen ist notwendig, aber nicht ausreichend f\u00fcr eine breite Akzeptanz der data-L\u00f6sung<\/h2><\/div>Die Bereitstellung von Schulungen f\u00fcr data-L\u00f6sungen und einer benutzerfreundlichen Dokumentation f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender ist notwendig, reicht aber in der Regel nicht aus, um eine breite Akzeptanz von data-Anwendungsf\u00e4llen zu erreichen. Eine weit verbreitete \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen durch Gesch\u00e4ftsanwender l\u00e4sst sich am besten dadurch erreichen, dass die Anwender den Entwicklungsprozess leiten, diese L\u00f6sungen in den Lehrplan des Unternehmens integriert werden und KPIs zur \u00dcbernahme und Auswirkung in Scorecards f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender aufgenommen werden. Indem sie die Scorecards f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender mit der data-Strategie des Unternehmens abstimmen, k\u00f6nnen Unternehmen eine Kultur der data-driven-Entscheidungsfindung schaffen und sicherstellen, dass die Einf\u00fchrung von data-L\u00f6sungen zu sp\u00fcrbaren gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen f\u00fchrt.<\/p>\n<\/div>
8 - Die Verbesserung der data-L\u00f6sungen ist ein kontinuierlicher Prozess; die Priorisierung der wichtigsten Verbesserungen ist entscheidend<\/h2><\/div>Um eine kontinuierliche Verbesserung der data-L\u00f6sungen zu erreichen, ist es unerl\u00e4sslich, regelm\u00e4\u00dfig Feedback von Gesch\u00e4ftsanwendern einzuholen, ihre Bed\u00fcrfnisse und Anforderungen zu bewerten und die notwendigen Anpassungen vorzunehmen, um diese zu optimieren. Die Scrum-Methode bietet einen effektiven Ansatz f\u00fcr die Erfassung und Umsetzung von Verbesserungen in einer iterativen und inkrementellen Weise. Die Benutzer von data-L\u00f6sungen sollten ein kontinuierliches Feedback \u00fcber die Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit der data-L\u00f6sungen sowie \u00fcber erforderliche Verbesserungen der Gesch\u00e4ftsprozesse protokollieren. Es ist wichtig, (1) Verbesserungen zu implementieren, die die Genauigkeit des Outputs der L\u00f6sung erh\u00f6hen, (2) die Funktionen und den Funktionsumfang zu erweitern und (3) die Benutzerfreundlichkeit und das Benutzererlebnis zu verbessern.<\/p>\n<\/div>
9 - Die Aufrechterhaltung einer soliden Verwaltung der data-L\u00f6sungen gew\u00e4hrleistet genaue Ergebnisse bei minimaler Beaufsichtigung<\/h2><\/div>Die Aufrechterhaltung qualitativ hochwertiger data-Quellen f\u00fcr data-L\u00f6sungen ist entscheidend, um automatisierte, genaue Ergebnisse mit einem Minimum an Aufsicht zu erzielen. Um dies zu erreichen, sollten Unternehmen einen robusten data-Qualit\u00e4tsrahmen implementieren, der klare Richtlinien und Standards f\u00fcr die Sammlung und Umwandlung von data durchsetzt. Dar\u00fcber hinaus sollten Unternehmen strenge data-Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien f\u00fcr eine sichere und gesetzeskonforme data-Verarbeitung einf\u00fchren. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die eingegebenen data genau, aktuell und konsistent sind, was das Fehlerrisiko verringert und die Gesamteffizienz des data-Verarbeitungsprozesses verbessert.<\/p>\n<\/div>
10 - Die Verfolgung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen erfordert die Definition von KPIs f\u00fcr direkte Auswirkungen und die Zuweisung zus\u00e4tzlicher gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen<\/h2><\/div>Die Identifizierung der kommerziellen oder betrieblichen KPIs, die durch eine data-L\u00f6sung direkt verbessert werden, ist f\u00fcr die Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen unerl\u00e4sslich. Sobald diese KPIs identifiziert sind, besteht der n\u00e4chste Schritt darin, eine Formel zu entwickeln, um die zus\u00e4tzlichen Auswirkungen der data-L\u00f6sung auf jeden dieser KPIs zu messen. Diese Formel sollte den Ausgangswert dieser KPIs vor (oder ohne) der Implementierung der data-L\u00f6sung ber\u00fccksichtigen und ihn mit der Leistung dieser KPIs nach (oder mit) der Implementierung dieser L\u00f6sung vergleichen, wobei andere Faktoren, die zu diesem Anstieg gef\u00fchrt haben k\u00f6nnten, ber\u00fccksichtigt werden. Sobald die inkrementelle Auswirkung auf jeden KPI berechnet wurde, sollte sie in finanzielle Begriffe \u00fcbersetzt werden, wie z.B. reduzierte Kosten oder erh\u00f6hte Einnahmen. Schlie\u00dflich ist es immer empfehlenswert, eine automatisierte Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen zu verwenden, um eine unvoreingenommene und zeitnahe Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen sicherzustellen.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cDa Unternehmen versuchen, mit ihren Investitionen in data-Analysen und artificial intelligence greifbare Gesch\u00e4ftsergebnisse zu erzielen, ist es entscheidend, einen fokussierten Ansatz zu verfolgen, der die richtigen L\u00f6sungen entwickelt und die richtigen Erwartungen setzt. Mit diesem Ansatz leiten Unternehmensleiter die Entwicklung von data- und KI-L\u00f6sungen \u2018f\u00fcr das Unternehmen durch das Unternehmen\u2019 - sie setzen Priorit\u00e4ten bei den wirkungsvollsten L\u00f6sungen, erstellen schnelle POCs mit data-Experten, skalieren data-L\u00f6sungen, die funktionieren, und akzeptieren \u2018Misserfolge\u2019 bei denen, die nicht funktionieren. Die Leitung des gesamten Prozesses durch die Gesch\u00e4ftsteams stellt sicher, dass das Unternehmen sich einbringt und die L\u00f6sungen von Anfang an angenommen werden.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, Data Beratungspartner<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nData-Beschleunigungsprojekte haben in den letzten Jahren in der MENA-Region stark zugenommen, da die Unternehmen die Vorteile von data f\u00fcr ihr Gesch\u00e4ftswachstum nutzen. Zwar gibt es nach wie vor bestimmte Herausforderungen, wie z.B. die Aufrechterhaltung der data-Qualit\u00e4t, insbesondere bei Altsystemen, doch die Unternehmen suchen aktiv nach L\u00f6sungen, um diese Hindernisse zu \u00fcberwinden. Der Aufbau der richtigen data-F\u00e4higkeiten innerhalb der Unternehmensteams und des richtigen Betriebsmodells ist der wichtigste Weg, um die erfolgreiche Implementierung und \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen und die Realisierung greifbarer gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen zu gew\u00e4hrleisten.\u201d<\/div>\n
