#228 Umarmung von Datenoperationen
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on 2024-10-17 00:38:25 +0000
with Darren W Pulsipher, Collin Graves,
Der rasche Aufstieg der Generativen KI hat den Fokus der Chief Innovation Officers (CIOs) von der Infrastrukturverwaltung auf die Informations- und Datenverwaltung verschoben. In dieser Folge interviewt Darren Collin Graves, den Gründer von NorthLabs.
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Daten-Operationen annehmen: Eine solide Grundlage schaffen
In der sich rasch entwickelnden Welt der Technologie spielt Daten eine zentrale Rolle für den Erfolg einer Organisation. Die schiere Menge und Variabilität von Daten kann Unternehmen überfordern, was es unerlässlich macht, ein starkes operationelles Fundament zu schaffen. Das Verständnis der Feinheiten des Datenmanagements und -betriebs kann den Kurs für eine Zukunft setzen, in der Daten nicht nur ein Vermögenswert, sondern ein Wettbewerbsvorteil sind.
Die Bedeutung der Datenbasis
Im Kern dreht sich eine robuste Datenbasis um die effektive Organisation und Verwaltung von Datenbeständen. Viele Organisationen betrachten Daten oft als Nebenprodukt ihrer Operationen und erkennen ihr wahres Potenzial nicht. Daten sollten als wertvolles Gut behandelt werden, das gepflegt, verwaltet und in handlungsrelevante Erkenntnisse umgewandelt werden muss.
Der Aufbau einer soliden Datenbasis beginnt in der Regel mit der Erstellung eines Data Lakes - eines zentralisierten Repositoriums, in das Daten ohne vorherige Reinigung eingefügt werden können. Dies ermöglicht es Unternehmen, unterschiedliche Datenquellen auf einer gemeinsamen Plattform zu bündeln. Das Ziel besteht jedoch nicht nur darin, Daten zu sammeln, sondern sie zu verstehen. Die Implementierung eines strukturierten Datenlagers ermöglicht es Unternehmen, diese Daten zu kuratieren und zu verwalten, um genaue, zuverlässige und zeitnahe Erkenntnisse zu gewährleisten.
Aber wie gewinnen Unternehmen das Vertrauen der Endnutzer in diese Daten? Die Antwort liegt in Konsistenz und Klarheit. Indem sie sicherstellen, dass alle Daten die gleiche “Sprache” durch angemessene Datenmodellierung sprechen, können Organisationen die Vertrauenswürdigkeit ihrer Daten erhöhen. Wenn Endnutzer mit zuverlässigen Datensätzen anstatt mit verstreuten lokalen Tabellen vertraut werden, werden sie zuversichtlicher, diese Daten für die Entscheidungsfindung zu nutzen.
Bewältigung der Herausforderungen bei der Datenqualität
Wenn Organisationen daran arbeiten, ihre Datenoperationen zu verbessern, werden die potenziellen Fallstricke schlechter Datenqualität offensichtlich. Variabilität, Inkonsistenz und Ungenauigkeiten können den Wert der erzeugten Daten erheblich untergraben. Forschungen haben gezeigt, dass ein erstaunlich hoher Anteil von Datenprojekten unterdurchschnittlich abschneidet oder scheitert - oft aufgrund der Grundlage, auf der sie aufgebaut sind.
Um Datenqualitätsprobleme zu bekämpfen, müssen Organisationen proaktive Strategien annehmen. Anstatt zu versuchen, die Qualität aller Datenquellen gleichzeitig zu verwalten, ist es klug, klein anzufangen. Indem ein paar kritische Datenquellen identifiziert werden, die Entscheidungen erheblich beeinflussen, kann eine solide Daten-Governance-Strategie implementiert werden. Dies beinhaltet die Einrichtung von Standardbetriebsverfahren zur Gewährleistung von Daten Genauigkeit und Zuverlässigkeit.
Zusätzlich sollten Organisationen technologische Fortschritte, wie generative KI, zur Unterstützung bei der Bereinigung und Verarbeitung von verrauschten Daten nutzen. Diese Tools können die Normalisierung eingehender Daten automatisieren und menschliche Fehler bei manuellen Eingaben minimieren. Allerdings muss auch die Identifizierung der Ursache von Ungenauigkeiten eine Priorität sein. Dies könnte eine Nachschulung des Personals oder die Nutzung von Systemvalidierungen zur Fehlererkennung beinhalten, bevor sie sich ausbreiten.
Vertrauensaufbau durch Nutzerbeteiligung
Obwohl es entscheidend ist, eine Dateninfrastruktur aufzubauen, ist es ebenso wichtig, eine Umgebung der Nutzerbeteiligung und des Vertrauens zu fördern. Wenn Endnutzer das Datensystem als umständlich empfinden oder es schwierig finden, die notwendigen Informationen zu erhalten, könnten sie dazu zurückkehren, veraltete Praktiken anzuwenden, wie das Verlassen auf einzelne Excel-Tabellen.
Um Vertrauen zu fördern, müssen Organisationen die Benutzerbildung priorisieren und intuitive Systeme schaffen, die nicht-technische Benutzer berücksichtigen. Dies beinhaltet das Dokumentieren von Prozessen, die Implementierung von klaren Arbeitsabläufen und die Einrichtung nahtloser Datenzugriffsprotokolle. Wenn sich die Benutzer sicher fühlen, das System zu navigieren, steigt die Wahrscheinlichkeit einer breiten Akzeptanz, was Daten effektiv zu einem leistungsstarken Werkzeug für Geschäftseinblicke macht.
Die Schulung des Personals im Verständnis des Potenzials von Daten und deren Anwendung in ihren Rollen ist entscheidend für den Erfolg jeder datengesteuerten Initiative. Die Betonung der Wichtigkeit genauer Dateneingabe und die Bereitstellung von validierenden Werkzeugen für die Mitarbeiter an der Front können eine Kultur der Rechenschaft und des Stolzes fördern.
Fazit: Der Weg nach vorne
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Umsetzung von Datenoperationen mehr als nur die Implementierung von Technologie bedeutet; es geht darum, eine kohärente Strategie zu entwickeln, die Menschen, Prozesse und Technologie integriert. Organisationen, die bereit sind, in den Aufbau einer soliden Datenbasis zu investieren, können langfristig erheblich profitieren.
Indem sie die Qualität der Daten priorisieren, robuste Governance-Strukturen etablieren und die Benutzerbeteiligung fördern, können Unternehmen von der Betrachtung von Daten als bloßes Nebenprodukt zu deren Anerkennung als strategisches Gut schwenken. Da sich die Datenlandschaft weiterentwickelt, werden diejenigen, die sich anpassen, im digitalen Zeitalter florieren.
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Wenn Sie darüber nachdenken, die Datenoperationen Ihrer eigenen Organisation zu stärken, zögern Sie nicht, Ratschläge einzuholen. Die Erkundung von Möglichkeiten, Ihre Datenreise zu optimieren, kann zu bemerkenswerten Ergebnissen führen. Teilen Sie Ihre Gedanken zum Aufbau einer Datenbasis oder Ihre Erfahrungen bei der Bewältigung von Datenqualitätsherausforderungen in den Kommentaren unten!