Datengetriebenes Entscheidungsmanagement
Datengetriebenes Entscheidungsmanagement nutzt analytische Ansätze, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungGeschäftlich
- EntscheidungstypDesign
- OrganisationsreifeReif
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Datenschutzrisiken können auftreten.
- Unzureichende Analyse kann zu falschen Schlussfolgerungen führen.
- Technische Herausforderungen bei der Datenverarbeitung.
- Regelmäßige Überprüfung der Datenqualität
- Sicherstellung der Datensicherheit
- Einbindung der Stakeholder in den Entscheidungsprozess
I/O & Ressourcen
- Marktforschungsdaten
- Kundendaten
- Verkaufshistorie
- Datengestützte Entscheidungen
- Verbessertes Kundenengagement
- Höhere Konversionsraten
Beschreibung
Datengetriebenes Entscheidungsmanagement ermöglicht Unternehmen, Entscheidungen basierend auf genauen Datenanalysen und statistischen Methoden zu treffen. Es fördert die Effizienz und Präzision in der Entscheidungsfindung.
✔Vorteile
- Verbessert die Genauigkeit von Entscheidungen.
- Steigert die Effizienz im Entscheidungsprozess.
- Ermöglicht proaktive anstelle von reaktiven Entscheidungen.
✖Limitationen
- Daten können fehlerhaft oder unvollständig sein.
- Mangelnde Datenkompetenz kann die Anwendung erschweren.
- Zu starke Abhängigkeit von Daten kann zu Fehlentscheidungen führen.
Trade-offs
Metriken
- Time-to-Decision
Die Zeit, die benötigt wird, um eine informierte Entscheidung zu treffen.
- Kundenzufriedenheitsindex
Ein Maß für die Zufriedenheit der Kunden mit den angebotenen Diensten.
- ROI der Projekte
Der Return on Investment für Projekte, die datengestützte Entscheidungen verwenden.
Beispiele & Implementierungen
Einführung einer neuen Produktlinie
Ein Unternehmen analysierte umfassend den Markt und die Kundenbedürfnisse, bevor es eine neue Produktlinie einführte.
Optimierung des Kundenservices
Durch die Analyse von Kundenfeedback konnte ein Unternehmen seinen Kundenservice erheblich verbessern.
Verbesserung der Vertriebseffektivität
Ein Unternehmen nutzte Datenanalysen, um die Effektivität seiner Vertriebsteams zu steigern.
Implementierungsschritte
Auswahl der geeigneten Datenanalyse-Tools
Schulung des Teams in der Datenanalyse
Daten sammeln und analysieren
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete IT-Systeme
- Mangelnde Dokumentation von Datenanalysen
- Unzureichende Datenintegrationsstrategien
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Entscheidungsfindung ohne Datenanalyse
- Abhängigkeit von einer einzigen Datenquelle
- Vernachlässigung der Datensicherheit
Typische Fallen
- Schlechte Datenqualität nutzen
- Entscheidungen zu schnell treffen
- Mangelnde Kommunikation im Team
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Datenzugang und -verfügbarkeit
- • Technologische Infrastruktur
- • Richtlinien zur Datennutzung