Bevor Sie mit der Entwicklung einer data-L\u00f6sung beginnen, m\u00fcssen Sie unbedingt eine detaillierte Machbarkeitsstudie durchf\u00fchren, in der die Verf\u00fcgbarkeit und Qualit\u00e4t der ben\u00f6tigten data-Quellen sowie die Kosten f\u00fcr die Technologien und das Fachwissen untersucht werden, die f\u00fcr die Erfassung und Verarbeitung dieser data-Quellen erforderlich sind. Dazu geh\u00f6rt auch die Untersuchung der Hardware- und Softwareanforderungen sowie der menschlichen F\u00e4higkeiten, die f\u00fcr die Implementierung und Wartung der Technologie erforderlich sind. Dies hilft auch dabei, realistische Erwartungen f\u00fcr data-L\u00f6sungen festzulegen, die dem Reifegrad der erforderlichen data-Quellen, Technologien und F\u00e4higkeiten entsprechen.<\/p>\n<\/div>
5 - Der effiziente Aufbau von data-L\u00f6sungen erfordert eine skalierbare KI-Fabrik und einen agilen Entwicklungsprozess<\/h2><\/div>Die Entwicklung und Skalierung von data-L\u00f6sungen f\u00fcr Unternehmen erfordert ein neues Betriebsmodell - eine KI-Fabrik - bestehend aus Funktionsteams, die von Gesch\u00e4ftsexperten geleitet und von data-Wissenschaftlern, -Ingenieuren, -Analysten und -Softwareentwicklern unterst\u00fctzt werden. Diese Teamstruktur stellt sicher, dass data-L\u00f6sungen immer mit Blick auf das Gesch\u00e4ftsziel entwickelt werden. Die Einf\u00fchrung eines agilen Test- und Lernprozesses, bei dem versucht wird, in kurzer Zeit einen erfolgreichen POC zu erstellen, ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung, um eine k\u00fcrzere Entwicklungszeit zu erreichen.<\/p>\n<\/div>
6 - Akzeptieren Sie, dass einige data-L\u00f6sungen scheitern werden, und skalieren und pflegen Sie diejenigen, die funktionieren.<\/h2><\/div>Nicht alle data-L\u00f6sungen werden erfolgreich sein; einige werden trotz sorgf\u00e4ltiger Planung und Ausf\u00fchrung aufgrund von technischen oder data-Einschr\u00e4nkungen scheitern. Es ist wichtig, dass Unternehmen erkennen, dass Scheitern ein nat\u00fcrlicher Teil des Entwicklungsprozesses ist: Es sollte sie nicht davon abhalten, zuk\u00fcnftige Projekte zu verfolgen. Stattdessen sollten sich die Unternehmen darauf konzentrieren, erfolgreiche data-Anwendungsf\u00e4lle zu industrialisieren, sie auf vollst\u00e4ndige data-Dom\u00e4nen zu skalieren und ihre Algorithmen und data-Quellen zu optimieren. Dazu geh\u00f6rt auch die fortlaufende \u00dcberwachung und Verbesserung des Anwendungsfalls, um sicherzustellen, dass er weiterhin den Anforderungen der Gesch\u00e4ftsanwender entspricht.<\/p>\n<\/div>
7 - Der Austausch von Wissen ist notwendig, aber nicht ausreichend f\u00fcr eine breite Akzeptanz der data-L\u00f6sung<\/h2><\/div>Die Bereitstellung von Schulungen f\u00fcr data-L\u00f6sungen und einer benutzerfreundlichen Dokumentation f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender ist notwendig, reicht aber in der Regel nicht aus, um eine breite Akzeptanz von data-Anwendungsf\u00e4llen zu erreichen. Eine weit verbreitete \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen durch Gesch\u00e4ftsanwender l\u00e4sst sich am besten dadurch erreichen, dass die Anwender den Entwicklungsprozess leiten, diese L\u00f6sungen in den Lehrplan des Unternehmens integriert werden und KPIs zur \u00dcbernahme und Auswirkung in Scorecards f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender aufgenommen werden. Indem sie die Scorecards f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender mit der data-Strategie des Unternehmens abstimmen, k\u00f6nnen Unternehmen eine Kultur der data-driven-Entscheidungsfindung schaffen und sicherstellen, dass die Einf\u00fchrung von data-L\u00f6sungen zu sp\u00fcrbaren gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen f\u00fchrt.<\/p>\n<\/div>
8 - Die Verbesserung der data-L\u00f6sungen ist ein kontinuierlicher Prozess; die Priorisierung der wichtigsten Verbesserungen ist entscheidend<\/h2><\/div>Um eine kontinuierliche Verbesserung der data-L\u00f6sungen zu erreichen, ist es unerl\u00e4sslich, regelm\u00e4\u00dfig Feedback von Gesch\u00e4ftsanwendern einzuholen, ihre Bed\u00fcrfnisse und Anforderungen zu bewerten und die notwendigen Anpassungen vorzunehmen, um diese zu optimieren. Die Scrum-Methode bietet einen effektiven Ansatz f\u00fcr die Erfassung und Umsetzung von Verbesserungen in einer iterativen und inkrementellen Weise. Die Benutzer von data-L\u00f6sungen sollten ein kontinuierliches Feedback \u00fcber die Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit der data-L\u00f6sungen sowie \u00fcber erforderliche Verbesserungen der Gesch\u00e4ftsprozesse protokollieren. Es ist wichtig, (1) Verbesserungen zu implementieren, die die Genauigkeit des Outputs der L\u00f6sung erh\u00f6hen, (2) die Funktionen und den Funktionsumfang zu erweitern und (3) die Benutzerfreundlichkeit und das Benutzererlebnis zu verbessern.<\/p>\n<\/div>
9 - Die Aufrechterhaltung einer soliden Verwaltung der data-L\u00f6sungen gew\u00e4hrleistet genaue Ergebnisse bei minimaler Beaufsichtigung<\/h2><\/div>Die Aufrechterhaltung qualitativ hochwertiger data-Quellen f\u00fcr data-L\u00f6sungen ist entscheidend, um automatisierte, genaue Ergebnisse mit einem Minimum an Aufsicht zu erzielen. Um dies zu erreichen, sollten Unternehmen einen robusten data-Qualit\u00e4tsrahmen implementieren, der klare Richtlinien und Standards f\u00fcr die Sammlung und Umwandlung von data durchsetzt. Dar\u00fcber hinaus sollten Unternehmen strenge data-Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien f\u00fcr eine sichere und gesetzeskonforme data-Verarbeitung einf\u00fchren. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die eingegebenen data genau, aktuell und konsistent sind, was das Fehlerrisiko verringert und die Gesamteffizienz des data-Verarbeitungsprozesses verbessert.<\/p>\n<\/div>
