Warum Sie von datengeführt zu datengetrieben wechseln müssen

Datengetriebenes Geschäft

Mathias Golombek, CTO bei Exasol, erklärt, wie wichtig es ist, von einer reaktiven, datengesteuerten Organisation zu einer proaktiv datengesteuerten zu wechseln.

Business Intelligence ist das Lebenselixier moderner Organisationen. Das Sammeln, Mining, Reporting und Extrahieren relevanter interner und externer Informationen, um Mehrwert zu schaffen und Ihr Unternehmen voranzubringen, ist unerlässlich. Aber es reicht nicht mehr aus, dass Sie reaktiv datengesteuert sind – Sie müssen auch proaktiv datengesteuert sein.

Angesichts der schieren Menge an Daten, die jeden Tag erstellt werden, kann die Datenanalyse weit über die traditionelle BI hinausgehen, um Ihnen eine größere vorausschauende Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Echtzeit-Erkenntnissen zu ermöglichen.

Die Weiterentwicklung bestehender BI-Technologien und -Strategien zu einem auf Datenanalysen basierenden Ansatz ist von entscheidender Bedeutung. Dies eröffnet die Möglichkeit, neue Erkenntnisse zu gewinnen, fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen, Vorhersagen zu treffen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Der Übergang kann auch ein wichtiger Treiber für Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI) sein, um die Geschäftseffizienz weiter zu steigern. Von der Automatisierung der sich wiederholenden Dateneingabe bis hin zur Lieferkette und Bestandskontrolle – aber die Nutzung dieser Technologien bedeutet, dass saubere, genaue und detaillierte Daten als Grundlage für Entscheidungen erforderlich sind.

Eine Live-Verbindung zu einer In-Memory-Datenbank


Um diesen neuen Ansatz zu ermöglichen, ist die richtige Datenbank im Herzen Ihrer Organisation von grundlegender Bedeutung. Weniger ausgefeilte Datenbanken können sich auf voraggregierte Daten verlassen, was die Qualität der Erkenntnisse beeinträchtigt, auf deren Grundlage Entscheidungen getroffen werden.

Wenn Sie ein oder mehrere BI-Tools verwenden und erweiterte Datenanalysen durchführen möchten, ist eine Live-Verbindung zu einer In-Memory-Datenbank wirklich geeignet. Es bietet Geschwindigkeit, Effizienz, Kompatibilität und Echtzeitverfügbarkeit von Informationen, was neue Möglichkeiten mit sich bringt. Das Ausführen einer Live-Verbindung von einem BI-Tool zu einer In-Memory-Datenbank bedeutet, dass komplexere Analysen schneller durchgeführt werden können, unabhängig von dem Tool, in dem Sie Ihre Abfragen anzeigen. Ein BI-Tool generiert die Abfrage, sendet sie an Ihre Datenbank, empfängt die Ergebnisse und rendert sie dann in Ihrem gewählten Format – alles in Sekundenschnelle auf Ihren Echtzeit-Rohdaten.

Es ist auch keine Codierung erforderlich, um eine Live-Verbindung zu aktivieren, sodass Benutzer sofort tiefer in die Daten eintauchen können. Darüber hinaus überwachen integrierte intelligente Algorithmen die Nutzung und führen Selbstoptimierungsaufgaben durch, sodass Ihre Datenbankadministratoren Zeit für die Arbeit an hochwertigeren Projekten haben – was die Produktivität steigern und die Gesamtbetriebskosten senken kann.

Eine ganz neue Welt tieferer Einsichten


Ein besonders vorteilhafter Anwendungsfall einer Live-Verbindung zwischen Ihren BI-Tools und einer In-Memory-Datenbank ist, wenn Sie prädiktive Analysen sammeln möchten. Dies kann bedeuten, zukünftige Umsätze zu prognostizieren, die Wartung von Maschinen vorauszusehen und zu planen oder demografische Trends oder Klimaschwankungen vorherzusagen.

