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Die 7 häufigsten Big Data-Herausforderungen und wie Sie diese erfolgreich meistern

Wie Sie mittels einer ganzheitlichen Datenstrategie Big Data und Data Analytics für sich zum Kinderspiel machen und Ihren „Return on Data“ maximieren.

Daten sind das Gold der digitalen Transformation. Um diesen Schatz zu heben ist eine ganzheitliche Datenstrategie nötig. Lernen Sie, wie Sie die 7 häufigsten Fallstricke im Datenmanagement erkennen und vermeiden. So werden Big Data und Data Analytics zum Kinderspiel und Sie können Ihren „Return on Data“ maximieren.

Mal ehrlich: Wer kann angesichts wachsender Datenmengen und -quellen noch den vollen Überblick über die wichtigsten Kennziffern behalten? Genau diesen schnellen und ganzheitlichen Überblick braucht es aber heutzutage, um als Unternehmen die richtigen Entscheidungen treffen zu können. Zusätzlich steigt die Komplexität bezüglich der Vernetzung Ihrer Daten, denn erst in der Verknüpfung verschiedener Datenquellen und in der ganzheitlichen Betrachtung der entscheidenden Daten kann sich das volle Potential entfalten. Eine echte Herausforderung, denn oft genug bleibt Datenmanagement eher Stückwerk. Eine ganzheitliche Datenstrategie fehlt in vielen Unternehmen. So hat man am Ende doch nur einzelne Goldstücke, doch leider keinen Daten-Schatz.

Das Münchner Datenanalyse- und Visualisierungs-Unternehmen DataLion, gegründet von Marktforschern und Big Data-Spezialisten, widmet sich diesem Thema bereits seit vielen Jahren und kennt die häufigsten Fallstricke im Datenmanagement.

Verknüpfung: Da wäre zum einen das Thema der Datenverknüpfung. Ihr liegt eine sehr große Bedeutung zugrunde, denn wenn Ihre Daten nicht miteinander „sprechen“ können, wird es schwer, Verbindungen zwischen Kennziffern herzustellen. Das ist aber von hoher Bedeutung, denn um als Unternehmen zukunftsfähig zu bleiben, müssen Sie Ihre Daten nicht nur einzeln kennen, sondern sie auch ganzheitlich und vernetzt nutzbar machen für die strategische Planung genauso wie für das Tagesgeschäft.

Datenquellen: Unterschiedliche Datenquellen sind ein weiterer wichtiger Punkt, den man beachten muss. In den seltensten Fällen hat man eine Datenquelle, aus der man einen Großteil aller Informationen beziehen kann. Das Gegenteil ist der Fall und hier zeigen sich schnell Probleme im täglichen Handling der Daten. Abweichende Zeiträume, unklare Bezeichnungen, verschiedene Marktabgrenzungen und unterschiedliche Interpretation von Kennziffern sind nur eine kleine Auswahl an möglichen Stolpersteinen, die bei der Nutzung unterschiedlicher Quellen auftreten können.

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