Blogs

Home / Blogs / Ermittlung des Geschäftswerts durch datengesteuerte Entscheidungen

Inhaltsverzeichnis
Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

    Darstellung des Geschäftswerts durch datengesteuerte Entscheidungen

    Ammar Ali

    Assoziierter Marketing Manager

    Dezember 20th, 2023

    Organisationen, die Daten nutzen, sind 3x wahrscheinlicher um eine verbesserte Entscheidungseffektivität zu erfahren. Dadurch können sie mehr Kunden gewinnen, sie halten und profitabler sein.

    Obwohl viele Unternehmen das Potenzial von Daten verstehen und viel investieren, um datengesteuert zu werden, können nur einige den Wert ihrer Analytics-Investitionen erkennen und einen Wettbewerbsvorteil erzielen. Wieso den? Denn die Bedeutung datengestützter Initiativen zu kennen und Daten in der Praxis effektiv zu nutzen, sind zwei verschiedene Dinge.

    Die Frage ist, wie Sie den Geschäftswert durch Datenanalyse steigern können.

    EV-EBITDA

    Verwendung von Daten zur Optimierung des Verhältnisses von EV zu EBITDA

    Um Ergebnisse zu erzielen, die eine beträchtliche Kapitalrendite (ROI) generieren, müssen Unternehmen das Konzept der Wertschöpfung verstehen und wissen, was es für sie bedeutet. Für die meisten Unternehmen Enterprise Value (EV) zu EBITDA Multiple ist eine wichtige Bewertungsmetrik zur Bewertung von Leistung und ROI. Die Kerntreiber, die diese Kennzahl direkt beeinflussen, sind Einnahmen, Ausgaben, Gemeinkosten, Betriebskapital und Cashflow.

    Erkenntnisse aus der Datenanalyse können helfen, Engpässe und Einschränkungen in den bestehenden Prozessen zu identifizieren und wiederum neue Wertschöpfungsmöglichkeiten aufzuzeigen.

    Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das Probleme mit der Bestandsverwaltung hat. Einige Produkte sind möglicherweise im Überschuss verfügbar, während andere ausverkauft sind. Dies kann auf interne (Überschätzung der Kundennachfrage, Angst, nicht mehr vorrätig zu sein usw.) oder externe Gründe (plötzliche Änderung der Nachfrage, Unterbrechungen der Lieferkette usw.) zurückzuführen sein. In jedem Fall führt dies zu unnötigen Gemeinkosten und entgangenen Einnahmen.

    Nur durch die Ermittlung der zugrunde liegenden Ursache kann ein Unternehmen dieses Problem lösen. Eine detaillierte Analyse anhand von Qualitätsdaten hilft Managern, die Ursache des Problems zu identifizieren und die richtigen Maßnahmen zu ergreifen. In der Folge wird sich dies in einer besseren finanziellen Leistung niederschlagen, was zu einem verbesserten EV-zu-EBITDA-Verhältnis führt.

    Ermöglichung datengesteuerter Initiativen

    Einblicke sollten strategischen Speerspitzen zur Verfügung stehen, wenn sie sie brauchen. Und während es entscheidend ist, geschulte Fachleute an Bord zu haben, ist es ebenso wichtig, Prozesse zu haben, um Rohdaten in Erkenntnisse umzuwandeln.

    Natürlich ist die grafische Darstellung des Geschäftswerts keine einfache Aufgabe. Aber ein systematischer Ansatz zur datengesteuerten Entscheidungsfindung kann Unternehmen dabei helfen, Chancen zu erkennen und daraus Kapital zu schlagen, um geschäftlichen Nutzen zu erzielen.

    Stellen Sie den Zugriff auf die richtigen, analysebereiten Daten sicher

    Viele Organisationen glauben, dass ihnen Daten für Analysen fehlen, aber in den meisten Fällen verfügen sie über ausreichend Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Es wird jedoch schlecht verwaltet und nicht ausgelastet. In Silos gespeicherte, unstrukturierte Daten können, wenn sie extrahiert, transformiert und in ein konsolidiertes Repository geladen werden, einen immensen Wert bieten.

    Um Daten erfolgreich zu analysieren, benötigen Analysten Zugriff auf die richtigen Daten. Ein gut gepflegtes Data Warehouse dient als Datenkern zur Unterstützung von Business Intelligence (BI)-Initiativen. Es hilft Entscheidungsträgern, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, um einen Mehrwert für Kunden und Interessengruppen zu schaffen.

    Aufbau eines zentralen Informationszentrums

    Ein konsolidiertes Datenrepository ermöglicht es Unternehmen, die Zusammenarbeit bei datengesteuerten Projekten zu erleichtern und mehr Vertrauen in ihre strategische Geschäftsplanung zu haben. Anstatt mehrjährige Roadmaps zur Lösung von Problemen zu erstellen, können sie Daten analysieren und innovative Lösungen entwickeln, um Herausforderungen in Tagen oder Wochen zu lösen.

    Sie wollen agile Best Practices in der Data-Warehouse-Entwicklung umsetzen? Schau dir das an Whitepaper um zu lernen, wie man eine skalierbare und robuste Data-Warehouse-Architektur entwirft, die eine genaue und zeitnahe Entscheidungsfindung auf allen Ebenen Ihres Unternehmens vorantreiben kann.

     

    Autoren:

    • Ammar Ali
    Sie können auch mögen
    Data Science vs. Data Analytics: Hauptunterschiede
    Was ist OLAP (Online Analytical Processing)?
    Die 7 besten Python-ETL-Tools im Jahr 2024
    In Anbetracht Astera Für Ihre Datenverwaltungsanforderungen?

    Stellen Sie eine codefreie Konnektivität mit Ihren Unternehmensanwendungen, Datenbanken und Cloud-Anwendungen her, um alle Ihre Daten zu integrieren.

    Lassen Sie uns jetzt eine Verbindung herstellen!
    Lass uns verbinden