10 - Die Verfolgung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen erfordert die Definition von KPIs f\u00fcr direkte Auswirkungen und die Zuweisung zus\u00e4tzlicher gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen<\/h2><\/div>Die Identifizierung der kommerziellen oder betrieblichen KPIs, die durch eine data-L\u00f6sung direkt verbessert werden, ist f\u00fcr die Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen unerl\u00e4sslich. Sobald diese KPIs identifiziert sind, besteht der n\u00e4chste Schritt darin, eine Formel zu entwickeln, um die zus\u00e4tzlichen Auswirkungen der data-L\u00f6sung auf jeden dieser KPIs zu messen. Diese Formel sollte den Ausgangswert dieser KPIs vor (oder ohne) der Implementierung der data-L\u00f6sung ber\u00fccksichtigen und ihn mit der Leistung dieser KPIs nach (oder mit) der Implementierung dieser L\u00f6sung vergleichen, wobei andere Faktoren, die zu diesem Anstieg gef\u00fchrt haben k\u00f6nnten, ber\u00fccksichtigt werden. Sobald die inkrementelle Auswirkung auf jeden KPI berechnet wurde, sollte sie in finanzielle Begriffe \u00fcbersetzt werden, wie z.B. reduzierte Kosten oder erh\u00f6hte Einnahmen. Schlie\u00dflich ist es immer empfehlenswert, eine automatisierte Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen zu verwenden, um eine unvoreingenommene und zeitnahe Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen sicherzustellen.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cDa Unternehmen versuchen, mit ihren Investitionen in data-Analysen und artificial intelligence greifbare Gesch\u00e4ftsergebnisse zu erzielen, ist es entscheidend, einen fokussierten Ansatz zu verfolgen, der die richtigen L\u00f6sungen entwickelt und die richtigen Erwartungen setzt. Mit diesem Ansatz leiten Unternehmensleiter die Entwicklung von data- und KI-L\u00f6sungen \u2018f\u00fcr das Unternehmen durch das Unternehmen\u2019 - sie setzen Priorit\u00e4ten bei den wirkungsvollsten L\u00f6sungen, erstellen schnelle POCs mit data-Experten, skalieren data-L\u00f6sungen, die funktionieren, und akzeptieren \u2018Misserfolge\u2019 bei denen, die nicht funktionieren. Die Leitung des gesamten Prozesses durch die Gesch\u00e4ftsteams stellt sicher, dass das Unternehmen sich einbringt und die L\u00f6sungen von Anfang an angenommen werden.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, Data Beratungspartner<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nData-Beschleunigungsprojekte haben in den letzten Jahren in der MENA-Region stark zugenommen, da die Unternehmen die Vorteile von data f\u00fcr ihr Gesch\u00e4ftswachstum nutzen. Zwar gibt es nach wie vor bestimmte Herausforderungen, wie z.B. die Aufrechterhaltung der data-Qualit\u00e4t, insbesondere bei Altsystemen, doch die Unternehmen suchen aktiv nach L\u00f6sungen, um diese Hindernisse zu \u00fcberwinden. Der Aufbau der richtigen data-F\u00e4higkeiten innerhalb der Unternehmensteams und des richtigen Betriebsmodells ist der wichtigste Weg, um die erfolgreiche Implementierung und \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen und die Realisierung greifbarer gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen zu gew\u00e4hrleisten.\u201d<\/div>\n
Die Entwicklung und Skalierung von data-L\u00f6sungen f\u00fcr Unternehmen erfordert ein neues Betriebsmodell - eine KI-Fabrik - bestehend aus Funktionsteams, die von Gesch\u00e4ftsexperten geleitet und von data-Wissenschaftlern, -Ingenieuren, -Analysten und -Softwareentwicklern unterst\u00fctzt werden. Diese Teamstruktur stellt sicher, dass data-L\u00f6sungen immer mit Blick auf das Gesch\u00e4ftsziel entwickelt werden. Die Einf\u00fchrung eines agilen Test- und Lernprozesses, bei dem versucht wird, in kurzer Zeit einen erfolgreichen POC zu erstellen, ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung, um eine k\u00fcrzere Entwicklungszeit zu erreichen.<\/p>\n<\/div>
6 - Akzeptieren Sie, dass einige data-L\u00f6sungen scheitern werden, und skalieren und pflegen Sie diejenigen, die funktionieren.<\/h2><\/div>Nicht alle data-L\u00f6sungen werden erfolgreich sein; einige werden trotz sorgf\u00e4ltiger Planung und Ausf\u00fchrung aufgrund von technischen oder data-Einschr\u00e4nkungen scheitern. Es ist wichtig, dass Unternehmen erkennen, dass Scheitern ein nat\u00fcrlicher Teil des Entwicklungsprozesses ist: Es sollte sie nicht davon abhalten, zuk\u00fcnftige Projekte zu verfolgen. Stattdessen sollten sich die Unternehmen darauf konzentrieren, erfolgreiche data-Anwendungsf\u00e4lle zu industrialisieren, sie auf vollst\u00e4ndige data-Dom\u00e4nen zu skalieren und ihre Algorithmen und data-Quellen zu optimieren. Dazu geh\u00f6rt auch die fortlaufende \u00dcberwachung und Verbesserung des Anwendungsfalls, um sicherzustellen, dass er weiterhin den Anforderungen der Gesch\u00e4ftsanwender entspricht.<\/p>\n<\/div>
7 - Der Austausch von Wissen ist notwendig, aber nicht ausreichend f\u00fcr eine breite Akzeptanz der data-L\u00f6sung<\/h2><\/div>Die Bereitstellung von Schulungen f\u00fcr data-L\u00f6sungen und einer benutzerfreundlichen Dokumentation f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender ist notwendig, reicht aber in der Regel nicht aus, um eine breite Akzeptanz von data-Anwendungsf\u00e4llen zu erreichen. Eine weit verbreitete \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen durch Gesch\u00e4ftsanwender l\u00e4sst sich am besten dadurch erreichen, dass die Anwender den Entwicklungsprozess leiten, diese L\u00f6sungen in den Lehrplan des Unternehmens integriert werden und KPIs zur \u00dcbernahme und Auswirkung in Scorecards f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender aufgenommen werden. Indem sie die Scorecards f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender mit der data-Strategie des Unternehmens abstimmen, k\u00f6nnen Unternehmen eine Kultur der data-driven-Entscheidungsfindung schaffen und sicherstellen, dass die Einf\u00fchrung von data-L\u00f6sungen zu sp\u00fcrbaren gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen f\u00fchrt.<\/p>\n<\/div>
