Die Geschäftswelt ist ständig im Wandel. Neue Technologien tauchen auf, und um die Nase vorn zu haben, muss man die Zukunft vorwegnehmen, vor allem für Beratungsunternehmen, da sich die strategische Beratung um Voraussicht und Einblicke in die Zukunft entwickelt. Die datengetriebene Beratung gewinnt zunehmend an Bedeutung, da immer mehr Unternehmen den Wert der Nutzung von Daten für ihre Entscheidungen erkennen und Voreingenommenheit und Bauchgefühl aus dem Entscheidungsprozess entfernen. Da sich Unternehmen bei der Gewinnung von Erkenntnissen und Vorhersagen auf Daten verlassen, müssen sie die aktuellen Trends verstehen und die nächsten Entwicklungen vorhersehen.

Dieser Artikel befasst sich mit einigen wichtigen Prognosen und Trends für datengetriebene Beratung und zeigt auf, wie sich dieser Bereich in naher Zukunft wahrscheinlich entwickeln wird.

Es ist klar, dass die datengetriebene Beratung auf Dauer Bestand haben wird – aber es kann schwierig sein, genau zu verstehen, wie sie sich im Laufe der Zeit verändern wird. Durch die Untersuchung aktueller Entwicklungen, neuer Technologien und Strategien können wir besser verstehen, wohin sich dieser Bereich in den kommenden Jahren entwickeln könnte. Wir werden Themen wie Predictive Analytics, Algorithmen für maschinelles Lernen, Big-Data-Initiativen und vieles mehr untersuchen, damit Sie besser auf alles vorbereitet sind, was auf Sie zukommt.

Prognosen für die Zukunft der Beratungsbranche

Wir haben verschiedene Prognosen für die Zukunft der datengetriebenen Beratung zusammengestellt:

Gestiegene Nachfrage nach datengetriebenen Beratungsleistungen

Unternehmen wenden sich zunehmend an datengetriebene Beratungsdienste, um fundierte Entscheidungen zu treffen und praktische Lösungen zu entwickeln. Da Unternehmen immer stärker auf Daten angewiesen sind, ist der Bedarf an erfahrenen Beratern gestiegen, die wissen, wie man mit Daten arbeitet, die notwendigen Modelle erstellt und bei der Interpretation und Umsetzung nach der Analyse hilft. Dieser Trend wird sich wahrscheinlich fortsetzen, da die Unternehmen erkennen, wie wichtig es ist, Daten für einen maximalen Nutzen zu nutzen.

Stärkerer Fokus auf Echtzeit-Datenanalyse

Datenanalysen in Echtzeit werden immer wichtiger, da Unternehmen bestrebt sind, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und mehr zu leisten. Indem sie verstehen, was „in diesem Moment“ passiert, können Unternehmen schneller und genauer Entscheidungen treffen. Daher werden datengetriebene Beratungsunternehmen in Zukunft wahrscheinlich mehr Wert auf Echtzeit-Analysen legen und ihren Kunden helfen, mit den neuesten Trends Schritt zu halten.

Stärkerer Einsatz von Automatisierung und maschinellem Lernen

Technologien zur Automatisierung und zum maschinellen Lernen sind für datengetriebene Beratungsunternehmen zu unverzichtbaren Werkzeugen geworden. Automatisierung kann Prozesse rationalisieren, während Algorithmen des maschinellen Lernens dabei helfen können, Muster zu erkennen und zukünftige Trends vorherzusagen, ohne dass ausgeklügelte Modelle, Dateningenieure und Analysten benötigt werden. Mit besseren Werkzeugen und sofort einsatzbereiten Plattformen wird die Analyse unkomplizierter. Dennoch benötigen die Schlussfolgerungen und Implikationen die Hilfe von erfahrenen Beratern, die diese Erkenntnisse in die richtige Perspektive rücken können. Diese weit verbreitete Übernahme wird jedoch auch zu einem noch größeren Mangel an Talenten im Bereich der Datentechnik führen.

Stärkere Betonung des Datenschutzes und der Datensicherheit

Datenschutz und -sicherheit sind für jedes Unternehmen, das auf Daten angewiesen ist, unerlässlich. Datengetriebene Beratungsunternehmen müssen sicherstellen, dass alle Daten sicher gespeichert und nur für legitime Zwecke verwendet werden. Dies bedeutet auch, dass Beratungsunternehmen häufig mit der Infrastruktur des Kunden zusammenarbeiten werden, um die Sicherheit und eine gute Datenverwaltung zu gewährleisten, aber auch um die Vorschriften einzuhalten, zumal wir schon oft erlebt haben, dass Datenschutzverletzungen von innerhalb des Unternehmens oder durch den Zugriff von Drittanbietern erfolgten.

