Fehlen Datenanalysen in Ihrer digitalen Transformation?

Nahezu jedes große Unternehmen befindet sich bereits im Prozess der digitalen Transformation, aber einige erzielen nicht die erwarteten transformativen Ergebnisse für ihr Endergebnis. Als Antworten eingingen Digital.aiUmfrage zum Fortschrittsbericht zur digitalen TransformationWir haben herausgefunden, dass 54 % der Befragten berichten, dass sich ihre digitale Transformation negativ auf ihr Geschäftsergebnis ausgewirkt hat, und 49 % berichten, dass sie nicht die erwarteten Ergebnisse erzielt haben.

 

Es gibt viele Dinge, die einem Unternehmen fehlen könnten, wenn es nicht den angestrebten Erfolg erzielt, aber ein Mangel an Datenverfügbarkeit und -transparenz kann das größte Problem sein. Die Datenüberwachung ermöglicht es Unternehmen, die Leistung ihrer internen Prozesse sowie die externen Ergebnisse ihrer Arbeit direkt zu sehen. Analytics kann diese Daten umwandeln, um tiefgreifende Erkenntnisse zu gewinnen, Schwächen und Engpässe aufzudecken und gleichzeitig Chancen aufzuzeigen. Entscheidend ist, dass Daten im Rahmen der digitalen Transformation auch zur Aufdeckung und Quantifizierung von Risiken genutzt werden können, was ein effektives Risikomanagement und eine schnelle Reaktion ermöglicht. Insgesamt leiten Datensignale Organisationen und helfen ihnen dabei, Fortschritte in Richtung ihrer wichtigsten Prioritäten zu markieren.

Trotz des Werts, den Daten erzeugen können, a Forrester-Bericht fanden heraus, dass „Unternehmen weniger als 50 % ihrer Entscheidungen auf der Grundlage quantitativer Informationen und nicht auf der Grundlage von Bauchgefühl, Erfahrung oder Meinung treffen.“ Derselbe Bericht ergab, dass 85 % der Befragten angaben, die Menge der für Entscheidungen verfügbaren Dateneinblicke erhöhen zu wollen, 91 % berichten jedoch von großen Herausforderungen dabei, diesen Punkt zu erreichen.

Die Implementierung eines umfassenden Datenanalysesystems, das den automatisierten Import von Daten aus allen wichtigen Aufzeichnungssystemen ermöglicht, bietet die Lösung, die diese Unternehmen benötigen, um ihre Ziele der digitalen Transformation besser zu erreichen.

Zu den Hauptvorteilen der Datenanalyse gehört die Fähigkeit:

• Effizienz erhöhen
• Beschleunigte Agilität
• Reduzieren Sie RisikenAccelerVerwenden Sie Datenanalysen, um die Effizienz zu steigern

Viele Unternehmen spüren, dass ihre Teams nicht mit der Geschwindigkeit vorankommen, die sie erreichen könnten, und dass verschiedene Faktoren ihre Geschwindigkeit bremsen. Doch oft fehlen IT-Führungskräften die Daten, um zu quantifizieren, welche KPIs schlechter abschneiden, ganz zu schweigen von den Daten, die nötig sind, um die wahrscheinlichsten zugrunde liegenden Ursachen aufzudecken.

Mit automatisiertem Import aus allen wichtigen Aufzeichnungssystemen Analyseplattform wie Digital.ai ist in der Lage, Erkenntnisse zu gewinnen, die für kritische Prozessänderungen erforderlich sind.

Leistungsdaten in der gesamten End-to-End-Pipeline zeigen, welche Teams (oder Anbieter) im Rückstand sind. Es kann auch Engpässe im Wertschöpfungsprozess aufdecken. Die schlechte Leistung offenbart Chancen für neue Prozesse, Technologien oder Coaching. Insgesamt ermöglicht die Überwachung von Leistungs-KPIs Unternehmen, ihre Teams durch objektive und transparente Maßnahmen stärker zur Rechenschaft zu ziehen und ihnen die Werkzeuge an die Hand zu geben, die sie benötigen, um die Leistung auf breiter Front zu steigern.