8 - Die Verbesserung der data-L\u00f6sungen ist ein kontinuierlicher Prozess; die Priorisierung der wichtigsten Verbesserungen ist entscheidend<\/h2><\/div>Um eine kontinuierliche Verbesserung der data-L\u00f6sungen zu erreichen, ist es unerl\u00e4sslich, regelm\u00e4\u00dfig Feedback von Gesch\u00e4ftsanwendern einzuholen, ihre Bed\u00fcrfnisse und Anforderungen zu bewerten und die notwendigen Anpassungen vorzunehmen, um diese zu optimieren. Die Scrum-Methode bietet einen effektiven Ansatz f\u00fcr die Erfassung und Umsetzung von Verbesserungen in einer iterativen und inkrementellen Weise. Die Benutzer von data-L\u00f6sungen sollten ein kontinuierliches Feedback \u00fcber die Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit der data-L\u00f6sungen sowie \u00fcber erforderliche Verbesserungen der Gesch\u00e4ftsprozesse protokollieren. Es ist wichtig, (1) Verbesserungen zu implementieren, die die Genauigkeit des Outputs der L\u00f6sung erh\u00f6hen, (2) die Funktionen und den Funktionsumfang zu erweitern und (3) die Benutzerfreundlichkeit und das Benutzererlebnis zu verbessern.<\/p>\n<\/div>
9 - Die Aufrechterhaltung einer soliden Verwaltung der data-L\u00f6sungen gew\u00e4hrleistet genaue Ergebnisse bei minimaler Beaufsichtigung<\/h2><\/div>Die Aufrechterhaltung qualitativ hochwertiger data-Quellen f\u00fcr data-L\u00f6sungen ist entscheidend, um automatisierte, genaue Ergebnisse mit einem Minimum an Aufsicht zu erzielen. Um dies zu erreichen, sollten Unternehmen einen robusten data-Qualit\u00e4tsrahmen implementieren, der klare Richtlinien und Standards f\u00fcr die Sammlung und Umwandlung von data durchsetzt. Dar\u00fcber hinaus sollten Unternehmen strenge data-Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien f\u00fcr eine sichere und gesetzeskonforme data-Verarbeitung einf\u00fchren. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die eingegebenen data genau, aktuell und konsistent sind, was das Fehlerrisiko verringert und die Gesamteffizienz des data-Verarbeitungsprozesses verbessert.<\/p>\n<\/div>
10 - Die Verfolgung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen erfordert die Definition von KPIs f\u00fcr direkte Auswirkungen und die Zuweisung zus\u00e4tzlicher gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen<\/h2><\/div>Die Identifizierung der kommerziellen oder betrieblichen KPIs, die durch eine data-L\u00f6sung direkt verbessert werden, ist f\u00fcr die Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen unerl\u00e4sslich. Sobald diese KPIs identifiziert sind, besteht der n\u00e4chste Schritt darin, eine Formel zu entwickeln, um die zus\u00e4tzlichen Auswirkungen der data-L\u00f6sung auf jeden dieser KPIs zu messen. Diese Formel sollte den Ausgangswert dieser KPIs vor (oder ohne) der Implementierung der data-L\u00f6sung ber\u00fccksichtigen und ihn mit der Leistung dieser KPIs nach (oder mit) der Implementierung dieser L\u00f6sung vergleichen, wobei andere Faktoren, die zu diesem Anstieg gef\u00fchrt haben k\u00f6nnten, ber\u00fccksichtigt werden. Sobald die inkrementelle Auswirkung auf jeden KPI berechnet wurde, sollte sie in finanzielle Begriffe \u00fcbersetzt werden, wie z.B. reduzierte Kosten oder erh\u00f6hte Einnahmen. Schlie\u00dflich ist es immer empfehlenswert, eine automatisierte Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen zu verwenden, um eine unvoreingenommene und zeitnahe Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen sicherzustellen.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cDa Unternehmen versuchen, mit ihren Investitionen in data-Analysen und artificial intelligence greifbare Gesch\u00e4ftsergebnisse zu erzielen, ist es entscheidend, einen fokussierten Ansatz zu verfolgen, der die richtigen L\u00f6sungen entwickelt und die richtigen Erwartungen setzt. Mit diesem Ansatz leiten Unternehmensleiter die Entwicklung von data- und KI-L\u00f6sungen \u2018f\u00fcr das Unternehmen durch das Unternehmen\u2019 - sie setzen Priorit\u00e4ten bei den wirkungsvollsten L\u00f6sungen, erstellen schnelle POCs mit data-Experten, skalieren data-L\u00f6sungen, die funktionieren, und akzeptieren \u2018Misserfolge\u2019 bei denen, die nicht funktionieren. Die Leitung des gesamten Prozesses durch die Gesch\u00e4ftsteams stellt sicher, dass das Unternehmen sich einbringt und die L\u00f6sungen von Anfang an angenommen werden.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, Data Beratungspartner<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nData-Beschleunigungsprojekte haben in den letzten Jahren in der MENA-Region stark zugenommen, da die Unternehmen die Vorteile von data f\u00fcr ihr Gesch\u00e4ftswachstum nutzen. Zwar gibt es nach wie vor bestimmte Herausforderungen, wie z.B. die Aufrechterhaltung der data-Qualit\u00e4t, insbesondere bei Altsystemen, doch die Unternehmen suchen aktiv nach L\u00f6sungen, um diese Hindernisse zu \u00fcberwinden. Der Aufbau der richtigen data-F\u00e4higkeiten innerhalb der Unternehmensteams und des richtigen Betriebsmodells ist der wichtigste Weg, um die erfolgreiche Implementierung und \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen und die Realisierung greifbarer gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen zu gew\u00e4hrleisten.\u201d<\/div>\n
Nicht alle data-L\u00f6sungen werden erfolgreich sein; einige werden trotz sorgf\u00e4ltiger Planung und Ausf\u00fchrung aufgrund von technischen oder data-Einschr\u00e4nkungen scheitern. Es ist wichtig, dass Unternehmen erkennen, dass Scheitern ein nat\u00fcrlicher Teil des Entwicklungsprozesses ist: Es sollte sie nicht davon abhalten, zuk\u00fcnftige Projekte zu verfolgen. Stattdessen sollten sich die Unternehmen darauf konzentrieren, erfolgreiche data-Anwendungsf\u00e4lle zu industrialisieren, sie auf vollst\u00e4ndige data-Dom\u00e4nen zu skalieren und ihre Algorithmen und data-Quellen zu optimieren. Dazu geh\u00f6rt auch die fortlaufende \u00dcberwachung und Verbesserung des Anwendungsfalls, um sicherzustellen, dass er weiterhin den Anforderungen der Gesch\u00e4ftsanwender entspricht.<\/p>\n<\/div>
