The Doppler Quarterly (DEUTSCHE) Sommer 2017 | Page 11

Der Übergang zu einem datenorientierten Unternehmen erfordert vor allem,
fortwährende Veränderungen mit konsequenten Messungen zu akzeptieren.
Zu diesen fortwährenden Veränderungen zählt die Automatisierung bisher
manueller Aufgaben, die vom Menschen genehmigt werden mussten, dahinge-
hend, dass Maschinen und Algorithmen Entscheidungen treffen und selbst-
ständig ausführen. Dieser Zustand fortwährender Veränderungen erfolgt über
allgemeine Best Practices (Abbildung 1), die ein Unternehmen dabei unterstüt-
zen, qualitativ hochwertige Entscheidungen zu treffen. Diese Best Practices
basieren auf Daten, auf die ein großer Teil des Unternehmens zugreifen kann,
sodass die Zusammenarbeit erleichtert wird.
Reifegrad Know-how Prozessmethoden Beispieltechnologie
Level 1 – Grundlegende IT-/ Nach Speicherkapazität Tabellenkalkulation
Datenzugriff Computerkennt- ETL, DBS Nach Erfahrung RDBMS
Level 3 – Datenqualität Dokumentiert und Enterprise Data Warehouse
Bericht- Statistik reproduzierbar (Redshift, BigQuery, SQL Data
erstellung Entwicklung Level 4 – Erweiterte Warnhinweise Statistiken Level 5 – NLP, Vorhersagen, Einbindung Modellerstellung, Analysen (R, Python, AWS ML,
Mathematik Google ML, Azure ML)
nisse
Level 2 –
Konsolidierung
Warehouse)
Automatisiert
Big Data-Plattformen (EMR,
Datapric, HDInsights, Sprak)
Lernen und Weiterbilden
Tools für vorausschauende
Abbildung 2: Datenreifegrad eines Unternehmens
Abbildung 2 zeigt die allgemeinen Reifegrade, die ein Unternehmen auf dem
Weg zu einem datenorientierten Unternehmen durchläuft. Ein Unternehmen
wird nicht nahtlos von einem Reifegrad zur nächsten wechseln. Vielmehr ent-
wickeln sich die einzelnen Unternehmensteile unterschiedlich, je nach Fähig-
keiten und dem Einfluss von außen.
Beschreibung der Datenreifegrade:
1. Datenzugriff – Dies ist der erste Datenreifegrad und kennzeichnet Unternehmen,
die sich noch am Anfang des „Datenweges“ befinden. Diese Unternehmen spei-
chern Informationen oftmals für Referenzwecke, nutzen diese aber nicht zur Ent-
scheidungsfindung oder zur Integration der Daten in Drittanbietersysteme zur
automatisierten Nutzung.
2. Konsolidierung – Dieser Reifegrad kennzeichnet Unternehmen, die erste Schritte
zur Integration ihrer einzelnen Datensätze und zur Erstellung stärker formali-
sierter Anwendungen für die Präsentation und Aktualisierung der Informationen
unternommen haben. Entscheidungen werden nach wie vor manuell und von
Menschen getroffen.
3. Berichterstellung – Wenn Unternehmen ihre Datennutzung verbessern, begin-
nen sie, diese integrierten Datensätze zur Berichterstellung zu nutzen. Diese
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