Immer mehr Unternehmen betrachten Daten als eine der wichtigsten Werte und sammeln diese in immer größerem Umfang. Doch viele Unternehmen wissen nicht, wie sie ihre Daten sammeln, verwalten, nutzen oder sogar monetarisieren können. Diese Firmen haben potenziell riesige, ungenutzte Daten. Gartner definiert dies als „Dark Data“: Informationen, die Unternehmen während der regulären Geschäftsaktivitäten sammeln, verarbeiten und speichern. Aber eben nicht für andere Zwecke wie Analysen, Geschäftsbeziehungen und direkte Monetarisierung nutzen.

Der volle Wert von Daten kann nur dann ausgeschöpft werden, wenn Daten so gesammelt und verwendet werden, dass Innovationen gefördert werden und neue Einnahmequellen und Geschäftsmodelle entstehen können.

Ein Unternehmen kann z.B. seine selbst gesammelten Informationen aggregieren und als „Data-as-Service“-Modell zur Verfügung stellen. Beispiele sind die Zusammenfassung von Zahlungserfahrungen und der Verkauf von Kreditinformationen. Einzelhändler, die über umfangreiche Daten zu ihren Kunden verfügen, können die Informationen anonymisiert an Hersteller oder andere Konsumgüterunternehmen verkaufen.

Sie können die eigenen Daten auch mit externen Informationen kombinieren, um einen neuen Wert zu erhalten. Oder sie sammeln Daten über Trends und Muster sowie durch Anwendung von KI-Algorithmen um Vorhersagen über Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse zu machen.

 

Aber wie ungenutzte Daten erschließen?

 

  • Datenbewertung - versehen sie Ihre Daten mit einem "Preisschild“. Wenn der Wert von Daten nicht quantifiziert wird, kann dies zu einer Unterbewertung des zukünftigen Wertes des gesamten Unternehmens und der Bedeutung eines proaktiven und angemessenen Datenmanagements führen.

 

  • Das Wissen um die eigenen Daten und die effiziente Verwaltung dieser ist eine der wichtigsten Herausforderungen für jedes Unternehmen.

-  Wie sammelt das Unternehmen Daten?

-  Welche Art von Daten sammelt das Unternehmen?

Nicht gesammelte oder bekannte Daten können keine Wertschöpfung erbringen.

 

  • Eine gute Daten-Infrastruktur und Analysetools sind notwendig, um die Daten zu verstehen und zu verwalten. Technologien wie Hadoop, NoSQL, etc. helfen Daten zu erfassen, zu speichern und zu verarbeiten. Analytik-Plattformen diese dann zu analysieren und zu visualisieren, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.

 

  • Über eine Daten-Plattform beziehen, bereinigen und harmonisieren sie Daten aus verschiedenen Quellen, damit diese zur richtigen Zeit im richtigen Format von anderen wiederverwendet werden können. KI-Funktionalitäten ermöglichen Echtzeitanalysen, um ohne Verzögerung auf wesentliche Änderungen zu reagieren und die Leistung der Organisation zu verbessern.

 

  • Und schließlich Anwendung und Monetarisierung von Daten, um Innovation und disruptive Veränderungen voranzutreiben, bessere Dienstleistungen und Produkte für Kunden zu entwickeln oder völlig neue Einnahmequellen zu ermöglichen, die bisher nicht möglich waren.

 

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