Daten sind heute nicht mehr nur ein Wettbewerbsvorteil, sondern für die gesunde Entwicklung – und oft auch für das Überleben – von Unternehmen essenziell. Dieser Leitfaden ist für Führungskräfte und Datenexperten gedacht, die den gesamten Mehrwert der Unternehmensdaten durch Aufbau einer Datenkultur realisieren möchten, in der jeder Einzelne die Möglichkeit hat, auch die schwierigsten geschäftlichen Problemen mit analytischen Erkenntnissen zu lösen.


Einführung: Quantifizieren der Auswirkungen einer Datenkultur auf das Geschäft


Herausforderungen durch unerwartete Krisen haben gezeigt, dass eine agile, strategische Nutzung von Daten große Auswirkungen darauf hat, wie gut Unternehmen in der Lage sind, angemessen auf Marktveränderungen zu reagieren. Eine optimale Ausschöpfung des Potenzials von Daten erfordert aber mehr als nur die richtige Technologie. Dafür ist auch die Bereitschaft erforderlich, datengesteuerte Entscheidungen auf allen Ebenen des Unternehmens zu fördern. Die Grundlage muss dabei eine definierte Analytics-Strategie sein, die technische Bereitstellungen an Geschäftszielen, Prozessen und Mitarbeitern orientiert.

Trotz der Billionen, die in den letzten Jahren in Daten und Analytics investiert worden sind, mangelt es in vielen Unternehmen weiterhin an einer datengesteuerten Kultur und an Analytics-Investitionen.

Im Rahmen einer von NewVantage Partners 2021 durchgeführten Umfrage zu Big Data und KI bei Führungskräften von 85-Fortune-1000-Firmen wurde Folgendes festgestellt:


49% Icon

49 % stimmen zu, dass der Chief Data/Analytics Officer zuallererst für Daten verantwortlich ist;

allerdings sagen 25 % auch, dass nicht eine nur eine einzige Stelle verantwortlich ist

39% Icon

39 % nutzen Daten als geschäftliche Ressource, ein Rückgang von 50 %

30% Icon

30 % verfügen über eine ausformulierte Datenstrategie in Ihrem Unternehmen


Andauernde Krisen und Konjunkturabschwünge verschärfen die Defizite bei der Nutzung von Daten und zeigen, wie wichtig es ist, Verhaltensweisen und Einstellungen zu fördern, die den Aufbau einer Datenkultur unterstützen, d. h. im gesamten Unternehmen Entscheidungen nur noch auf der Grundlage von Daten zu treffen. Wenn Unternehmen den Wert von Analytics erkennen, möchten sie so schnell wie möglich Erkenntnisse gewinnen können, um sich datengesteuert weiterzuentwickeln.

Schon vor der Pandemie haben datengesteuerte Unternehmen die Vorteile von Daten für die Marktführerschaft nutzen können. Tableau hat das Marktforschungsunternehmen IDC mit der Durchführung einer Untersuchung* beauftragt, um festzustellen, wie sich die Datenkultur auf die Geschäftsergebnisse auswirkt. Durch Befragung von leitenden Führungskräften weltweit in verschiedenen Bereichen wie Finanzdienstleistung, Gesundheitswesen, Behörden usw. hat IDC untersucht, in welcher Weise die Unternehmenskultur zum Erfolg datengesteuerter Unternehmen – also von Firmen mit einer starken Datenkultur – beiträgt und welche Trends bei ihnen im Unterschied zu anderen vorherrschen.



Data Culture Scale

Quelle: IDC-Whitepaper, im Auftrag von Tableau, Wie eine Datenkultur die Wertschöpfung in datengesteuerten Unternehmen fördert, Dokument. #US47605621, Mai 2021.


Im Gegensatz zu nur 5,7 % der Befragten von datenbewussten Unternehmen, also von Firmen mit der am wenigsten ausgereiften Datenkultur, haben durchschnittlich 73,5 % der Umfrageteilnehmer in datengesteuerten Unternehmen angegeben, dass ihre Entscheidungsfindung immer datenorientiert ist. Außerdem nutzen datenorientiere Führungskräfte achtmal eher selbst aktiv Daten im Vergleich mit jenen von datenbewussten Unternehmen.


