Bevor Daten Ihnen bei Ihren Entscheidungen helfen können, müssen Sie für Ihr Unternehmen folgende Fragen klären:
Durch Datenanalysen und -nutzung kann in weiteren Schritten ein Mehrwert geschaffen werden, der Ihr Unternehmen wettbewerbsfähiger macht.
Intelligente Produktempfehlungen können nur dann präsentiert werden, wenn das datengestützte Unternehmen den Verkaufsprozess auf Datenbasis verwaltet und verkauft. Prognosen können so erstellt werden, um eine in der Standardliteratur genannte „positive Störung“ zu vermeiden: die Nachfrage übersteigt das Angebot.
Beispiel: mit Hilfe von Daten aus der Vergangenheit kann der Einzelhandel mit Hilfe von Wetterdaten seine Getränkeregale entsprechend vorbereiten.
In diesem Modell schaffen vollständig datengetriebene Unternehmen ihren (fast) gesamten Umsatz aus Daten. Diese Unternehmen werten die Nutzerdaten aus und verkaufen individuell zugeschnittene Werbungen.
Im Zentrum stehen nicht mehr physische Produkte und produktnahe Services sondern Daten und darauf aufgebaute Services, mit deren Hilfe Daten in konkrete Werte für den Kunden umgesetzt werden.
Die Daten stammen aus den unterschiedlichsten - hauptsächlich internen - Systemen und die Wertschöpfung fußt auf den informationstechnischen Infrastrulturen.
Daten sind Zeichen, die strukturiert oder unstrukturiert existieren und dem Zwecke der Informationsfindung dienen.
In dieser Ursprungsform sagen sie noch wenig aus und müssen der Datenauf-bereitung unterzogen werden, damit sie für den nächsten Bearbeitungsschritt bereit sind.
Ausgehend von der aufbereiteten Datenbasis kann man in einem nächsten Schritt Informationen aus den Daten generieren.
Kundenorientierte Informationen geben Ihrem Unternehmen den entscheidenden informationstechnischen Vorteil, der Sie von anderen unterscheidet.
In einem letzten Prozessschritt wird aus den zahlreichen gesammelten Informationen Wissen erzeugt.
Dieses Wissen kann zu Lösungen und neuen Fähigkeiten führen und ist im Gegensatz zu Daten und Informationen immer an eine Person gebunden.
Eingabedaten: Von außen zur Verfügung gestellte Daten.
Ausgabedaten: Ergebnisse, die Ihnen zur Verfügung gestellt werden.
Stammdaten: Grunddaten von Unternehmen, die im Prinzip nicht verändert werden.
Bewegungsdaten: Beschreiben Veränderungen und aktualisieren die Stammdaten.
Numerische Daten: Ziffern, die Informationen (aus den Daten generiert) darstellen.
Alphanumerische Daten: Ziffern, Buchstaben und Sonderzeichen, die einen Zeichensatz generieren.
Die Standardliteratur unterteilt das klassische Business Intelligence in die drei Bereiche ETL (Datenaufbereitung), Data Warehousing und Datenanalyse.
Der zeitintensivste Teil dieser Prozesse ist die Datenaufbereitung, da nur qualitativ hohe Daten Ihrem Betrieb den wirtschaftlichen Mehrwert bringen.
Datenmengen, die mittlerweile in den Peta-Bereich gehen, stellen eine immense Anforderung dar. Deswegen müssen bei kundenzentrierten Analysen entsprechende Zielgruppen eruiert werden. Die entscheidende Frage lautet: Kennen wir unsere Kunden?
In einem erkenntnisgetriebenen Prozess werden die Daten in entsprechenden Visualisierungsformen dargestellt.
Die User:innen sollen im Idealfall eine Interaktion mit dem Computer eingehen, die sich um die relevanten Kunden-wünsche drehen sollte.