7 - Der Austausch von Wissen ist notwendig, aber nicht ausreichend f\u00fcr eine breite Akzeptanz der data-L\u00f6sung<\/h2><\/div>Die Bereitstellung von Schulungen f\u00fcr data-L\u00f6sungen und einer benutzerfreundlichen Dokumentation f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender ist notwendig, reicht aber in der Regel nicht aus, um eine breite Akzeptanz von data-Anwendungsf\u00e4llen zu erreichen. Eine weit verbreitete \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen durch Gesch\u00e4ftsanwender l\u00e4sst sich am besten dadurch erreichen, dass die Anwender den Entwicklungsprozess leiten, diese L\u00f6sungen in den Lehrplan des Unternehmens integriert werden und KPIs zur \u00dcbernahme und Auswirkung in Scorecards f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender aufgenommen werden. Indem sie die Scorecards f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender mit der data-Strategie des Unternehmens abstimmen, k\u00f6nnen Unternehmen eine Kultur der data-driven-Entscheidungsfindung schaffen und sicherstellen, dass die Einf\u00fchrung von data-L\u00f6sungen zu sp\u00fcrbaren gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen f\u00fchrt.<\/p>\n<\/div>
8 - Die Verbesserung der data-L\u00f6sungen ist ein kontinuierlicher Prozess; die Priorisierung der wichtigsten Verbesserungen ist entscheidend<\/h2><\/div>Um eine kontinuierliche Verbesserung der data-L\u00f6sungen zu erreichen, ist es unerl\u00e4sslich, regelm\u00e4\u00dfig Feedback von Gesch\u00e4ftsanwendern einzuholen, ihre Bed\u00fcrfnisse und Anforderungen zu bewerten und die notwendigen Anpassungen vorzunehmen, um diese zu optimieren. Die Scrum-Methode bietet einen effektiven Ansatz f\u00fcr die Erfassung und Umsetzung von Verbesserungen in einer iterativen und inkrementellen Weise. Die Benutzer von data-L\u00f6sungen sollten ein kontinuierliches Feedback \u00fcber die Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit der data-L\u00f6sungen sowie \u00fcber erforderliche Verbesserungen der Gesch\u00e4ftsprozesse protokollieren. Es ist wichtig, (1) Verbesserungen zu implementieren, die die Genauigkeit des Outputs der L\u00f6sung erh\u00f6hen, (2) die Funktionen und den Funktionsumfang zu erweitern und (3) die Benutzerfreundlichkeit und das Benutzererlebnis zu verbessern.<\/p>\n<\/div>
9 - Die Aufrechterhaltung einer soliden Verwaltung der data-L\u00f6sungen gew\u00e4hrleistet genaue Ergebnisse bei minimaler Beaufsichtigung<\/h2><\/div>Die Aufrechterhaltung qualitativ hochwertiger data-Quellen f\u00fcr data-L\u00f6sungen ist entscheidend, um automatisierte, genaue Ergebnisse mit einem Minimum an Aufsicht zu erzielen. Um dies zu erreichen, sollten Unternehmen einen robusten data-Qualit\u00e4tsrahmen implementieren, der klare Richtlinien und Standards f\u00fcr die Sammlung und Umwandlung von data durchsetzt. Dar\u00fcber hinaus sollten Unternehmen strenge data-Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien f\u00fcr eine sichere und gesetzeskonforme data-Verarbeitung einf\u00fchren. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die eingegebenen data genau, aktuell und konsistent sind, was das Fehlerrisiko verringert und die Gesamteffizienz des data-Verarbeitungsprozesses verbessert.<\/p>\n<\/div>
10 - Die Verfolgung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen erfordert die Definition von KPIs f\u00fcr direkte Auswirkungen und die Zuweisung zus\u00e4tzlicher gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen<\/h2><\/div>Die Identifizierung der kommerziellen oder betrieblichen KPIs, die durch eine data-L\u00f6sung direkt verbessert werden, ist f\u00fcr die Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen unerl\u00e4sslich. Sobald diese KPIs identifiziert sind, besteht der n\u00e4chste Schritt darin, eine Formel zu entwickeln, um die zus\u00e4tzlichen Auswirkungen der data-L\u00f6sung auf jeden dieser KPIs zu messen. Diese Formel sollte den Ausgangswert dieser KPIs vor (oder ohne) der Implementierung der data-L\u00f6sung ber\u00fccksichtigen und ihn mit der Leistung dieser KPIs nach (oder mit) der Implementierung dieser L\u00f6sung vergleichen, wobei andere Faktoren, die zu diesem Anstieg gef\u00fchrt haben k\u00f6nnten, ber\u00fccksichtigt werden. Sobald die inkrementelle Auswirkung auf jeden KPI berechnet wurde, sollte sie in finanzielle Begriffe \u00fcbersetzt werden, wie z.B. reduzierte Kosten oder erh\u00f6hte Einnahmen. Schlie\u00dflich ist es immer empfehlenswert, eine automatisierte Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen zu verwenden, um eine unvoreingenommene und zeitnahe Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen sicherzustellen.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cDa Unternehmen versuchen, mit ihren Investitionen in data-Analysen und artificial intelligence greifbare Gesch\u00e4ftsergebnisse zu erzielen, ist es entscheidend, einen fokussierten Ansatz zu verfolgen, der die richtigen L\u00f6sungen entwickelt und die richtigen Erwartungen setzt. Mit diesem Ansatz leiten Unternehmensleiter die Entwicklung von data- und KI-L\u00f6sungen \u2018f\u00fcr das Unternehmen durch das Unternehmen\u2019 - sie setzen Priorit\u00e4ten bei den wirkungsvollsten L\u00f6sungen, erstellen schnelle POCs mit data-Experten, skalieren data-L\u00f6sungen, die funktionieren, und akzeptieren \u2018Misserfolge\u2019 bei denen, die nicht funktionieren. Die Leitung des gesamten Prozesses durch die Gesch\u00e4ftsteams stellt sicher, dass das Unternehmen sich einbringt und die L\u00f6sungen von Anfang an angenommen werden.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, Data Beratungspartner<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nData-Beschleunigungsprojekte haben in den letzten Jahren in der MENA-Region stark zugenommen, da die Unternehmen die Vorteile von data f\u00fcr ihr Gesch\u00e4ftswachstum nutzen. Zwar gibt es nach wie vor bestimmte Herausforderungen, wie z.B. die Aufrechterhaltung der data-Qualit\u00e4t, insbesondere bei Altsystemen, doch die Unternehmen suchen aktiv nach L\u00f6sungen, um diese Hindernisse zu \u00fcberwinden. Der Aufbau der richtigen data-F\u00e4higkeiten innerhalb der Unternehmensteams und des richtigen Betriebsmodells ist der wichtigste Weg, um die erfolgreiche Implementierung und \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen und die Realisierung greifbarer gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen zu gew\u00e4hrleisten.\u201d<\/div>\n
