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Angesichts des medialen Hypes und der politischen Bemühungen in Sachen Künstlicher Intelligenz geraten kleine und mittelständische Unternehmen zunehmend unter Innovationsdruck. Bleibt man auch dann wettbewerbsfähig, wenn man sich dem Thema erst später widmet? Sind eigene Fachkräfte, zwingend erforderlich, um dabei voranzukommen? Wie hoch ist der Investitionsaufwand, um verwertbare Ergebnisse zu erzielen? Während Konzerne eigens hierfür aufgebaute Projektteams finanzieren, ist das für den Mittelstand keine Option. Es mangelt nicht nur an den erforderlichen finanziellen Mitteln, sondern oft auch am Personal. Gerade deswegen sollten sich Mittelständler frühzeitig mit Themen wie Data & Analytics oder Intelligent ERP auseinandersetzen.

Intelligence-as-a-Service für die Prozessoptimierung zwischendurch

Dank moderner Technologien müssen wir Menschen heute nicht mehr alles selbst erledigen. Bestes Beispiel ist hierfür die Cloud, mit der sich das leidige Infrastrukturthema elegant umschiffen lässt. Ist für Datenanalysen keine eigene Hardware erforderlich, sinken die Investitionskosten. Standardisierte Konnektoren helfen zudem, unterschiedliche Datenquellen mit Analyse-Werkzeugen automatisch zu verknüpfen. Auf diese Weise gelangt man schnell zu Ergebnissen, ohne hierfür eigene Experten an Bord zu holen. Neben technischen Fragen sollten Sie für einen erfolgreichen Einstieg in Data & Analytics vor allem die folgenden fünf Tipps beachten:

1. Gehen Sie kleine, überschaubare Projekte mit hohem Nutzwert zuerst an.
2. Kommunizieren Sie Ziele und Strategie.
3. Bewerten Sie Ihre Daten objektiv und kritisch.
4. Setzen Sie Ihre Anforderungen Schritt-für-Schritt um.
5. Lassen Sie es zu, wenn Ihr Projekt eine Eigendynamik entwickelt.

Reine Prestigeprojekte, die sich nicht an den eigenen Geschäftsprozessen orientieren, scheitern häufig, weil man dabei schnell den Fokus verliert. Widmen Sie sich stattdessen Vorhaben, die reale Probleme lösen und deren Mehrwert entsprechend einfach zu vermitteln ist. So ist sichergestellt, dass sich Ihre Mitarbeiter kritisch mit den eigenen Prozessen auseinandersetzen und konstruktiv zur Lösung beitragen. Letzteres ist entscheidend, wenn es darum geht, die eigenen Daten zu pflegen und aufzubereiten. Gerade an dieser Stelle entstehen häufig neue Ideen, die jedem Projekt seine eigene Dynamik gibt.

Wie geht ihr Unternehmen das Thema Data & Analytics an? Haben sie Daten, die bisher nur abgelegt und nicht gewinnbringend genutzt werden? Rufen Sie uns an oder schreiben Sie uns eine E-Mail. Dann finden wir hierfür gemeinsam eine Lösung.

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Fünf Tipps für einen erfolgreichen Einstieg in Data & Analytics