Die Rolle von Daten bei der Wiederherstellung nach der Krise
Da COVID-19 weiterhin weitreichende Auswirkungen auf die Geschäftstätigkeit von Organisationen auf der ganzen Welt hat, müssen wir mit der Planung und Vorbereitung einer effektiven Erholungsphase nach der Krise beginnen.
Dieses Jahr hat für alle eine Reihe von Weckrufen bereitgestellt.
Die Coronavirus-Pandemie hat Leben verwüstet – Quarantäne, Wirtschaftsstillstand und eine enorme Verringerung der sozialen Bewegung haben die Qualen noch verstärkt, und die Folgewirkung ist in den Geschäftsvierteln deutlich zu sehen.
Die Wirtschaftsmaschinerie ist schaudernd und knirschend zum Stillstand gekommen.
Verständlicherweise haben sich viele Unternehmen schwer getan, die vollen Auswirkungen der Krise zu begreifen, sind überrumpelt und haben kaum etwas anderes zu tun, als ihre Start- und Landebahnen so weit wie möglich zu strecken und abzuwarten.
Jetzt, da wir einen Wendepunkt in dieser globalen Saga erreichen, ist die Neudefinition von Geschäftsprioritäten im Wiederherstellungsprozess unerlässlich, und Daten spielen eine entscheidende Rolle.
Wie halten Daten den Schlüssel?
Zusammen mit einer soliden Fiskalpolitik zur Unterstützung der Umsatzerholung werden Organisationen, die einen datengesteuerten Wiederaufstieg planen oder planen, nach der Krise sicherlich einen Vorsprung haben. Daten als Asset sind unbezahlbar. Es enthält die Antworten auf die Fragen, die Unternehmen stellen.
Für viele Unternehmen war eine datengesteuerte Strategie jedoch bisher undenkbar. Der Weg nach vorn mag rätselhaft und voller Ungewissheiten sein. Brauchen Unternehmen an dieser Stelle wirklich noch mehr Unsicherheit?
Zeit, Ressourcen und Talent tragen alle zu dieser Ungewissheit bei; Die Einbettung einer datengesteuerten Kultur erfolgt nicht sofort, die Ressourcen, die Unternehmen zur Implementierung der Datenpraxis benötigen, können teuer sein, und die Nutzung einer Pipeline bewährter Talente ist nicht kostenlos, aber dazu gleich mehr.
Unternehmen, die das Thema ansprechen und beginnen, sich mit der Datenstrategie zu beschäftigen, könnten sich diese Hindernisse ansehen und eine mit Hindernissen übersäte Roadmap sehen. Der Zugriff auf Daten ist jedoch einfacher, als manche Unternehmen denken.
Technische Arbeiter
Es besteht die Überzeugung, dass technische Rollen belastbar sind, eine Notwendigkeit in jedem modernen Unternehmen, das riesige Datenmengen generiert, aber dies gilt nicht mehr unbedingt, da wir uns auf die „neue Normalität“ zubewegen.
Datenabteilungen und technische Mitarbeiter in größerem Umfang wurden inmitten dieser COVID-19-Unsicherheit verkleinert.
Ob es um die Umverteilung von Arbeitskräften, Kostensenkungen, Umstrukturierungen oder Konsolidierungen geht, Tatsache ist, dass, wenn Unternehmen eine erdbebenartige Veränderung am Horizont erwarten oder sich plötzlich in einer solchen befinden, diese Arbeitskräfte möglicherweise als nicht mehr so wichtig angesehen werden, wie sie es zuvor waren. Krise.
Technische Wissensarbeiter, gute, sind auch teuer. Seit einigen Jahren ist Data Science ein fester Bestandteil an der Spitze der Jobrankings. Bei guter Bezahlung, Arbeitszufriedenheit und viel Nachfrage ist das keine Überraschung.
Aber schon vor der Pandemie ließ die Nachfrage nach und die Löhne schrumpften von Jahr zu Jahr. Unternehmen können sie sich einfach nicht leisten. Jetzt, inmitten einer globalen Pandemie, klingt dies noch wahrer.
Wie reagieren Unternehmen? Bei kleineren Datenteams oder keiner bevorstehenden Einstellung aufgrund der Umstrukturierung und Kapitalerhaltung sollten Unternehmen No-Code in Betracht ziehen.
Ist No-Code eine praktikable Alternative?
No-Code, obwohl ein relativ moderner Bewegung, hat in den letzten Jahren Fahrt aufgenommen. Es ist jedoch keine neue Erfindung. No-Code gibt es in der einen oder anderen Form schon lange. Wir sind uns dessen vielleicht nur nicht bewusst.
Jeden Tag führen wir viele codierungslose Aufgaben durch, aber das ist alles „unter der Haube“, also schenken wir ihm selten Aufmerksamkeit. Wir sind in der Lage, komplexe Rechenprozesse mit nur wenigen Klicks durchzuführen.
Nehmen Sie zum Beispiel eine Textverarbeitung. Um den Stil einer Schriftart zu ändern, ist keine Programmierung erforderlich, nur eine GUI und einige Schaltflächen. Alles passiert woanders und ist für den Benutzer von geringer Bedeutung. Alles, was sie wollen, ist, ihr Endziel zu erreichen.
Wie bereits erwähnt, ist die traditionelle Datenanalyse nicht einfach, sie kann oft zeitaufwändig, ressourcenintensiv und kostspielig sein. Die Plattformen und Tools sind manchmal verworren, vollgepackt mit ungenutzten Funktionen und erfordern auch umfangreiche Schulungen, oft zu noch höheren Kosten.
Also, wenn sich die Möglichkeit bietet, diese Kosten und diese Risiken mit zu mindern No-Code-Datenanalyseplattformen, Unternehmen können intelligentere Analysen einfach und fast sofort einführen. No-Code-Datenanalyse motiviert sofort zu einer besseren Entscheidungsfindung. Unternehmen können diese wertvollen Erkenntnisse leicht mit ihrem Domänenwissen und menschlichen Talenten – Denkern und Strategen – ergänzen, bevor sie funktionsübergreifend versuchen, diese im gesamten Unternehmen zu implementieren.
No-Code-Tools Daten entmystifizieren und neue Ansätze für die Datenanalyse enthüllen; solche, die nicht von der Umverteilung von Arbeitnehmern, finanziellen Ausgaben oder der Zeit abhängen, die in neues Personal und Schulungen investiert wird.
Es ist an der Zeit, dass Unternehmen den Sprung in die „neue Normalität“ schaffen, indem sie No-Code-Datenanalysen einführen. Es wird sich in dieser unsicheren Zukunft, der wir alle gegenüberstehen, auszahlen, jetzt Lösungen und Strategien zu erforschen, um die Vorteile zu verstehen, die Unternehmen mit Daten an ihrer Seite haben können.
