Sechs Schlüsselelemente einer effektiven Big Data-Strategie

Sechs Schlüsselelemente einer Bei der Entwicklung einer robusten Datenstrategie müssen verschiedene Komponenten berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass sie mit den Geschäftszielen und einem effizienten Datenmanagement übereinstimmen. Lassen Sie uns die wichtigsten Elemente im Detail untersuchen:

Struktur der Big Data-Strategie Sechs Schlüsselelemente einer

Geschäftsziele und -vorgaben: Ihre Big-Data-Strategie Sechs Schlüsselelemente einer sollte konkrete, messbare Ziele enthalten, die Sie mithilfe der Daten erreichen möchten. Sie möchten beispielsweise die Betriebskosten senken, die Kundenzufriedenheit steigern oder Geschäftsmöglichkeiten entdecken. Das Wichtigste ist, zu verstehen, wie Big Data Ihnen dabei helfen kann, diese Ziele zu erreichen.
Datenanforderungen: Definieren Sie, welche Art von Daten Sie benötigen, um festgelegte Ziele zu erreichen. Planen Sie dann, wie Sie Ihre Daten beschaffen und speichern.
Anwendungsfälle und Anwendungen: Vergessen Sie nicht, eine Reihe von Anwendungsfällen und Anwendungen für Big Data zu definieren, wie etwa Kundensegmentierung, Umsatzprognosen und Social-Media-Monitoring. Konzentrieren Sie sich zunächst auf Ihre Schwachstellen, um diese dann mit einer Big-Data-Strategie anzugehen.
Datenverwaltungsrichtlinie: Ihre Big-Data-Strategie sollte auf einer Verwaltungsrichtlinie basieren, um sicherzustellen, dass Ihre Daten konsistent und zuverlässig sind. Eine gute Verwaltung hilft, Datensilos und Inkonsistenzen zu vermeiden.
Datenschutz und -sicherheit: Datenschutz und -sicherheit sind entscheidende Bestandteile einer Big-Data-Strategie. Eine gute Strategie umfasst Datenverschlüsselung, regelmäßige Audits und Notfallreaktionspläne.
Datenarchitektur: Eine gut konzipierte Datenarchitektur ist für die Speicherung, Integration und den Abruf von Daten unerlässlich. Dabei müssen Sie je nach Bedarf zwischen Data Lakes, Data Warehouses oder Hybridlösungen wählen.
Jetzt kennen Sie die wesentlichen Komponenten Ihrer Datenstrategie. Es ist also höchste Zeit herauszufinden, wie Sie eine Big-Data-Strategie für Ihr Unternehmen entwickeln.

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So erstellen Sie eine Big Data-Strategie: Wichtige Schritte
Der Aufbau einer Big-Data-Strategie ist ein anspruchsvoller Prozess, der einen detaillierten Fahrplan erfordert. Hier sind die Schritte, die Sie beim Entwerfen einer Win-Win-Big-Data-Strategie berücksichtigen sollten:

So entwickeln Sie eine Big Data-Strategie

Schritt 1: Verstehen Sie Ihre Geschäftsziele
Wenn Sie mit der Ausarbeitung einer Land E-Mail-Liste Big Data-Strategie beginnen, kann es verlockend sein, gleich einen Fahrplan für die Big Data-Strategie zu erstellen. Machen Sie sich aber zunächst eine klare Vorstellung davon, was Sie mit der Strategieumsetzung erreichen möchten.

Hier sind einige Tipps, um diesen Vorgang zu vereinfachen:

Führen Sie eine SWOT-Analyse durch
Bewerten Sie Marktbedürfnisse und Trends
Führen Sie eine Risikobewertung durch
Das Setzen klarer Geschäftsziele ist die Grundlage Ihrer Strategie und stellt sicher, dass jeder Schritt und jede Entscheidung mit den Zielen Ihres Unternehmens übereinstimmt.

Schritt 2: Fahren Sie mit der ersten Bewertung und Festlegung des Umfangs fort

Der nächste Schritt besteht darin, den Umfang einer Big-Data-Strategie zu bewerten. Dazu müssen Sie die erforderlichen Technologien und Tools identifizieren und klare Meilensteine ​​festlegen. Ihre Bewertung wird bestimmen, wie Sie die aktuelle Datenlandschaft nutzen und den Umfang Ihrer Strategie festlegen.