Mehr Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Geschäftsführern

Datenwissenschaftler (Data Scientists) und Unternehmensleitung müssen zusammenarbeiten, um das Beste aus der datengetriebenen Beratung herauszuholen. Indem sie beide Seiten der Gleichung verstehen, können Unternehmen zukünftige Trends besser vorhersehen und effektive Strategien entwickeln. Daher wird die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Unternehmensleitern wahrscheinlich bald stärker in den Mittelpunkt rücken.

Bessere Tools werden die Adaption datengetriebener Lösungen ermöglichen

Je mehr Unternehmen datengetriebene Lösungen einführen, desto größer wird der Bedarf an besseren Tools. Datengetriebene Beratungsunternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Kunden Zugang zu intuitiven und einfach zu bedienenden Tools haben, um ihre Investitionsrendite zu maximieren.

In letzter Zeit hat sich der Schwerpunkt verstärkt auf die Entwicklung interaktiver und intelligenter Tools verlagert, die es den Benutzern ermöglichen, besser mit den Daten zu interagieren. Mit intuitiven und benutzerfreundlichen Tools, die auf NLP, generativer KI (z. B. ChatGPT, LaMDA, YouChat, Bloom usw.) und anderen Schnittstellen basieren, können datengetriebene Beratungsunternehmen die Akzeptanzraten erhöhen und sicherstellen, dass ihre Lösungen so effektiv wie möglich genutzt werden. Dieser Trend wird sich wahrscheinlich fortsetzen, da Unternehmen nach größerer Effizienz streben.

Allgemeine Trends in der datengetriebenen Beratung

Der Bereich der datengetriebenen Beratung und der strategischen Beratung entwickelt sich rasant weiter, wobei mehrere wichtige Trends die Branche prägen. Diese Trends beeinflussen, wie Unternehmen Daten sammeln, analysieren und nutzen, um ihre Geschäftsentscheidungen und -strategien voranzutreiben.

1. Stärkere Nutzung von Big-Data-Plattformen und -Tools: Der Einsatz von Big-Data-Plattformen und -Tools wird immer weiter verbreitet und ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen problemlos zu verarbeiten. Diese Lösungen bieten effiziente und schnelle Funktionen zur Datenerfassung, -speicherung, -analyse und -visualisierung, die es Unternehmen ermöglichen, schnell auf Erkenntnisse zuzugreifen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
2. Verstärkter Fokus auf Datenvisualisierung und Storytelling: Datenvisualisierung und Storytelling sind zu entscheidenden Komponenten der datengetriebenen Beratung geworden. Durch die Darstellung komplexer Daten in einem einfachen und leicht verständlichen Format können Unternehmen und ihre Berater Einblicke in Trends gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Dieses „Storytelling“ wird auch dazu beitragen, dass datengetriebene Strategien angenommen und akzeptiert werden.
3. Die Bedeutung von Data Governance und Management: Data Governance und Management sind für jedes Unternehmen, das große Datenmengen sammelt, speichert und nutzt, von entscheidender Bedeutung. Eine ordnungsgemäße Governance stellt sicher, dass Daten sicher und verantwortungsbewusst verwaltet werden und minimiert das Risiko eines Missbrauchs oder versehentlichen Verlusts.
4. Betonung von Data-Driven Decision-Making: Data-Driven Decision-Making ist für Unternehmen aller Größenordnungen von entscheidender Bedeutung geworden. Das bedeutet, dass auch die Datenberatung an Bedeutung gewinnen wird und Berater ihre Datenstrategie anpassen müssen.
5. Digitale Transformation durch datengetriebene Beratung vorantreiben: Datengetriebene Beratung spielt eine wichtige Rolle bei der Förderung von Initiativen zur digitalen Transformation. Unternehmen nutzen Datenerkenntnisse, um Kundentrends zu verstehen, neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu verschaffen.
6. Das Aufkommen von KI und maschinellem Lernen: KI und maschinelles Lernen werden zu entscheidenden Technologien für datengetriebene Beratungsunternehmen. Diese Technologien ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen schnell und genau zu analysieren und so fundiertere Entscheidungen zu treffen.
7. Interdisziplinäre Ansätze zur Entscheidungsfindung: Datengetriebene Beratungen verwenden multidisziplinäre Ansätze für die Entscheidungsfindung und bringen Experten aus verschiedenen Bereichen wie Marketing, Finanzen und Betrieb zusammen. Dieser Ansatz verschafft Unternehmen wertvolle Einblicke in ihre Daten und hilft ihnen, künftige Trends besser vorherzusehen.

