{"id":9124,"date":"2021-05-03T17:10:54","date_gmt":"2021-05-03T15:10:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/?p=9124"},"modified":"2025-05-07T16:00:15","modified_gmt":"2025-05-07T14:00:15","slug":"7-datenanalyse-trends-worauf-erfolgreiche-unternehmen-achten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/7-datenanalyse-trends-worauf-erfolgreiche-unternehmen-achten\/","title":{"rendered":"7\u00a0Datenanalyse-Trends 2021:\u00a0Worauf\u00a0erfolgreiche Unternehmen\u00a0achten\u00a0"},"content":{"rendered":"
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\n\t\t\t\t\t\t\tDatenbasiert entscheiden<\/a>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t7\u00a0Datenanalyse-Trends 2021:\u00a0Worauf\u00a0erfolgreiche Unternehmen\u00a0achten\u00a0\t\t\t\t\t<\/h1>\n\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\n\t\t\t\t\"Stefan\t\t\t\tStefan Dold<\/span>\n\t\t\t<\/a>\n\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Datenanalyse wird nicht nur von Software, sondern auch von Rahmenbedingungen beeinflusst. Wir haben f\u00fcr Sie Herausforderungen, Trends und die n\u00e4chsten Schritte zusammengestellt, die in naher Zukunft Datenanalyse \u2013 und datengetriebene Unternehmen \u2013 beeinflussen werden.<\/p>\n\n\n\n

Daten, Analyse und ihr Nutzen r\u00fccken in den letzten Jahren immer mehr ins Zentrum der Aufmerksamkeit.\u00a0Laut\u00a0<\/span>Gartner geh\u00f6rt Datenanalyse mit 36%<\/span><\/a>\u00a0zu den Game-Changer-Technologien, die aus der Pandemie gest\u00e4rkt\u00a0hervorgehen \u00a0\u2013\u202fund liegt damit deutlich vor K\u00fcnstlicher Intelligenz mit 24%.\u00a0Dahinter steckt kein\u00a0Technologie-Hype, sondern\u00a0verdeutlicht,\u00a0welches enorme Potenzial Daten mit sich bringen.\u00a0Nachdem viele Branchen und Unternehmen im letzten Jahr mit wechselnden Bedingungen zurechtkommen mussten,\u00a0<\/span>versprechen Daten mehr Orientierung\u00a0in der Unternehmensstrategie<\/span><\/a>. In der IT werden\u00a0Daten\u00a0zum Wegbereiter\u00a0f\u00fcr Innovation, zum Beispiel\u00a0um den Kunden und\u00a0seine Bed\u00fcrfnisse besser zu verstehen.\u00a0Die Arbeit mit Daten wird aber nicht nur von Daten selbst und\u00a0den\u00a0Technologien\u00a0zur Analyse\u00a0beeinflusst, sondern\u00a0auch\u00a0von Trends und Rahmenbedingungen. Es ist gut,\u00a0folgende Trends und Entwicklungen\u00a0zu kennen und zu beachten:\u00a0<\/span><\/p>\n\n\n\n

1.<\/strong> <\/span>Der CDO ist im Kommen<\/span><\/b> <\/span><\/h2>\n\n\n\n

An Rollen wie den CIO (Chief Information Officer) <\/span>sind Unternehmen gewohnt, er k\u00fcmmert sich aber eher um die Technologie-Assets, w\u00e4hrend der CDO (Chief Data Officer) f\u00fcr die Informations-Assets zust\u00e4ndig ist. Der Chef der Daten-Priorisierung und Daten-Orchestrierung ber\u00e4t die Entscheidungstr\u00e4ger des Unternehmens mit <\/span>den <\/span>aus Daten gewonnenen Erkenntnissen und sorgt daf\u00fcr<\/span>,<\/span> dass Daten tief in der <\/span>Unternehmensstrategie <\/span>und bei allen Entscheidungen verankert sind. <\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

2. Mehr <\/span><\/b>Datenkompetenz <\/span><\/b>im Unternehmen<\/span><\/b> <\/span><\/h2>\n\n\n\n

Bei Datenkompetenz oder <\/span>Data <\/span><\/i>Literacy<\/span><\/i> geht es nicht darum<\/span>,<\/span> jeden im Unternehmen zum Datenwissenschaftler auszubilden<\/span> – h<\/span>ier geht es um ein allgemeines Verst\u00e4ndnis f\u00fcr Daten. <\/span>Welche Bedeutung <\/span>haben sie f\u00fcr das<\/span> Unternehmen<\/span>? W<\/span>elche Ziele <\/span>verfolgt es mit Datenanalyse? Datenkompetenz im Unternehmen stellt sicher, dass alle Stakeholder ein gemeinsames Ziel verfolgen. So <\/span>wird auch vermieden,<\/span> <\/span>dass <\/span>Abteilungen <\/span>Datensilos<\/span> bilden und konkurrierende oder unterschiedliche Strategien mit Daten pflegen.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

3. <\/span>Datendemokratisierung<\/span><\/b>: Daten <\/span><\/b>im Zugriff f\u00fcr alle<\/span><\/b> <\/span><\/h2>\n\n\n\n

