{"id":70864,"date":"2023-08-23T12:45:29","date_gmt":"2023-08-23T09:45:29","guid":{"rendered":"https:\/\/eleks.com\/?p=70864"},"modified":"2024-11-29T16:12:19","modified_gmt":"2024-11-29T13:12:19","slug":"daten-roi-data-analytics-projekte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eleks.com\/de\/blog\/daten-roi-data-analytics-projekte\/","title":{"rendered":"Daten-ROI: So bewerten Sie den Wert Ihrer Daten- und Analyseprojekte"},"content":{"rendered":"
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Daten-ROI: So bewerten Sie den Wert Ihrer Daten- und Analyseprojekte<\/h1>\r\n <\/div>\r\n
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\r\n \r\n Home <\/a>\r\n \r\n Artikel <\/a>\r\n \r\n Data Science-Dienste <\/a>\r\n <\/div> \r\n \r\n \r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\r\n\r\n<\/div><\/div><\/div><\/div>
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Die Messung der Wirksamkeit der datengest\u00fctzten Initiativen Ihres Unternehmens ist von entscheidender Bedeutung. Die j\u00e4hrlich von NewVantage Partners durchgef\u00fchrte Studie <\/a>\"Data and AI Leadership Executive Survey\" zeigt, dass 92,1 % der Befragten angaben, eine Rendite auf ihre Daten- und KI-Investitionen zu erzielen. Trotz dieser Fortschritte gelingt es den Unternehmen jedoch h\u00e4ufig nicht, den ROI ihrer Datenprojekte genau zu bewerten.<\/p>\n

Das Problem besteht darin, dass es schwierig ist, die Auswirkungen von Daten- und Analyseprojekten auf Verbesserungen und kritische Gesch\u00e4ftsergebnisse wie Gewinnsteigerungen und Kostensenkungen zu quantifizieren. Dar\u00fcber hinaus wird die Sch\u00e4tzung dadurch erschwert, dass es schwierig sein kann, alle Vorteile, die solche L\u00f6sungen bieten, in eine einzige Zahl umzuwandeln, insbesondere wenn diese Vorteile \u00fcber verschiedene Abteilungen und Teams verteilt sind.<\/p>\n

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Wie misst man den ROI von Daten- und Analyseinitiativen?<\/h2>\n

Der ROI (Return on Investment) ist ein finanzieller Indikator, der die Rentabilit\u00e4t einer Investition misst. Es gibt verschiedene M\u00f6glichkeiten, den ROI zu berechnen, aber die g\u00e4ngigste Formel ist einfach der Nettogewinn geteilt durch die Gesamtinvestition.<\/p>\n

Es kann jedoch schwierig sein, den ROI von Daten- und Analyseprojekten<\/a> allein in Zahlen auszudr\u00fccken. Um den ROI zu berechnen, m\u00fcssen Unternehmen zun\u00e4chst ihre Definition von \"Erfolg\" festlegen und alle direkten und indirekten Wege identifizieren, auf denen Daten oder die Datenabteilung einen Beitrag geleistet haben. Eine direkte Auswirkung liegt vor, wenn ein Projekt unmittelbar zu einem Ergebnis f\u00fchrt. Indirekte Auswirkungen treten auf, wenn ein Projekt Aktivit\u00e4ten erm\u00f6glicht, die zu besseren Ergebnissen f\u00fchren, oder andere Aktivit\u00e4ten anregt, die zu besseren Ergebnissen f\u00fchren.<\/p>\n

Erfolg kann viele Formen annehmen, sowohl materielle als auch immaterielle. Daten k\u00f6nnen dazu beitragen, den Umsatz zu steigern, die Leistung zu verbessern, die Retourenquote zu senken, die Kundenzufriedenheit zu erh\u00f6hen und den Ruf des Unternehmens zu verbessern. Es ist wichtig, alle m\u00f6glichen Szenarien in Betracht zu ziehen, in denen datenbezogene Projekte (z. B. Data Science-Projekte) n\u00fctzlich sein und zum Erfolg f\u00fchren k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div>\n \r\n \"Enterprise <\/a>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div><\/div><\/div>

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Wichtige Faktoren bei der Berechnung des ROI von Daten- und Analyseprojekten<\/h2>\n