Überwachungsmetriken wie die Summe aller ungeplanten Arbeiten in allen Prozessen können Teams Einblicke geben, um Ineffizienzquellen zu beseitigen und eine stressfreiere Arbeit anzustreben DevOps Umfeld. Zur Darstellung können Betriebsdaten herangezogen werden welche IT-Probleme die größten Auswirkungen haben. Die gezielte Bekämpfung der größten Schwachstellen verbessert die MTTR und kann zu einer effizienteren Lösung von Vorfällen führen, wodurch Ausfallzeiten und andere Auswirkungen auf den Service minimiert werden. Wenn beispielsweise eine Hauptursache für generierte Tickets und Verzögerungen mit ständigen Datenbankänderungsanfragen zusammenhängt, kann der Betrieb einen optimierten Prozess mit Berechtigungen entwickeln, die die Teamrollen besser widerspiegeln, und automatisierten Genehmigungen für ausgewählte Berechtigungsstufen.

Durch die Nutzung von Daten mit maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) können Unternehmen kritische Quellen für ungeplante Ausfallzeiten und ungeplante Arbeiten überwachen. A Engine zur Ursachenanalyseist beispielsweise in der Lage, die wahren Auslöser von Vorfällen aufzudecken und sie ein für alle Mal zu beseitigen. Als Beispiel für diese Art von Funktion hatte ein Einzelhandelskunde in mehreren Regionen Probleme mit seinem POS-System; das Numerifizieren (jetzt Digital.ai Das Analytics-Team half der Organisation dabei, eine einzigartige Ursache zu ermitteln, und ermöglichte ihren Betriebsleitern die Einführung eines neuen Wissensdatenbankartikels, der Teams weltweit anleitet, wie sie das Problem beheben können.

Beschleunigte Agilität durch datengesteuerte Erkenntnisse

Agile Transformationsziele können häufig durch den Einsatz proaktiver Prozessoptimierungen und erhöhter Automatisierung unterstützt werden. Engpässe bei Teamübergaben oder Übergängen von einer Pipeline zur nächsten sind oft die Ursache, ebenso wie langwierige Änderungsgenehmigungen.

Durch die Nutzung von Analysen bei der digitalen Transformation können Unternehmen ihre Teams mithilfe einer einzigen Ansicht der wichtigsten KPIs aufeinander abstimmen. Mit dieser einzigen Informationsquelle können sich Teams von Anfang bis Ende auf Verbesserungen des Wertstroms konzentrieren, um bestimmte Ergebnisse zu erzielen, und nicht nur bestimmte Leistungszahlen zu erreichen. Von Kunden gemeldete Erfahrungsdaten können beispielsweise den Feedback-Kreislauf für Entwickler schließen und Teams so erkennen lassen, welche Releases nicht nur die Sprintgeschwindigkeitsziele erreicht, sondern auch zu einer höheren Benutzerzufriedenheit geführt haben.

Datenfeedback wie dieses kann genutzt werden, um die Mitarbeitererfahrung und die teamübergreifende Zusammenarbeit insgesamt zu verbessern. Die Verwendung von Daten sorgt für mehr Sicherheit, Klarheit und Verantwortlichkeit. Wenn Teams internes Feedback erhalten, wissen sie, dass sie nicht Opfer von Voreingenommenheit werden, und Prozessänderungsanfragen können durch Daten untermauert werden, die die erwarteten Ergebnisse belegen.

Durch die Bereitstellung einer gemeinsamen Datenquelle können Teams auch ihre eigene Leistung proaktiv überwachen. Sie können sogar Self-Service-Business-Intelligence aus Dashboards und Analysetools nutzen, um ihre eigenen Arbeitsergebnisse zu analysieren und Antworten auf brennende Fragen zu erhalten. Ein Sprint-Planungsteam kann beispielsweise Änderungen nach Feature-Bereich und dann nach entgangenen Fehlern sortieren, um zu zeigen, welche Feature-Bereiche tendenziell die meisten Probleme bereiten, und es darüber informieren, welche User Stories in seinem Portfolio den größten positiven Einfluss auf das Produkterlebnis haben würden.

Quantifizieren und reduzieren Sie Risiken mit datengestützten KI/ML-Technologien

KI/ML-Analyse-Engines können das Modelltreiber von Veränderungsrisiken um Praktiken oder CIs zu identifizieren, die tendenziell die meisten Schwachstellen, Probleme und Vorfälle verursachen. Im Laufe der Zeit zeigen historische Daten die Änderungen, die zur Veröffentlichung anstehen und das höchste Potenzial für die Verursachung eines entsprechenden Vorfalls haben. Diese Kontextinformationen können verwendet werden, um automatisierte CAB-Genehmigungen für Änderungen zu veranlassen, die als Risiken auf niedriger Ebene identifiziert wurden. Bei Risiken auf mittlerer und hoher Ebene liefern die Daten Kontext für manuelle Überprüfungen und ermöglicht es der Überprüfung, sich auf speziell identifizierte Risikofaktoren zu konzentrieren.

