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So transformieren Sie Analysen erfolgreich trotz interner Kompetenzlücken

So können Sie Analysen transformieren und gleichzeitig Fachkräfte- und Kompetenzlücken adressieren.

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Bereiten Sie sich darauf vor, die Art und Weise, wie Ihr Unternehmen Analysen angeht, zu verändern?
Wenn ja, sind Sie nicht allein. Laut einer Umfrage von McKinsey herrschaft im Bereich Datenanalyse die größte Kompetenzlücke, die Unternehmen am dringendsten schließen müssen.
Aber Transformationen sind nicht einfach. Rund 70 Prozent der Projekte scheitern und das durchschnittliche Transformationsprojekt hat eine Chance von 45 Prozent, weniger Gewinn zu erzielen.
Tatsächlich sind Lücken in analytischer Kompetenz einer der Hauptgründe für das Scheitern von Transformationen. 
Wenn Sie darüber nachdenken, Ihre Analysen zu verändern, aber mit internen Kompetenzlücken konfrontiert sind, können Sie Folgendes tun, um sicherzustellen, dass Ihre Mission erfolgreich endet.

Durchführen einer Analyse der Kompetenzlücken

Kompetenzlücken sind unvermeidlich. 43 Prozent der Unternehmen erleben sie bereits und 87 Prozent erwarten, dass sie innerhalb der nächsten fünf Jahre Kompetenzlücken aufweisen werden. 
Der beste erste Schritt besteht darin, anhand der folgenden Liste eine Analyse der Kompetenzlücken durchzuführen:

1. Ermitteln Sie die Kompetenzen, die Sie benötigen, um in Ihrer Branche sowohl jetzt als auch in Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben.

Denken Sie dabei an die Kompetenzen, die Sie jetzt und in 5–10 Jahren benötigen werden. Beziehen Sie Analyseverfahren wie Data Science (DS), Machine Learning (ML) und Artificial Intelligence (AI) ein.

2. Bewerten Sie Ihre derzeitigen Kompetenzen sowohl auf individueller als auch auf Teamebene.

Blicken Sie über Berufsbezeichnungen und Rollen hinaus. Jede Person bringt unterschiedliche Erfahrungen und Kenntnisse in ein Team ein. Evaluieren Sie dann jedes Team. Überlegen Sie, was jedes Team benötigen würde, um die Ziele Ihres Unternehmens für die nächsten 5–10 Jahre zu erreichen. 

3. Bewerten Sie Ihre aktuelle Analysetechnologie.

Bestimmen Sie anhand Ihrer Kompetenzanalyse, welche Technologie Sie benötigen, um Ihre Ziele zu erreichen. Manchmal kann Ihr derzeitiger Technologie-Stack Lücken vergrößern – oder aber schließen. Überlegen Sie, wie sich Ihre aktuellen Analyselösungen negativ oder positiv auf Kompetenzlücken sowie die langfristige Bindung und zukünftige Einstellung von Fachkräften auswirken. 

Abstimmung und Erstellung eines Plans zur Schließung von Lücken

Sobald Sie wissen, welche Lücken Sie adressieren müssen, ist es wichtig, dass Sie Ihren Plan mit Ihrem Unternehmen abstimmen.
Wie bereits erwähnt, scheitern Transformationen aus folgenden Gründen:

  • Unausgesprochene Meinungsverschiedenheiten unter den Top-Managern hinsichtlich der Ziele
  • Eine Kluft zwischen den digitalen Möglichkeiten zur Unterstützung des Pilotprojekts und den verfügbaren Fähigkeiten zur weiteren Skalierung

Um dem entgegenzuwirken, können Sie mit Ihrem Unternehmen zusammenarbeiten, um:

1. Die Ziele und Ergebnisse der Analysetransformation klar und deutlich zu kommunizieren

Welche Ergebnisse erhoffen Sie sich und wie sieht der Zeitrahmen dafür aus? Es ist am besten, mit einem kleinen Projekt zu beginnen. Ein langfristiger Plan ist jedoch wichtig für den Erfolg. Zu den Zielen kann es gehören, dass mindestens ein Mitglied jedes Teams Erfahrung mit Machine Learning und der erfolgreichen Implementierung von Best Practices hinsichtlich erklärbarer KI hat.

2. Ziele abteilungs- und teamübergreifend abzustimmen

Wenn eines Ihrer Ziele darin besteht, dass jedes Team seine Daten gut analysieren kann, müssen Sie jedem Team die Trainings, Ressourcen und den Zugang zu Technologie bereitstellen, die dafür erforderlich sind. Wenn Sie Ihre erwarteten Ergebnisse kennen, werden die Erwartungen – und Ihre Planung – für Teams und Datenexpertinnen/-experten dadurch bestimmt.