Datengesteuerte Führungskräfte, die das Potenzial von Daten nutzen und verstehen, teilen bestimmte Verhaltens- und Denkweisen:


83% Icon

83 % der CEOs wünschen sich ein datengesteuertes Unternehmen

87% Icon

87 % der CXOs setzen das Ziel eines intelligenten Unternehmens an erster Stelle

74% Icon

74 % der Führungskräfte verlangen Daten für die Entscheidungsfindung


Der Aufbau einer Datenkultur ist oft auch in normalen Zeiten eine Herausforderung. Er gelingt nur, wenn die Mitarbeiter auf allen Ebenen Einfluss darauf nehmen, wie im Unternehmen über datengestützte Erkenntnisse gedacht wird und wie sie umgesetzt werden. Sie können aber jetzt schrittweise die entsprechende Denkweise aufbauen und sicher sein, dass dies enorme Auswirkungen haben wird: Sie haben die Möglichkeit, Analytics und Geschäftsstrategien auszuführen und zu skalieren und die Vorteile Ihrer Daten kurz- wie langfristig zu erschließen.
 

Führen Sie mit Daten?

Das können Sie herausfinden, indem Sie Ihren Teammitgliedern die folgenden Fragen stellen:
  • Wissen die Mitarbeiter, wie sie Daten interpretieren können?
  • Erhalten die Mitarbeiter bei Fragen zu Analytics- oder Datenproblemen Hilfe von ihren Kollegen?
  • Können die Mitarbeiter auf die Daten zugreifen, die sie benötigen?
  • Sind die Mitarbeiter für die Daten, auf die sie zugreifen und die sie erstellen, verantwortlich?
  • Macht es die Organisation zur Pflicht, bei Entscheidungen Daten heranzuziehen?

Nutzt Ihre Organisation Tableau? Wenn ja, dann haben Sie Zugang zu Ressourcen und Anleitungen zur Unterstützung Ihrer Datenkultur mit Tableau Blueprint. Blueprint ist die umfassendste Methode für den Aufbau eines datengesteuerten Unternehmens.

Hinweise zur Nutzung dieses Leitfadens


Dieser Leitfaden zeigt einen einfachen, aber effektiven Weg zum Aufbau einer Datenkultur auf. Er enthält vier Kapitel, die sich jeweils einem speziellem Thema widmen.


Für jeden Bereich zeigen wir, wie das möglich ist– Empfehlungen für das Erstellen, Ausführen und – nach erfolgreicher Anwendung – für das Erweitern sowie Weiterentwickeln dieser Funktionen.


Building Running Expanding Image

Aufbauen

Grundlegende Schritte, die es möglich machen, aus Daten Wert zu schöpfen

Anwenden

Programme und Aktivitäten, die organisationsweit messbaren Wert schaffen

Ausbauen

Maßnahmen, mit denen Sie Ihre Dateninitiativen optimieren und zukunftssicher machen


Aufbau und Aufrechterhaltung einer Datenkultur ist kein linearer Prozess, sondern ein lebendiger Organismus, der sich ständig weiterentwickelt. Wir raten dringend zu einer phasenweisen Herangehensweise, die an die konkreten Ziele und Anforderungen Ihrer Organisation angepasst ist. Die Schritte in diesem Leitfaden können sowohl beim Aufbau einer Datenkultur als auch dann ausgeführt und wiederholt werden, wenn diese bereits etabliert ist.

Sind Sie für die Skalierung von Tableau im Unternehmen zuständig? Prüfen Sie die bewährten, reproduzierbaren Prozesse, die in Tableau Blueprint dargestellt werden. Für die Bereiche Governance, Agilität, Kompetenz und Community können Sie schrittweise konkrete Pläne, Empfehlungen und Anleitungen anwenden.

