Wie messen Sie die Auswirkungen und den Wert der Datendemokratisierung in Ihrem Unternehmen?

2 Datenkultur

Ein weiterer Vorteil der Datendemokratisierung besteht darin, dass sie eine Datenkultur in Ihrem Unternehmen fördern kann, d. h. die Denkweise und das Verhalten, das Daten als strategisches Gut schätzt und nutzt. Die Datenkultur kann die Ausrichtung, Transparenz und das Vertrauen zwischen Ihren Datenbeteiligten und in Ihren Geschäftsfunktionen verbessern. Um die Datenkultur zu messen, können Sie Indikatoren wie die Ausrichtung und Klarheit der Datenziele, die Beteiligung und Verantwortlichkeit von Datenverantwortlichen, die Anerkennung und Belohnung von Datenleistungen sowie die Kommunikation und Zusammenarbeit von Datengeschichten verwenden.

3 Datenwert

Ein dritter Vorteil der Datendemokratisierung besteht darin, dass sie einen Datenwert für Ihr Unternehmen generieren kann, d. h. die materiellen und immateriellen Auswirkungen, die Daten auf Ihre Leistung, Innovation und Ihr Wachstum haben. Der Datenwert kann anhand der Ergebnisse und Vorteile gemessen werden, die Daten für Ihre Kunden, Produkte, Dienstleistungen, Prozesse und Strategien bieten. Um den Datenwert zu messen, können Sie Indikatoren wie die durch Daten generierten Umsatz- und Kosteneinsparungen, die durch Daten verbesserte Kundenzufriedenheit und -bindung, die durch Daten verbesserte Produktqualität und -differenzierung sowie die durch Daten ermöglichte Prozesseffizienz und -agilität verwenden.

4 Data Governance

Ein wichtiger Faktor für die Datendemokratisierung ist die Data Governance, d. h. das Framework und die Praxis, die die Qualität, Sicherheit und Compliance Ihrer Datenbestände gewährleistet. Data Governance kann Ihnen helfen, die Risiken und Herausforderungen der Datendemokratisierung zu bewältigen, wie z. B. Probleme mit der Datenqualität, Datenschutzverletzungen, Datenmissbrauch und Datensilos. Um die Data Governance zu messen, können Sie Indikatoren wie die Vollständigkeit und Genauigkeit der Datenkatalogisierung, die Effektivität und Effizienz von Datenrichtlinien und -standards, die Reaktionsfähigkeit und Lösung von Datenproblemen und -anfragen sowie das Bewusstsein und die Einhaltung von Datenethik und -vorschriften verwenden.

5 Daten-Feedback

Eine wichtige Komponente der Datendemokratisierung ist das Datenfeedback, d. h. der Prozess und Mechanismus, der die Eingaben und Ausgaben Ihrer Datennutzer und -beteiligten sammelt, analysiert und darauf reagiert. Datenfeedback kann Ihnen helfen, Ihre Bemühungen zur Datendemokratisierung zu überwachen und zu verbessern, z. B. bei der Identifizierung von Datenlücken und -chancen, der Verbesserung der Nutzbarkeit und Relevanz von Daten, der Optimierung von Datentools und -ressourcen sowie der Bewertung der Auswirkungen und des Werts von Daten. Um das Datenfeedback zu messen, können Sie Indikatoren wie die Quantität und Qualität von Datenumfragen und -überprüfungen, die Erkenntnisse und Maßnahmen aus Datenanalysen und -berichten, die Zufriedenheit und Loyalität von Datennutzern und Stakeholdern sowie die Verbesserung und Innovation von Datenprodukten und -diensten verwenden.

6 Reifegrad der Daten

Eine letzte Kennzahl für die Datendemokratisierung ist der Datenreifegrad, d. h. der Grad und das Stadium der Entwicklung und des Ausgereiftes Ihrer Datenfähigkeiten und -kultur. Der Datenreifegrad kann Ihnen dabei helfen, den Fortschritt und die Leistung Ihrer Datendemokratisierung mit Ihren Mitbewerbern und Best Practices zu vergleichen und zu vergleichen. Um den Datenreifegrad zu messen, können Sie Modelle und Frameworks verwenden, die Ihre Datenbereitschaft, -fähigkeiten, -kultur, -wert und -vision über verschiedene Dimensionen und Ebenen hinweg bewerten. Sie können z. B. das Data Democratization Maturity Model verwenden (DDMM) entwickelt von Dataiku, das den Reifegrad Ihrer Datendemokratisierung in vier Dimensionen bewertet: Menschen, Prozesse, Technologie und Governance.

7 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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