Mit der<\/span> Datenkompetenz w<\/span>ird<\/span> <\/span>auch <\/span>die Datend<\/span>emokratisierung wichtig. Wenn alle <\/span>Abteilungen im <\/span>Unternehmen <\/span>ein Verst\u00e4ndnis f\u00fcr Daten entwickeln sollen, ist es wichtig<\/span>,<\/span> die Daten m\u00f6glichst einfach <\/span>und <\/span>so vielen Mitarbeitern wie m\u00f6glich zug\u00e4nglich zu machen. Wichtig ist <\/span>f\u00fcr eine Demokratisierung<\/span>, dass auch <\/span>alle <\/span>Mitarbeiter <\/span>auf <\/span>aktuelle und die gleichen Daten zugreifen<\/span>. Dies vereinfacht die Cloud. <\/span>Und die <\/span>Software f\u00fcr Datenvisualisierung macht Daten f\u00fcr Nicht-Datenwissenschaftler verst\u00e4ndlich und f\u00f6rdert das Verst\u00e4ndnis. <\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

4. <\/span>Lernen<\/span><\/b>,<\/span><\/b> mit<\/span><\/b> Daten<\/span><\/b> zu<\/span><\/b> lernen<\/span><\/b> <\/span><\/h2>\n\n\n\n

Erfolgreiche Unternehmen gew\u00f6hnen sich daran<\/span>,<\/span> st\u00e4ndig <\/span>ihre Entscheidungen mit Daten herauszufordern. Das kann ganz simpel auf der Unternehmenswebsite <\/span>anfangen: <\/span>Praktiken wie A\/B<\/span>-Testing fordern \u201epositives Scheitern\u201c, also schnelle Tests<\/span>,<\/span> was beim Kunden wirklich ankommt und was nicht. <\/span>Das f\u00f6rdert permanentes Lernen<\/span> auf Datenbasis<\/span>: Welche Variante des Check-out<\/span>–<\/span>Prozesses <\/span>bringt mehr Umsatz, welches Konfigurationstool wird gerne genutzt?<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

5. <\/span>Data Privacy<\/span><\/b> ist wichtiger denn je<\/span><\/b> <\/span><\/h2>\n\n\n\n

Wenn Daten eine zentrale Rolle im Unternehmenserfolg spielen, wird es umso wichtiger<\/span>,<\/span> <\/span>die Daten<\/span> <\/span>und die Privatsph\u00e4re der Kunden <\/span>zu sch\u00fctzen.<\/span> <\/span>Datenlecks k\u00f6nnen <\/span>nicht nur <\/span>den Ruf eines Unternehmens ruinieren, sondern auch den Betrieb lahmlegen, zum Beispiel wenn <\/span>interne Datenbanken von Hackern gekapert <\/span>wurden<\/span>. <\/span>Au\u00dferdem lauert eine Abmahn-Industrie auf Verst\u00f6\u00dfe von Unternehmen in Sachen Privatsph\u00e4re<\/span>, die durch <\/span>komplexe Rahmenbedingungen wie die DSGVO <\/span>leicht passieren k\u00f6nnen<\/span>. <\/span>Data Privacy ist ein<\/span> insgesamt sehr<\/span> aufw\u00e4ndiges und kein einfaches Thema. Es ist wichtig<\/span>,<\/span> sie von Anfang an <\/span>zentral <\/span>in der Strategie des Unternehmens zu verankern<\/span> und nicht an der falschen Stelle zu sparen.<\/span> <\/span><\/p>\n\n\n\n

6. <\/span>Post-Cookie: Eigene Daten werden wichtiger<\/span><\/b> <\/span><\/b> <\/span><\/h2>\n\n\n\n

Cookies\u00a0werden auf Unternehmenswebsites oft zum Aufzeichnen und Analysieren von Besucherdaten genutzt. Durch strengere Datenschutzrichtlinien und Ver\u00e4nderungen in den Webbrowsern\u00a0von\u00a0Chrome bis Safari, werden\u00a0Cookies aber bald Geschichte sein.\u00a0\u201eEin Trend,\u00a0den viele Unternehmen noch untersch\u00e4tzen\u00a0ist, dass sich Werbung im Post-Cookie Zeitalter grunds\u00e4tzlich ver\u00e4ndern wird\u201c, erkl\u00e4rt Hartmut K\u00f6nig, CTO von Adobe.\u00a0\u201e<\/span>Unternehmen m\u00fcssen komplett neu denken<\/span><\/a>\u00a0und ihre\u00a0selbst generierten\u00a0Daten\u00a0sowie\u00a0die von Partnern mehr\u00a0nutzen. Dazu geh\u00f6rt, dass sie\u00a0Daten au\u00dferhalb\u00a0von Google, Facebook und anderen Traffic f\u00fcr ihre Kommunikations- und Vertriebskan\u00e4le generieren.\u201c\u00a0<\/span><\/p>\n\n\n\n

7. <\/span>Datenwissenschaftler sind und bleiben <\/span><\/b>begehrte Spezialisten<\/span><\/b> <\/span><\/h2>\n\n\n\n

Auch wenn Datenanalyse Software beim Umgang mit Daten helfen kann, bleiben Datenwissenschaftler begehrt und wertvoll f\u00fcr Unternehmen. <\/span>Entsprechend <\/span>umworben <\/span>sind Data Scientists am Arbeitsmarkt. \u201e<\/span>Wir brauchen diese Rolle und Leute, die mit Daten kompetent umgehen k\u00f6nnen. <\/span>Inzwischen geht es hier gar nicht mehr um das beste Gehalt, sondern eher <\/span>um <\/span>attraktive<\/span>, also spannende<\/span> Projekte<\/span> f\u00fcr Datenwissenschaftler.<\/span>\u201c, kommentiert K\u00f6nig. <\/span> <\/span><\/p>\n \n

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#STAYFORACOFFEE: Die Experten-Talks von Sage<\/h2>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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