Auswirkungen der datengetriebenen Beratung auf verschiedene Branchen

Datengetriebene Beratung hat tiefgreifende Auswirkungen auf verschiedene Branchen, verbessert die Entscheidungsfindung, steigert die Effizienz und fördert das Wachstum. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele dafür, wie Beratungsunternehmen datengetriebene Beratung in verschiedenen Branchen eingesetzt haben:

Gesundheitswesen

Data-Driven Decision-Making hat bereits einen erheblichen Einfluss auf das Gesundheitswesen gehabt. Durch die Analyse großer Mengen von Patientendaten können Gesundheitsdienstleister Patiententrends besser verstehen, wirksame Behandlungen entwickeln und die Ergebnisse für die Patienten verbessern. So half beispielsweise ein Beratungsunternehmen einem Krankenhaus, die Patientenergebnisse zu verbessern, indem es Patientendaten analysierte und ein Prognosemodell erstellte, um Patientenbedürfnisse zu antizipieren und die Qualität der Pflege zu verbessern.

Einzelhandel

Die datengetriebene Beratung hat das Wachstum im Einzelhandel maßgeblich vorangetrieben. Durch die Analyse von Kundendaten können Einzelhändler Kundentrends und -präferenzen besser verstehen und gezielte Marketingstrategien entwickeln, die den Umsatz und die Kundentreue steigern. So half ein Beratungsunternehmen beispielsweise einer großen Einzelhandelskette, ihre Marketingkampagnen zu verbessern, indem es Kundendaten analysierte und gezielte Werbeaktionen entwickelte, die den Umsatz um 20 % steigerten.

Bankwesen

Daten waren schon immer entscheidend für die Verbesserung der Effizienz und Rentabilität von Banken. Durch die Analyse großer Mengen von Kundendaten können die Banken das Kundenverhalten besser verstehen, neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln und die Kundenerfahrung verbessern. So half beispielsweise ein Beratungsunternehmen einer großen Bank bei der Verbesserung des Kundenerlebnisses, indem es Kundendaten analysierte und ein Vorhersagemodell entwickelte, das Kundenbedürfnisse vorhersehen und personalisierte Bankdienstleistungen anbieten konnte.

Fertigung

In der Fertigung helfen datengetriebene Entscheidungen den Herstellern, ihre Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. Durch die Analyse von Produktionsdaten können Hersteller Produktionstrends besser verstehen, Engpässe erkennen und ihre Produktionsprozesse optimieren. So half beispielsweise ein Beratungsunternehmen einem großen Fertigungsunternehmen bei der Verbesserung seiner Produktionsprozesse, indem es Produktionsdaten analysierte und ein Vorhersagemodell entwickelte, das Produktionsanforderungen vorhersehen und Verschwendung reduzieren konnte.

Zusammenfassung

Datengetriebene Entscheidungen verändern die Art und Weise, wie Unternehmen aller Größenordnungen arbeiten und strategische Entscheidungen treffen. Daher ist es keine Überraschung, dass sich auch Beratungsunternehmen verändern und anpassen und mehr Dienstleistungen im Zusammenhang mit Daten anbieten müssen.

In naher Zukunft ist zu erwarten, dass datengetriebene Techniken verstärkt eingesetzt werden, um Initiativen zur digitalen Transformation voranzutreiben, und dass ein größerer Schwerpunkt auf KI/Maschinenlerntechnologien gelegt wird, um große Datenmengen genau zu analysieren. Darüber hinaus werden interdisziplinäre Ansätze für die Entscheidungsfindung erforderlich sein, da Experten aus verschiedenen Bereichen zusammenkommen, um wertvolle Erkenntnisse über Kundentrends zu gewinnen.

Wir gehen davon aus, dass datengetriebene Beratung erhebliche Auswirkungen auf verschiedene Branchen haben wird, mit potenziellen Auswirkungen auf Nachhaltigkeit, Mitarbeiterengagement und ganze Unternehmensstrategien oder Organisationsentwicklung. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, wird es jetzt zur obersten Priorität, die richtigen Daten und Erkenntnisse zu gewinnen und schneller als die Konkurrenz Daten für bessere strategische Entscheidungen zu nutzen.