Kapitel 1:

Ausrichten der Managementmetriken an den Geschäftsprioritäten

 

Ziel:

Führungskräfte legen fest, wo das Unternehmen Ressourcen für Daten bereitstellen soll, damit sie mit diesen die geschäftlichen und strategischen Ziele erreicht.

Praktische Umsetzung:

Von der Geschäftsleitung definierte Strategien sorgen dafür, dass alle Manager auf dieselben Ziele hinarbeiten und die Datenassets auf die Bereiche verteilt werden, in denen sie den größten Nutzen haben. Agile Unternehmen bewerten und prüfen regelmäßig ihre zentralen Prioritäten, um die langfristigen Ziele nicht aus dem Auge zu verlieren, da die Bedingungen sich ändern und auch Lernfortschritte gemacht werden.

Starten Sie mit der Prüfung der unternehmensweiten Datennutzung und bewerten Sie den aktuellen Stand auf der Grundlage der strategischen Initiativen, der gewünschten Geschäftsergebnisse und der geschäftlichen Prioritäten. Um herauszufinden, wie sich das Geschäft im Vergleich zu den Prioritäten schlägt, definiert ein „Data-Leadership“-Gremium bestimmte Metriken und arbeitet mit Analysten und anderen relevanten Leuten im Unternehmen zusammen, um Datenquellen für diese Metriken zu finden, zu erstellen und anzupassen. In dieser Phase helfen Datenquellen dabei, eine Momentaufnahme auf Führungsebene zu erhalten. Im Idealfall werden diese Quellen regelmäßig aktualisiert, damit die Führungskräfte Erwartungen für die Performance der jeweiligen Metriken definieren können. Das wirkt sich darauf aus, wie detailliertere Datenquellen für spätere Analysen priorisiert werden.

Abercrombie & Fitch nutzt zum Ausrichten Echtzeitdaten

Abercrombie & Fitch organisiert jedes Quartal ein Alignment-Meeting, an dem die Geschäftsleitung, die Leiter der Geschäftseinheiten und die Produktteams teilnehmen. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse helfen, Ziele festzulegen, gemeinsame Absichten auszuarbeiten und Fokusbereiche zu bestimmen.

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Exec Dashboard

In einem Management-Dashboard werden wichtige Geschäftsmetriken in einer gemeinsamen Ansicht präsentiert. So lassen sich mit diesem Beispiel-Dashboard Informationen zur Rentabilität, zum Produkt, zum Versand und zur Performance sowie Auftragsdetails in einer einzigen Arbeitsmappe überwachen.

Schritte zum Ziel:

Aufbauen

Einrichten eines Gremiums für Datenexpertise, das für die Umsetzung der Strategie und für die Realisierung der Wertschöpfung durch Daten zuständig ist. Einbeziehen von Geschäfts- und Analytics-Beteiligten.

Bewerten der aktuellen Analytics-Nutzung und Priorisieren der wichtigsten Geschäftsprobleme für das Unternehmen, auf die der Hauptfokus der datengesteuerten Transformation gelegt werden soll.

Definieren der wichtigsten Leitmetriken zur Beurteilung des Status des Geschäfts anhand von maximal 10 Schlüsselindikatoren.

Anwenden

Entwickeln von Daten zur Unterfütterung der Leitmetriken auf Managementebene, bestehend aus einigen wenigen High-Level-Datenquellen und ‑Visualisierungen, die als gemeinsame Referenzbasis dienen.

Analysieren von Metriken in Bezug auf die vergangene Performance, um einschätzen zu können, wie das Geschäft sich im Vergleich zu früheren Geschäftsbedingungen und aktuellen Prognosen entwickelt.

Regelmäßiges Verfolgen von Metriken, um zu sehen, wie sich das Geschäft im Vergleich zu den Erwartungen darstellt, und um schnell unerwartete Tendenzen zu erkennen bzw. Geschäftsprobleme proaktiv anzugehen.