Hersteller wie BMW und Rolls-Royce nutzen die Datenanalyse seit vielen Jahren, um Fehlermuster in Prototypen zu erkennen und prädiktive Motormodellierung zur Qualitätssicherung durchzuführen. Die Betriebszeit kritischer Anlagen kann auch optimiert werden, indem Analysen eingesetzt werden, um deren Ausfall vorherzusehen, wodurch die Maschinenausfallzeit in der Regel um 30 % bis 50 % reduziert und die Maschinenlebensdauer um 20 % bis 40 % verlängert wird.

Für Einzelhändler kann Predictive Analytics sicherstellen, dass Engpässe angegangen werden können, bevor sie entstehen. In Geschäften verwenden beispielsweise Einzelhändler wie Target, CVS, Nordstrom und Walmart Sensoren und Beacons, um Kundenreisen und -interaktionen zu verfolgen, Schwachstellen zu identifizieren und Ladenlayouts zu ändern oder die Mitarbeiterzahl auf der Grundlage von Datenerkenntnissen zu erhöhen. Und online können Preise nahezu in Echtzeit analysiert und dynamisch angepasst werden, je nach Website-Aktivität, Wettbewerberpreisen, Produktverfügbarkeit, Artikelpräferenzen, Bestellhistorie, erwarteter Gewinnspanne und mehr.

Die richtige Datenbank kann auch durch schnelle Ladezeiten (dh keine Pufferung oder Verzögerungen), reaktionsschnelle Filter und Aktionen ein hervorragendes Benutzererlebnis garantieren. Beispielsweise analysiert Badoo, eine der weltweit beliebtesten Dating-Apps, 350 Terabyte an Daten, darunter sechs Milliarden Ereignisse pro Tag (z. B. Aufrufe, Swipes und abgeschlossene/abgebrochene Zahlungstransaktionen) – das entspricht mehr als einem Ereignis pro Benutzer und Sekunde.

Die von Badoo gesammelten Erkenntnisse führen dank schneller Modelle für maschinelles Lernen in Echtzeit zu Verbesserungen für App-Benutzer. Diese fördern Upgrades auf die Vollversion der App und prognostizieren die Abwanderung, erkennen Anomalien und prognostizieren Zahlungen für schnelle Transaktionen und Problemlösungen.

Umstellung auf eine proaktive Datensteuerung


Datenineffizienzen können Sie nicht länger aufhalten. Ihre BI-Berichte leben und sterben mit der Leistung Ihrer Datenbank, insbesondere in schnelllebigen Umgebungen, in denen Einblicke in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit erforderlich sind. Diese zeitnahen Informationen für die Entscheidungsfindung sind unerlässlich, um den ROI Ihrer Analyseinvestitionen zu maximieren, nicht nur Tag für Tag geschäftskritische Erkenntnisse zu liefern, sondern sich auch an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen.

Moderne BI-Tools bieten das „Smarte“ und die In-Memory-Datenbank das „Schnelle“, mit einem Toolkit, um die zugrunde liegenden Daten schnell zu manipulieren und zu visualisieren.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, stellen Sie sicher, dass Ihr Unternehmen den Übergang zu einem datengesteuerten und nicht nur datengesteuerten Unternehmen vollzieht, und fangen Sie an, die Grenzen dessen zu erweitern, was Sie mit Ihren BI-Tools tun können, um neue wirtschaftlich wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Erfahren Sie mehr über die neueste V7-Iteration von Exasol Blogbeitrag.


Matthias Golombek

CTO bei Exasol. Unsere Kunden und Partner loben unsere robuste Spitzentechnologie, unseren leidenschaftlichen Support und die Art und Weise, wie wir ihnen helfen, erfolgreich zu sein. Renommierte Unternehmen aus der ganzen Welt vertrauen auf unsere Technologie und verbessern ihre Geschäfte, indem sie eine völlig neue Ebene der Analytik implementieren.

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