Wie bei jedem IT-Projekt k\u00f6nnen Daten- und Analyseprojekte sowohl quantifizierbare als auch nicht quantifizierbare Vorteile bringen. Lassen Sie uns diese n\u00e4her betrachten:<\/p>\n

1. Kostenreduktion<\/h3>\n

Eine der Kennzahlen, die sich bei datengetriebenen Initiativen relativ leicht messen l\u00e4sst, ist die Kostensenkung. Die Automatisierung und die Schaffung eines benutzerfreundlichen analytischen \u00d6kosystems f\u00fchren in der Regel zu einer erheblichen Verringerung des Zeitaufwands, den die Nutzer f\u00fcr allt\u00e4gliche Aufgaben ben\u00f6tigen. Diese Effizienzsteigerung kann ann\u00e4hernd quantifiziert werden, indem Interviews mit den Nutzern durchgef\u00fchrt werden, um herauszufinden, wie viel Zeit eingespart wird. Eine grobe Sch\u00e4tzung kann dann mit einer Formel wie der folgenden berechnet werden:<\/p>\n

Monatliche Einsparungen = eingesparte Stunden pro Monat * Gesamtzahl der Nutzer * ungef\u00e4hre Personalkosten pro Stunde (Gesamtkosten, nicht nur Personalkosten<\/code><\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus kann der ROI durch die Senkung der Infrastruktur- und Lizenzkosten gesch\u00e4tzt werden. Beispielsweise kann die Umstellung auf On-Demand-Cloud-Computing die Infrastrukturkosten drastisch senken. Einem Bericht von KPMG <\/a>zufolge k\u00f6nnten Unternehmen 10-20 % ihres j\u00e4hrlichen IT-Budgets<\/a> einsparen, wenn sie einige oder alle Aktivit\u00e4ten in die Cloud verlagern w\u00fcrden. Dies w\u00fcrde mehr als 30 % des Infrastrukturbudgets (vor allem f\u00fcr Rechenzentren und Netzwerke) freisetzen. Genaue Zahlen zu den Einsparungen k\u00f6nnen der Rechnung des Cloud-Anbieters entnommen werden.<\/p>\n

Die Minimierung der Supportkosten kann auch zur Messung des ROI von datengetriebenen L\u00f6sungen herangezogen werden. Die Vereinfachung des analytischen \u00d6kosystems wird h\u00f6chstwahrscheinlich auch die gesamte Supportzeit und -kosten reduzieren. Ein datengesteuerter Kundendienst-Chatbot kann dazu beitragen, die Supportkosten zu senken und das Kundenerlebnis zu verbessern.<\/p>\n

2. Direkte Monetarisierung von Daten<\/h3>\n

Die Berechnung des ROI der direkten Datenmonetarisierung ist relativ einfach. In der Regel handelt es sich um einen unkomplizierten Prozess, der auf den Einnahmen aus dem Verkauf der Daten basiert. Das hei\u00dft, wenn Ihr Hauptziel darin besteht, eine neue Einnahmequelle zu erschlie\u00dfen, und nicht darin, Ihr Dienstleistungsangebot zu erweitern, um Ihre Kundenbeziehungen zu st\u00e4rken.<\/p>\n

Es gibt verschiedene Arten von Daten, die zu Geld gemacht werden k\u00f6nnen - von unverarbeiteten Sensorinformationen bis hin zu Beobachtungen, die von Analyseabteilungen gesammelt werden. Die Art der Daten, die in ein Produkt umgewandelt werden k\u00f6nnen, ist von Branche zu Branche sehr unterschiedlich.<\/p>\n

3. Einnahmen steigern<\/h3>\n

Es kann eine Herausforderung sein, die Auswirkungen von Daten- und Analyseprojekten auf den Unternehmensumsatz zu messen. Die Messung h\u00e4ngt stark von der Art und Anzahl der Umsatzstr\u00f6me ab, da mehr als eine Initiative zur Umsatzsteigerung beitragen kann.<\/p>\n