Ausbauen

Neuverteilen und Fokussieren von Datenassets auf die Projekte mit höchster Dringlichkeitsstufe und größtem Potenzial. Selbst seit Langem laufende Initiativen sollten eingestellt werden, wenn sie nichts zu den dringendsten Problemen beitragen.

Benennen von Führungskräftesponsoren, die die Metriken überwachen, um sicherzustellen, dass Erfolgs- und Misserfolgsindikatoren frühzeitig erkannt und entsprechende Anpassungen vorgenommen werden.

Erweitern der Kenntnis von Metriken durch regelmäßige, unternehmensweite Kommunikation und Förderung der strategischen Nutzung von Daten durch die Geschäftsleitung.

Der Aufbau eines datengesteuerten Unternehmens erfordert die Einbettung von Daten in alle Bereiche und in alle Formen der Entscheidungsfindung. Das Data Leadership Collaborative bringt gleichgesinnte Führungskräfte zusammen, damit sie sich austauschen und gegenseitig für eine erfolgreiche Datenreise unterstützen können.

Kapitel 2:

Erstellen von Datenquellen für
zentrale Entscheidungspunkte

 

Ziel:

Geschäftsmetriken bilden die Grundlage für die Priorisierung von Dateninitiativen, und Teams erstellen Datenquellen für die dringendsten Geschäftsfragen.


Damit Führungskräfte mithilfe von Tableau strategische Ergebnisse erzielen können,ermitteln Sie die Stellen und Zuständigkeiten des abteilungsübergreifenden Projekts oder des „Tiger-Teams“ für die Planung und Verwaltung Ihrer Analytics-Bereitstellung, für die Definition der Tableau-Governance-Prozesse, der Richtlinien und mehr. 

Kapitel 3:

Steigern des Werts durch zielgerichtete
Anwendungsfälle

 

Ziel:

Sofortige Wertschöpfung und Einbindung für prioritäre Anwendungsfälle, Kommunizieren wichtiger Datenerkenntnisse durch Dashboards und Datenvisualisierungen.


Praktische Umsetzung:

Durch das Erstellen von Anwendungsfällen, die sich an Bereichen mit hoher Priorität ausrichten, wird die Interaktion mit Daten gefördert. Diese Anwendungsfälle haben die Form von Datenassets – Visualisierungen, Berichte, Dashboards und/oder Arbeitsmappen –, die nützlich und ansprechend sind und Erkenntnisse für die Lösung unmittelbarer Geschäftsanforderungen bieten. Die Teams in der Organisation können diese Assets an die eigenen Anforderungen anpassen und andere Bereiche identifizieren, die von zusätzlichen Datenassets oder Datenquellen profitieren könnten. Bei der Weiterentwicklung der Assets ist dafür zu sorgen, dass die Teams sich weiter an den Definitionen in den Managementmetriken orientieren, damit alle dieselbe Sprache sprechen. Siege oder Erfolgsmuster sollten kommuniziert werden – so kann ein Erfolgszyklus entstehen, der ein immer breiteres und tieferes Engagement in allen Teilen der Organisation fördert.

Organisches Engagement und Vertrauen bei Red Hat

Das Enterprise Data and Analytics Team von Red Hat hat in enger Zusammenarbeit mit Business-Verantwortlichen aus allen Funktionsbereichen Performance-Dashboards für die wichtigsten Metriken entwickelt. Dies hat Synergien und Vertrauen geschaffen und zum Wachstum der Daten-Community sowie zu einer Verdreifachung der Tableau-Benutzerbasis beigetragen.

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Sales Pipeline Dashboard

Dieses Das Beispiel-Dashboard für die Vertriebs-Pipeline zeigt, wie COVID-19 die Abschlüsse beeinflusst hat. Das Beispiel illustriert, wie sich bestehende Dashboards an unterschiedliche Anwendungsfälle anpassen lassen.



Schritte zum Ziel:

Aufbauen

Ermitteln von Fachexperten in jeder Abteilung, die schnell Feedback geben und sicherstellen können, dass Daten- und Analytics-Teams über den für die Entwicklung von Datenassets erforderlichen geschäftlichen Kontext verfügen.