Die Bereitstellung von Schulungen f\u00fcr data-L\u00f6sungen und einer benutzerfreundlichen Dokumentation f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender ist notwendig, reicht aber in der Regel nicht aus, um eine breite Akzeptanz von data-Anwendungsf\u00e4llen zu erreichen. Eine weit verbreitete \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen durch Gesch\u00e4ftsanwender l\u00e4sst sich am besten dadurch erreichen, dass die Anwender den Entwicklungsprozess leiten, diese L\u00f6sungen in den Lehrplan des Unternehmens integriert werden und KPIs zur \u00dcbernahme und Auswirkung in Scorecards f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender aufgenommen werden. Indem sie die Scorecards f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender mit der data-Strategie des Unternehmens abstimmen, k\u00f6nnen Unternehmen eine Kultur der data-driven-Entscheidungsfindung schaffen und sicherstellen, dass die Einf\u00fchrung von data-L\u00f6sungen zu sp\u00fcrbaren gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen f\u00fchrt.<\/p>\n<\/div>
8 - Die Verbesserung der data-L\u00f6sungen ist ein kontinuierlicher Prozess; die Priorisierung der wichtigsten Verbesserungen ist entscheidend<\/h2><\/div>Um eine kontinuierliche Verbesserung der data-L\u00f6sungen zu erreichen, ist es unerl\u00e4sslich, regelm\u00e4\u00dfig Feedback von Gesch\u00e4ftsanwendern einzuholen, ihre Bed\u00fcrfnisse und Anforderungen zu bewerten und die notwendigen Anpassungen vorzunehmen, um diese zu optimieren. Die Scrum-Methode bietet einen effektiven Ansatz f\u00fcr die Erfassung und Umsetzung von Verbesserungen in einer iterativen und inkrementellen Weise. Die Benutzer von data-L\u00f6sungen sollten ein kontinuierliches Feedback \u00fcber die Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit der data-L\u00f6sungen sowie \u00fcber erforderliche Verbesserungen der Gesch\u00e4ftsprozesse protokollieren. Es ist wichtig, (1) Verbesserungen zu implementieren, die die Genauigkeit des Outputs der L\u00f6sung erh\u00f6hen, (2) die Funktionen und den Funktionsumfang zu erweitern und (3) die Benutzerfreundlichkeit und das Benutzererlebnis zu verbessern.<\/p>\n<\/div>
9 - Die Aufrechterhaltung einer soliden Verwaltung der data-L\u00f6sungen gew\u00e4hrleistet genaue Ergebnisse bei minimaler Beaufsichtigung<\/h2><\/div>Die Aufrechterhaltung qualitativ hochwertiger data-Quellen f\u00fcr data-L\u00f6sungen ist entscheidend, um automatisierte, genaue Ergebnisse mit einem Minimum an Aufsicht zu erzielen. Um dies zu erreichen, sollten Unternehmen einen robusten data-Qualit\u00e4tsrahmen implementieren, der klare Richtlinien und Standards f\u00fcr die Sammlung und Umwandlung von data durchsetzt. Dar\u00fcber hinaus sollten Unternehmen strenge data-Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien f\u00fcr eine sichere und gesetzeskonforme data-Verarbeitung einf\u00fchren. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die eingegebenen data genau, aktuell und konsistent sind, was das Fehlerrisiko verringert und die Gesamteffizienz des data-Verarbeitungsprozesses verbessert.<\/p>\n<\/div>
10 - Die Verfolgung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen erfordert die Definition von KPIs f\u00fcr direkte Auswirkungen und die Zuweisung zus\u00e4tzlicher gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen<\/h2><\/div>Die Identifizierung der kommerziellen oder betrieblichen KPIs, die durch eine data-L\u00f6sung direkt verbessert werden, ist f\u00fcr die Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen unerl\u00e4sslich. Sobald diese KPIs identifiziert sind, besteht der n\u00e4chste Schritt darin, eine Formel zu entwickeln, um die zus\u00e4tzlichen Auswirkungen der data-L\u00f6sung auf jeden dieser KPIs zu messen. Diese Formel sollte den Ausgangswert dieser KPIs vor (oder ohne) der Implementierung der data-L\u00f6sung ber\u00fccksichtigen und ihn mit der Leistung dieser KPIs nach (oder mit) der Implementierung dieser L\u00f6sung vergleichen, wobei andere Faktoren, die zu diesem Anstieg gef\u00fchrt haben k\u00f6nnten, ber\u00fccksichtigt werden. Sobald die inkrementelle Auswirkung auf jeden KPI berechnet wurde, sollte sie in finanzielle Begriffe \u00fcbersetzt werden, wie z.B. reduzierte Kosten oder erh\u00f6hte Einnahmen. Schlie\u00dflich ist es immer empfehlenswert, eine automatisierte Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen zu verwenden, um eine unvoreingenommene und zeitnahe Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen sicherzustellen.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cDa Unternehmen versuchen, mit ihren Investitionen in data-Analysen und artificial intelligence greifbare Gesch\u00e4ftsergebnisse zu erzielen, ist es entscheidend, einen fokussierten Ansatz zu verfolgen, der die richtigen L\u00f6sungen entwickelt und die richtigen Erwartungen setzt. Mit diesem Ansatz leiten Unternehmensleiter die Entwicklung von data- und KI-L\u00f6sungen \u2018f\u00fcr das Unternehmen durch das Unternehmen\u2019 - sie setzen Priorit\u00e4ten bei den wirkungsvollsten L\u00f6sungen, erstellen schnelle POCs mit data-Experten, skalieren data-L\u00f6sungen, die funktionieren, und akzeptieren \u2018Misserfolge\u2019 bei denen, die nicht funktionieren. Die Leitung des gesamten Prozesses durch die Gesch\u00e4ftsteams stellt sicher, dass das Unternehmen sich einbringt und die L\u00f6sungen von Anfang an angenommen werden.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, Data Beratungspartner<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nData-Beschleunigungsprojekte haben in den letzten Jahren in der MENA-Region stark zugenommen, da die Unternehmen die Vorteile von data f\u00fcr ihr Gesch\u00e4ftswachstum nutzen. Zwar gibt es nach wie vor bestimmte Herausforderungen, wie z.B. die Aufrechterhaltung der data-Qualit\u00e4t, insbesondere bei Altsystemen, doch die Unternehmen suchen aktiv nach L\u00f6sungen, um diese Hindernisse zu \u00fcberwinden. Der Aufbau der richtigen data-F\u00e4higkeiten innerhalb der Unternehmensteams und des richtigen Betriebsmodells ist der wichtigste Weg, um die erfolgreiche Implementierung und \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen und die Realisierung greifbarer gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen zu gew\u00e4hrleisten.\u201d<\/div>\n
