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Woran scheitern Datenprojekte?

Wie wichtig die effektive Nutzung von Daten ist, wissen inzwischen beinahe alle Unternehmen. Datenprojekte werden gefördert, es wird investiert und priorisiert. Trotzdem scheitern viele Datenprojekte. Woran liegt es?

Der größte Stolperstein ist die Grundlage: Oft gibt es im Unternehmen keinen definierten Rahmen, wie mit Daten umgegangen werden soll und/oder kein dezidiert für Daten-Management eingeplantes Budget. Nicht selten werden für die Datenprojekte Tools gewählt, die für die jeweiligen Bedürfnisse nicht ideal passen. Entscheider agieren ohne übergreifende Strategie und setzen ihre eigenen Datenprojekte isoliert und ohne Weitblick um.

Auch das Gegenteil kann aber der Fall sein: Wenn nämlich große Infrastruktur-Maßnahmen implementiert und riesige Transformationsprojekte gestartet, aber im Unternehmen nicht angenommen werden. Oft können oder wollen Mitarbeiter die zur Verfügung gestellten Technologien nicht richtig nutzen, oder können nicht so lange warten, bis sie die Daten aus den Transformationsprojekten erhalten.

Tipps zur Umsetzung von Datenprojekten

Wie kann man vermeiden in diese Stolperfallen zu tappen? Es gilt zunächst eine Balance zu finden zwischen gesamtheitlicher Datenstrategie und zu hoher Zentralisierung. Das eine führt zu Ineffizienz und das andere verhindert Skalierung. Zu Beginn das Thema aber erstmal zentral anzugehen, halten Experten für den sinnvolleren Ansatz.
Data Analytics muss dabei so in die Prozesse integriert werden, dass es normal wird, datengetrieben zu handeln und zu entscheiden. Unterbewusst muss also ein Kulturwandel stattfinden.

Wenn Sie noch unsicher sind, wie Sie Ihre Daten nutzbar machen und welche Datenprojekte sich in Ihrem Unternehmen lohnen, empfehlen wir Ihnen unseren zweitägigen Kurs Digitale Transformation mit Data Analytics. Im praxisorientierten Training lernen Sie die wichtigsten Data Analytics Methoden kennen und entwickeln Ihren eigenen Business Case.

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Quelle: cio.de

12.07.2021

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