KI/ML-gesteuerte Analyse-Engines ermöglichen es Unternehmen inmitten einer digitalen Transformation, die Produktleistung hinsichtlich wichtiger Kennzahlen wie entgangener Fehler oder ungeplanter Serviceausfallzeiten genau zu dokumentieren. Diese Informationen wiederum fließen in gezielte Verbesserungen der Entwicklungs- und Betriebspraktiken ein.
Das Verständnis der Treiber des Änderungsrisikos ermöglicht es Unternehmen außerdem, SLA-Verstöße, Sicherheitsbedrohungen oder Situationen, in denen eine Änderungsbereitstellung zu erheblichen Leistungsmängeln führt, schnell zu identifizieren und zu beheben. Daten zu den Treibern des Änderungsrisikos schließen daher den Feedback-Kreislauf zu Betriebsrisiken und unterstützen so die agile Funktionsplanung, das Produktportfoliomanagement und die Entwicklungspraktiken insgesamt.

Nutzen Sie Datenanalysen, um Ihre digitalen Transformationsziele zu erreichen

Das Fehlen einer einzigen Quelle der Wahrheit und eines kontinuierlichen Datenfeedbacks ist eine große Schwachstelle bei den Initiativen zur digitalen Transformation vieler Unternehmen. Ohne Daten können Ergebnisse effektiv randomisiert werden. Oder, schlimmer noch, eine fehlgeleitete Intuition kann die Organisation auf den entgegengesetzten Weg zum Fortschritt treiben.

Mit Datenanalysen im Rahmen der digitalen Transformation kann das Unternehmen den Fortschritt wichtiger Initiativen messen und auch die notwendigen Erkenntnisse gewinnen, um die Geschwindigkeit dieses Fortschritts zu erhöhen. Auf diese Weise kann datengesteuerte Entscheidungsfindung auf allen Ebenen Teil der Unternehmenskultur werden.

Mit den Worten von Douglas Laney, VP-Analyst bei Gartner: „Die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens in der aufstrebenden digitalen Wirtschaft erfordert schnellere, zukunftsweisende Entscheidungen.“ Daten- und Analyseführer müssen sich in der strategischen Unternehmensplanung durchsetzen, um sicherzustellen, dass Daten- und Analysekompetenzen in die öffentlich zugänglichen Unternehmenspläne auf höchster Ebene integriert werden.“ 

Die Fähigkeit, Prozesse zu durchschauen und die Leistung von Anfang bis Ende zu überwachen, ist der Schlüssel dafür, dass eine Initiative zur digitalen Transformation auf Hochtouren läuft. Viele Unternehmen können die Schwachstellen, die sie während ihrer digitalen Transformation verspüren, vage beschreiben, sie können sie jedoch nicht quantifizieren. Isolierte Berichte, die aus einzelnen Anwendungen generiert werden und eine fragmentierte Sicht auf einzelne Systeme schaffen, können diesen Mangel an Datentransparenz nicht ausgleichen. 

Ein unternehmensweites Datenanalysesystem wie Digital.ai Analyse wird gebraucht. Diese Systeme sind in der Lage, Daten aus den Tools und Plattformen zu importieren, die Teams täglich nutzen, und so blinde Flecken zu beseitigen. Darüber hinaus werden die Daten aggregiert, um universell anwendbare Metriken zu erstellen, die das Gesamtergebnis bestimmter Wertströme beschreiben. Self-Service-Abfrage-/Sortierungs-Drilldown-Funktionen und informative Dashboards ermöglichen es Mitarbeitern auf allen Ebenen, ihre eigenen Fragen zu stellen, ihre eigenen Erkenntnisse zu gewinnen und proaktiv zu werden – und so jedes Team selbstständig zu gezielten Verbesserungen zu führen.

Aufgrund dieser Fähigkeiten können Analysen einen enormen transformativen Einfluss haben, von der Spitze des Unternehmens nach unten und dann wieder zurück an die Spitze. Möglicherweise ist es die fehlende Zutat, damit Ihr Rezept für die digitale Transformation zu dem Ergebnis führt, das sich Ihr Unternehmen schon immer vorgestellt hat.

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