Um eine kontinuierliche Verbesserung der data-L\u00f6sungen zu erreichen, ist es unerl\u00e4sslich, regelm\u00e4\u00dfig Feedback von Gesch\u00e4ftsanwendern einzuholen, ihre Bed\u00fcrfnisse und Anforderungen zu bewerten und die notwendigen Anpassungen vorzunehmen, um diese zu optimieren. Die Scrum-Methode bietet einen effektiven Ansatz f\u00fcr die Erfassung und Umsetzung von Verbesserungen in einer iterativen und inkrementellen Weise. Die Benutzer von data-L\u00f6sungen sollten ein kontinuierliches Feedback \u00fcber die Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit der data-L\u00f6sungen sowie \u00fcber erforderliche Verbesserungen der Gesch\u00e4ftsprozesse protokollieren. Es ist wichtig, (1) Verbesserungen zu implementieren, die die Genauigkeit des Outputs der L\u00f6sung erh\u00f6hen, (2) die Funktionen und den Funktionsumfang zu erweitern und (3) die Benutzerfreundlichkeit und das Benutzererlebnis zu verbessern.<\/p>\n<\/div>
9 - Die Aufrechterhaltung einer soliden Verwaltung der data-L\u00f6sungen gew\u00e4hrleistet genaue Ergebnisse bei minimaler Beaufsichtigung<\/h2><\/div>Die Aufrechterhaltung qualitativ hochwertiger data-Quellen f\u00fcr data-L\u00f6sungen ist entscheidend, um automatisierte, genaue Ergebnisse mit einem Minimum an Aufsicht zu erzielen. Um dies zu erreichen, sollten Unternehmen einen robusten data-Qualit\u00e4tsrahmen implementieren, der klare Richtlinien und Standards f\u00fcr die Sammlung und Umwandlung von data durchsetzt. Dar\u00fcber hinaus sollten Unternehmen strenge data-Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien f\u00fcr eine sichere und gesetzeskonforme data-Verarbeitung einf\u00fchren. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die eingegebenen data genau, aktuell und konsistent sind, was das Fehlerrisiko verringert und die Gesamteffizienz des data-Verarbeitungsprozesses verbessert.<\/p>\n<\/div>
10 - Die Verfolgung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen erfordert die Definition von KPIs f\u00fcr direkte Auswirkungen und die Zuweisung zus\u00e4tzlicher gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen<\/h2><\/div>Die Identifizierung der kommerziellen oder betrieblichen KPIs, die durch eine data-L\u00f6sung direkt verbessert werden, ist f\u00fcr die Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen unerl\u00e4sslich. Sobald diese KPIs identifiziert sind, besteht der n\u00e4chste Schritt darin, eine Formel zu entwickeln, um die zus\u00e4tzlichen Auswirkungen der data-L\u00f6sung auf jeden dieser KPIs zu messen. Diese Formel sollte den Ausgangswert dieser KPIs vor (oder ohne) der Implementierung der data-L\u00f6sung ber\u00fccksichtigen und ihn mit der Leistung dieser KPIs nach (oder mit) der Implementierung dieser L\u00f6sung vergleichen, wobei andere Faktoren, die zu diesem Anstieg gef\u00fchrt haben k\u00f6nnten, ber\u00fccksichtigt werden. Sobald die inkrementelle Auswirkung auf jeden KPI berechnet wurde, sollte sie in finanzielle Begriffe \u00fcbersetzt werden, wie z.B. reduzierte Kosten oder erh\u00f6hte Einnahmen. Schlie\u00dflich ist es immer empfehlenswert, eine automatisierte Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen zu verwenden, um eine unvoreingenommene und zeitnahe Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen sicherzustellen.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cDa Unternehmen versuchen, mit ihren Investitionen in data-Analysen und artificial intelligence greifbare Gesch\u00e4ftsergebnisse zu erzielen, ist es entscheidend, einen fokussierten Ansatz zu verfolgen, der die richtigen L\u00f6sungen entwickelt und die richtigen Erwartungen setzt. Mit diesem Ansatz leiten Unternehmensleiter die Entwicklung von data- und KI-L\u00f6sungen \u2018f\u00fcr das Unternehmen durch das Unternehmen\u2019 - sie setzen Priorit\u00e4ten bei den wirkungsvollsten L\u00f6sungen, erstellen schnelle POCs mit data-Experten, skalieren data-L\u00f6sungen, die funktionieren, und akzeptieren \u2018Misserfolge\u2019 bei denen, die nicht funktionieren. Die Leitung des gesamten Prozesses durch die Gesch\u00e4ftsteams stellt sicher, dass das Unternehmen sich einbringt und die L\u00f6sungen von Anfang an angenommen werden.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, Data Beratungspartner<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nData-Beschleunigungsprojekte haben in den letzten Jahren in der MENA-Region stark zugenommen, da die Unternehmen die Vorteile von data f\u00fcr ihr Gesch\u00e4ftswachstum nutzen. Zwar gibt es nach wie vor bestimmte Herausforderungen, wie z.B. die Aufrechterhaltung der data-Qualit\u00e4t, insbesondere bei Altsystemen, doch die Unternehmen suchen aktiv nach L\u00f6sungen, um diese Hindernisse zu \u00fcberwinden. Der Aufbau der richtigen data-F\u00e4higkeiten innerhalb der Unternehmensteams und des richtigen Betriebsmodells ist der wichtigste Weg, um die erfolgreiche Implementierung und \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen und die Realisierung greifbarer gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen zu gew\u00e4hrleisten.\u201d<\/div>\n
Die Aufrechterhaltung qualitativ hochwertiger data-Quellen f\u00fcr data-L\u00f6sungen ist entscheidend, um automatisierte, genaue Ergebnisse mit einem Minimum an Aufsicht zu erzielen. Um dies zu erreichen, sollten Unternehmen einen robusten data-Qualit\u00e4tsrahmen implementieren, der klare Richtlinien und Standards f\u00fcr die Sammlung und Umwandlung von data durchsetzt. Dar\u00fcber hinaus sollten Unternehmen strenge data-Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien f\u00fcr eine sichere und gesetzeskonforme data-Verarbeitung einf\u00fchren. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die eingegebenen data genau, aktuell und konsistent sind, was das Fehlerrisiko verringert und die Gesamteffizienz des data-Verarbeitungsprozesses verbessert.<\/p>\n<\/div>