Mit anderen Worten, datengetriebene Entscheidungen, die durch Datenanalysen unterst\u00fctzt werden, k\u00f6nnen hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf einzelne Projekte bewertet werden. Beispielsweise kann der Einsatz von maschinellem Lernen zur Kundensegmentierung dazu beitragen, Werbeaktivit\u00e4ten auf die vielversprechendsten potenziellen Kunden zu konzentrieren, wodurch die Marketingkosten gesenkt und die Ums\u00e4tze gesteigert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Im Automobilsektor <\/a>wird die vorausschauende Wartung zur Optimierung der Lebensdauer und Leistung von Fahrzeugen wahrscheinlich zu geringeren Wartungskosten und einer gr\u00f6\u00dferen Zahl von Neukunden f\u00fchren, die durch dieses verbesserte Angebot gewonnen werden.<\/p>\n

4. K\u00fcrzere Zeit bis zur Markteinf\u00fchrung.<\/h3>\n

Daten- und Analyseinitiativen k\u00f6nnen die Zeit verk\u00fcrzen, die ein Produkt ben\u00f6tigt, um entwickelt und f\u00fcr die \u00d6ffentlichkeit oder innerhalb eines Unternehmens nutzbar zu werden, und sie k\u00f6nnen die Geschwindigkeit der Prozessdurchf\u00fchrung verbessern. Ihr Produkt bleibt nicht nur l\u00e4nger auf dem Markt und generiert Einnahmen, sondern eine schnellere Markteinf\u00fchrung verschafft Ihnen manchmal auch einen Vorteil gegen\u00fcber Ihren Konkurrenten und hilft Ihnen, fr\u00fchzeitig einen gr\u00f6\u00dferen Marktanteil zu gewinnen.<\/p>\n

5. Freisetzung von Ressourcen<\/h3>\n

SDie oben erw\u00e4hnte Zeitersparnis f\u00fcr die Nutzer kann dazu f\u00fchren, dass diese fr\u00fcher mit der Arbeit an neuen Initiativen beginnen und diese fr\u00fcher umsetzen k\u00f6nnen, was sich in quantitativer Hinsicht bemerkbar macht.<\/p>\n

Wenn beispielsweise ein Datenwissenschaftler durchschnittlich 10 Stunden pro Woche f\u00fcr die Datenbereinigung aufwendet und diese Zeit durch neue Daten- und Analyseinitiativen auf nur eine Stunde reduziert werden kann, wird Zeit f\u00fcr komplexere und innovativere Aufgaben frei. Die Zeitersparnis durch diese Art von Initiativen ist jedoch nicht immer auf die Datenteams beschr\u00e4nkt; Unternehmen m\u00fcssen unter Umst\u00e4nden die Auswirkungen auf alle Mitarbeiter im Unternehmen ber\u00fccksichtigen, um die potenziellen Auswirkungen jedes Projekts voll auszusch\u00f6pfen.<\/p>\n

6. Sicherheit<\/h3>\n

Dieser Faktor wird auf der Grundlage der gesch\u00e4tzten Verluste berechnet, die entstehen k\u00f6nnten, wenn Dritte Zugang zu kritischen Gesch\u00e4ftsdaten erhalten.<\/p>\n

7. Compliance<\/h3>\n

Dieser Faktor sollte im Hinblick auf den potenziellen Verlust f\u00fcr das Unternehmen betrachtet werden, wenn sich die Einf\u00fchrung verz\u00f6gert oder die Initiative scheitert. Mangelnde Investitionen in Dateninitiativen oder -l\u00f6sungen k\u00f6nnen die Wahrscheinlichkeit von Datenschutzverletzungen oder Bu\u00dfgeldern wegen Nichteinhaltung von Vorschriften (z. B. GDPR) erh\u00f6hen.<\/p>\n

Wenn ein neues Regelwerk wie die DSGVO in Kraft tritt, gibt es in der Regel wenig Diskussionen dar\u00fcber, ob das Unternehmen es einhalten sollte. Wenn es jedoch notwendig ist, dies zu quantifizieren, k\u00f6nnen wir den gleichen Ansatz wie bei der Sicherheit verwenden.<\/p>\n

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Schlussfolgerungen<\/h2>\n

Die Berechnung des ROI von Daten- und Analyseprojekten ist aus zwei Gr\u00fcnden unerl\u00e4sslich, auch wenn sie eine gro\u00dfe Herausforderung darstellen kann:<\/p>\n