Bevor man Investments in Daten tätigt, ist es wichtig die Strategie und Ziele zu definieren - Wo wollen wir tätig sein? Wie möchten wir gewinnen? Eine gute Strategie konzentriert Ihre Ressourcen auf die Bereiche, in denen sie den größten Nutzen bringen.

Data Warehouse oder Lake? AWS oder Azure? Synapse oder Dataverse? Cloud-Architekturen können schnell sehr komplex werden, aber ein gutes Setup ist notwendig, damit Ihre Teams mit Ihren Daten Mehrwert generieren können, anstatt nur Geld zu kosten. Darüber hinaus ist eine gute Architektur entscheidend, um für Künstliche Intelligenz bereit zu sein.

Regeln und Prozesse werden oft als lästig empfunden, sind aber essenziell dafür, dass ihr Data Lake kein Datensumpf wird. Eine ordnungsgemäße Governance stellt sicher, dass Ihre Daten nutzbar bleiben und die richtigen Personen Zugriff haben - und nur diese!

Daten lassen sich nicht einfach auf magische Weise von System A nach System B übertragen. Sie benötigen geeignete Datenpipelines zwischen Ihren Quellsystemen, Ihren zentralen Datenspeichern und Ihren nachgeschalteten Systemen. Moderne ELT- (Extract-Load-Transform) oder ETL-Lösungen (Extract-Transform-Load) sorgen dafür, dass die Daten fließen.

Visualisierte Daten ermöglichen es Ihnen, tief in Ihre Daten einzudringen und die Fragen zu stellen, mit denen Sie die richtigen Entscheidungen treffen können. Einige Fragen können zwar mit deskriptiven Statistiken beantwortet werden, aber prädiktive und präskriptive Analysen erschließen den Wert Ihrer Daten erst richtig, ganz zu schweigen von KI.

Oft genug müssen Mitarbeiter die gleiche Abfolge von Schritten immer wieder ausführen - mühsam, zeitaufwändig und weder lohnend noch wertschöpfend. Mithilfe von Daten und Tools wie Microsofts Power Platform oder Zapier können Sie die mühsamsten Aufgaben automatisieren und die Aufmerksamkeit dort konzentrieren, wo sie gebraucht wird.