Denken Sie unbedingt daran, die gesetzlichen Vorschriften und Compliance-Richtlinien zu überprüfen, da spätere rechtliche Probleme problematisch sein können.

Schritt 3: Integrieren Sie Ihre Big-Data-Strategie in die Geschäftsstrategie
Der nächste Teil des Puzzles besteht linkedin, the ultimate professional social platform darin, Ihre Big-Data-Strategie mit der Geschäftsstrategie zu verknüpfen. Diese Integration ist für das Erreichen Ihrer Geschäftsziele von entscheidender Bedeutung. Überprüfen Sie dann Ihre Geschäftsziele, um sicherzustellen, dass sie mit der Datenstrategie übereinstimmen.

Die Verbindung beider Strategien ermöglicht eine höhere Effizienz und eine stärker datengesteuerte Entscheidungsfindung.

Schritt 4: Identifizieren Sie Big Data-Quellen

Als Nächstes sollten Sie die Big Data-Quellen identifizieren. Dabei ist es wichtig, Datenbedarf, Analysen sowie interne und externe Datenquellen zu berücksichtigen. Entscheiden Sie außerdem, ob Sie Echtzeitdaten verwenden möchten.

Schritt 5: Erstellen Sie eine Roadmap für die Datenstrategie

An diesem Punkt haben Sie die Big-Data-Quellen identifiziert. Jetzt müssen Sie nur noch einen Fahrplan für die Datenstrategie erstellen. Dies ist Ihr detaillierter Plan für den Zugriff auf Ihre Daten sowie deren Verwaltung und Speicherung. Ihr Fahrplan sollte eine Situationsanalyse, strategische Ziele, einen Zeitplan für die Implementierung sowie Überwachung und Bewertung enthalten.

Kontaktieren Sie uns noch heute, um das Potenzial Ihrer Daten voll auszuschöpfen. Lassen Sie uns Ihre Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln und Ihr Unternehmen voranbringen.

Forbytes‘ Erfahrung beim Aufbau einer Datenstrategie für Unternehmen

Unser Kunde, die Bygghemma Group, ist ein führender nordischer Online-Händler für Heimwerker- und Gartenprodukte. Das Unternehmen bietet eine breite Produktpalette über verschiedene E-Commerce-Plattformen an, ist in 25 Länder expandiert und damit zu einem wichtigen Akteur auf dem europäischen Heimwerkermarkt geworden.

Da das Datenvolumen deutlich zunahm, stand das Unternehmen vor den folgenden Herausforderungen. Die Daten waren fragmentiert und schwer zu speichern und zu verwalten. Das Unternehmen wollte die Daten nicht nur speichern, sondern auch einen praktischen Nutzen daraus ziehen. Außerdem musste das Unternehmen aufgrund von Änderungen in Google Analytics alle historischen Daten aufbewahren und Datenverlust verhindern. Schließlich suchte unser Kunde nach einer leicht skalierbaren Datenverwaltungslösung.

Daher wandte sich die Bygghemma Group an Forbytes, um eine Datenstrategie für ihr Unternehmen zu entwickeln und ihre Daten zu verwalten. Sehen Sie, wie wir die Anfrage unseres Kunden angegangen sind.

Zunächst migrierte Forbytes aero leads Daten aus allen vom Kunden genutzten Quellen in ein Data Warehouse. Dieser Schritt war notwendig, um Daten sicher in Echtzeit zu speichern, zu verwalten und zu streamen.

Zweitens haben wir einen rollenbasierten Datenverwaltungsbereich entwickelt. Mit diesem Setup können Manager Daten für KI-gestützte Analysen, Trendprognosen, Lückenerkennung und mehr verwenden.

Drittens bewahrte unser Team alle historischen Daten, indem es sie von Google Analytics nach BigQuery verschob. Diese Lösung war für die Verarbeitung großer Datensätze effektiver.

Schließlich haben wir die Integration der Lösung in zahlreiche Tools und Systeme ermöglicht. So konnten wir mit dem Wachstum des Kundengeschäfts immer größere Datenmengen extrahieren.