3. Erwartungen zu definieren

Sie können Ihre Erfolgschancen erhöhen, indem Sie klare Erwartungen definieren. Zu den Erwartungen können beispielsweise das Verständnis grundlegender Konzepte von Machine Learning, die Teilnahme an 30 Minuten Training pro Woche, die Entwicklung einer teamorientierten Datenstrategie und vieles mehr gehören.
Je mehr Menschen die Gründe für Veränderungen kennen, desto mehr können Sie ihren Input nutzen, um Veränderungen voranzutreiben. Umso wahrscheinlicher ist es, dass die Veränderungen den Beschäftigten helfen werden, etwas zu erreichen und dass Ihr Team mit an Bord ist und neue Veränderungen annimmt. 

Eine Gelegenheit ergreifen

Eine Analysetransformation kann aus zwei Gründen fehlschlagen: (1) Das Ziel ist nicht klar genug definiert und/oder (2) das Ziel ist zu weit gefasst.
Der beste Ansatz zur Umsetzung unternehmensweiter Veränderungen ist es, klein anzufangen und zu skalieren. Ihr erstes Projekt kann etwas so Einfaches sein wie die Automatisierung eines zeitaufwendigen Prozesses, wie z. B. Datenvorbereitung oder Berichterstellung. 
[Erfahren Sie, wie die Automatisierung eines Schrittes zu mehr als 1.500 Anwendungsfällen führte]
Der Schlüssel liegt darin, sich auf etwas zu konzentrieren, das leicht zu erreichen, aber auch zeitaufwendig ist. Sie können dann die Zeiteinsparungen aus Ihrer ersten Chance nutzen, um in andere Bereiche zu expandieren.
Klein anzufangen macht es außerdem einfacher, sich abzustimmen und klare Erwartungen zu formulieren – insbesondere, wenn es Kompetenzlücken gibt. 

Lösungen suchen und identifizieren

Nachdem Sie Kompetenzlücken identifiziert, Teams abgestimmt und eine Chance erkannt haben, brauchen Sie nur noch die richtige Analyseplattform zur Unterstützung zu finden. 
Hier sind einige Fragen, die Sie zu potenziellen neuen Anbietern oder Ihren aktuellen Lösungen beantworten sollten:
Lässt sie sich leicht skalieren?
Überlegen Sie, wie die Lösung sowohl für die Ausweitung der Benutzerzahl als auch für die Erweiterung des Fachwissens skaliert werden kann. Kann Ihre Analyseplattform eine Reihe von Services bereitstellen, wenn Sie Ihre Analysetransformation umsetzen und Wissenslücken schließen?
Können Personen sie beispielsweise nutzen, um sich wiederholende Datenaufgaben zu lösen und Machine Learning bereitzustellen? Können Datenspezialisten und -spezialistinnen sowie Führungskräfte sie für ihre Anforderungen nutzen?
Bereitet sie Ihr Unternehmen auf den Erfolg vor?
Die Schließung von Kompetenzlücken umfasst Lücken, die durch den Weggang von Beschäftigten und durch Neueinstellungen entstehen. Ihre Plattform muss es Ihnen ermöglichen, neue Fachkräfte zu gewinnen, sie einzuarbeiten und sie zu halten, während sie wachsen. 
Ermöglicht sie Zusammenarbeit?
Umgebungen, die auf Zusammenarbeit ausgerichtet sind, führen zu einem höheren Erfolg. Doch mit dem Wechsel zu einer stärker auf Remote-Arbeit ausgerichteten Arbeitsumgebung ist die Zusammenarbeit immer schwieriger geworden.
Die richtige Plattform umfasst Tools, mit denen Sie Ressourcen ganz einfach freigeben, Datenverlaufskontrollen und -prozesse erklären, über verschiedene Zeitzonen und Regionen hinweg arbeiten und vieles mehr.

Fazit

Die Transformation von Analysen bei gleichzeitiger Bewältigung interner Kompetenzlücken stellt für jedes Unternehmen eine Herausforderung dar.
Bevor Sie in Lösungen investieren, sollten Sie einen Schritt zurücktreten, die Situation beurteilen, Ihre Teams abstimmen und einen zeitaufwendigen, aber hochwertigen Anwendungsfall auswählen.
Geben Sie Ihren Teams dann die Möglichkeit, den Rest zu erledigen.

Bauen Sie ein erfolgreiches Kompetenzzentrum für Ihre Transformation auf

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Ein Artikel von
Shane Remer
Shane Remer
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