10 - Die Verfolgung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen erfordert die Definition von KPIs f\u00fcr direkte Auswirkungen und die Zuweisung zus\u00e4tzlicher gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen<\/h2><\/div>Die Identifizierung der kommerziellen oder betrieblichen KPIs, die durch eine data-L\u00f6sung direkt verbessert werden, ist f\u00fcr die Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen unerl\u00e4sslich. Sobald diese KPIs identifiziert sind, besteht der n\u00e4chste Schritt darin, eine Formel zu entwickeln, um die zus\u00e4tzlichen Auswirkungen der data-L\u00f6sung auf jeden dieser KPIs zu messen. Diese Formel sollte den Ausgangswert dieser KPIs vor (oder ohne) der Implementierung der data-L\u00f6sung ber\u00fccksichtigen und ihn mit der Leistung dieser KPIs nach (oder mit) der Implementierung dieser L\u00f6sung vergleichen, wobei andere Faktoren, die zu diesem Anstieg gef\u00fchrt haben k\u00f6nnten, ber\u00fccksichtigt werden. Sobald die inkrementelle Auswirkung auf jeden KPI berechnet wurde, sollte sie in finanzielle Begriffe \u00fcbersetzt werden, wie z.B. reduzierte Kosten oder erh\u00f6hte Einnahmen. Schlie\u00dflich ist es immer empfehlenswert, eine automatisierte Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen zu verwenden, um eine unvoreingenommene und zeitnahe Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen sicherzustellen.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cDa Unternehmen versuchen, mit ihren Investitionen in data-Analysen und artificial intelligence greifbare Gesch\u00e4ftsergebnisse zu erzielen, ist es entscheidend, einen fokussierten Ansatz zu verfolgen, der die richtigen L\u00f6sungen entwickelt und die richtigen Erwartungen setzt. Mit diesem Ansatz leiten Unternehmensleiter die Entwicklung von data- und KI-L\u00f6sungen \u2018f\u00fcr das Unternehmen durch das Unternehmen\u2019 - sie setzen Priorit\u00e4ten bei den wirkungsvollsten L\u00f6sungen, erstellen schnelle POCs mit data-Experten, skalieren data-L\u00f6sungen, die funktionieren, und akzeptieren \u2018Misserfolge\u2019 bei denen, die nicht funktionieren. Die Leitung des gesamten Prozesses durch die Gesch\u00e4ftsteams stellt sicher, dass das Unternehmen sich einbringt und die L\u00f6sungen von Anfang an angenommen werden.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, Data Beratungspartner<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nData-Beschleunigungsprojekte haben in den letzten Jahren in der MENA-Region stark zugenommen, da die Unternehmen die Vorteile von data f\u00fcr ihr Gesch\u00e4ftswachstum nutzen. Zwar gibt es nach wie vor bestimmte Herausforderungen, wie z.B. die Aufrechterhaltung der data-Qualit\u00e4t, insbesondere bei Altsystemen, doch die Unternehmen suchen aktiv nach L\u00f6sungen, um diese Hindernisse zu \u00fcberwinden. Der Aufbau der richtigen data-F\u00e4higkeiten innerhalb der Unternehmensteams und des richtigen Betriebsmodells ist der wichtigste Weg, um die erfolgreiche Implementierung und \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen und die Realisierung greifbarer gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen zu gew\u00e4hrleisten.\u201d<\/div>\n
Die Identifizierung der kommerziellen oder betrieblichen KPIs, die durch eine data-L\u00f6sung direkt verbessert werden, ist f\u00fcr die Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen unerl\u00e4sslich. Sobald diese KPIs identifiziert sind, besteht der n\u00e4chste Schritt darin, eine Formel zu entwickeln, um die zus\u00e4tzlichen Auswirkungen der data-L\u00f6sung auf jeden dieser KPIs zu messen. Diese Formel sollte den Ausgangswert dieser KPIs vor (oder ohne) der Implementierung der data-L\u00f6sung ber\u00fccksichtigen und ihn mit der Leistung dieser KPIs nach (oder mit) der Implementierung dieser L\u00f6sung vergleichen, wobei andere Faktoren, die zu diesem Anstieg gef\u00fchrt haben k\u00f6nnten, ber\u00fccksichtigt werden. Sobald die inkrementelle Auswirkung auf jeden KPI berechnet wurde, sollte sie in finanzielle Begriffe \u00fcbersetzt werden, wie z.B. reduzierte Kosten oder erh\u00f6hte Einnahmen. Schlie\u00dflich ist es immer empfehlenswert, eine automatisierte Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen von data-L\u00f6sungen zu verwenden, um eine unvoreingenommene und zeitnahe Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen sicherzustellen.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cDa Unternehmen versuchen, mit ihren Investitionen in data-Analysen und artificial intelligence greifbare Gesch\u00e4ftsergebnisse zu erzielen, ist es entscheidend, einen fokussierten Ansatz zu verfolgen, der die richtigen L\u00f6sungen entwickelt und die richtigen Erwartungen setzt. Mit diesem Ansatz leiten Unternehmensleiter die Entwicklung von data- und KI-L\u00f6sungen \u2018f\u00fcr das Unternehmen durch das Unternehmen\u2019 - sie setzen Priorit\u00e4ten bei den wirkungsvollsten L\u00f6sungen, erstellen schnelle POCs mit data-Experten, skalieren data-L\u00f6sungen, die funktionieren, und akzeptieren \u2018Misserfolge\u2019 bei denen, die nicht funktionieren. Die Leitung des gesamten Prozesses durch die Gesch\u00e4ftsteams stellt sicher, dass das Unternehmen sich einbringt und die L\u00f6sungen von Anfang an angenommen werden.\u201d<\/div>\nOussama Ahmad, Data Beratungspartner<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\nData-Beschleunigungsprojekte haben in den letzten Jahren in der MENA-Region stark zugenommen, da die Unternehmen die Vorteile von data f\u00fcr ihr Gesch\u00e4ftswachstum nutzen. Zwar gibt es nach wie vor bestimmte Herausforderungen, wie z.B. die Aufrechterhaltung der data-Qualit\u00e4t, insbesondere bei Altsystemen, doch die Unternehmen suchen aktiv nach L\u00f6sungen, um diese Hindernisse zu \u00fcberwinden. Der Aufbau der richtigen data-F\u00e4higkeiten innerhalb der Unternehmensteams und des richtigen Betriebsmodells ist der wichtigste Weg, um die erfolgreiche Implementierung und \u00dcbernahme von data-L\u00f6sungen und die Realisierung greifbarer gesch\u00e4ftlicher Auswirkungen zu gew\u00e4hrleisten.\u201d<\/div>\n