Ermitteln von Anwendungsfällen, bei denen Teams vom Zugang zu wichtigen Datenquellen profitieren, und Einbeziehen des Tiger-Teams zur Erfüllung spezifischer Anforderungen.

Erarbeiten von Anforderungen für Datenassets, um zu bestimmen, ob ergänzende Daten benötigt werden, damit sie für andere Zielgruppen hilfreich sind. Dabei ist darauf zu achten, dass es möglich sein muss, angepasste Metriken und Dimensionen auf eine standardisierte Definition zurückzuführen.

Anwenden

Erstellen spezifischer Datenassets wie interaktiver Visualisierungen für wichtige Geschäftsprozesse und Entscheidungspunkte. Fokus auf Zugänglichkeit und Zuschneiden von Assets auf konkrete Zielgruppen.

Einbringen von Datenassets in wichtige Meetings mit Verantwortlichen, der Geschäftsführung und dem Verwaltungsrat zur Förderung einer datenbasierten Beurteilung vorherrschender Ansichten und zur Unterstützung seitens der Geschäftsführung.

Starten von Programminitiativen und Benennen von Champions, die im Rahmen offizieller Meetings oder der informellen Kommunikation, z. B. in Chatgruppen oder auf Unternehmensportalen, Unterstützung und Coaching anbieten.

Ausbauen

Einbinden von Datenassets in die bestehenden Workflows und Anwendungen der Mitarbeiter durch Einrichtung von E‑Mail-Abonnements oder Chatbenachrichtigungen oder Einbettung in Workflow-Anwendungen wie das CRM-System.

Suchen nach neuen Daten und deren Einbinden in Datenquellen und Dashboards, die prädiktive und präskriptive Analytics für erweiterte Anwendungsfälle unterstützen.

Unterstützen der Entwicklung von Datenwissen durch Hinzufügen von Definitionen, Erklärungen, Anmerkungen und Metadaten zu Datenassets sowie fortlaufendes Erfassen von Nutzerfeedback.

Kapitel 4:

Fördern der Data Discovery
in allen Bereichen

 

Ziel:

Mitarbeiter auf allen Ebenen verfügen über ausreichendes Vertrauen und Wissen, um selbstständig und mit so wenig Hilfe wie möglich dem Data-Discovery-Zyklus zu folgen und Erkenntnisse aus Daten für Geschäftsentscheidungen zu nutzen.


Praktische Umsetzung:

Je mehr sich die Mitarbeiter mit der Nutzung von Daten auskennen, desto tiefer gehende Fragen werden sie stellen und desto mehr neue Datenassets werden erstellt werden. In der Praxis bedeutet das, dass die Daten gut beschrieben, verwaltet und zugänglich sein müssen. Außerdem bedarf es einer weit verbreiteten Datenkompetenz, also der Fähigkeit, Daten zu erkunden, Daten zu verstehen und mit Daten zu kommunizieren. In dieser Phase profitieren Unternehmen von Datenkompetenz-Schulungsprogrammen, die grundlegende Datenkompetenzen vermitteln. Die Förderung von Community-Programmen gibt den Mitarbeitern einen eigenen Ort, Fragen zu stellen, Best Practices zu teilen und für mehr Engagement zu sorgen. Dabei müssen diese Programme nicht gleich in große Initiativen münden. Sie können dort stattfinden, wo sowieso schon miteinander kommuniziert wird. Wenn das Engagement dann zunimmt, können diese Initiativen mit eigens benannten Verantwortlichen, Leitern und Prozessen formalisiert werden.

JPMorgan Chase stellt Community und Datenkompetenz in den Vordergrund

Zur Vertiefung des Engagements innerhalb einer aus 30.000 Personen bestehenden Community hat sich JPMorgan Chase einer gamifizierten Struktur mit „Skill-Belts“ bedient, die die Mitarbeiter je nach ihrem Kenntnisstand durch die verschiedenen Datenschulungsniveaus leiten.

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Schritte zum Ziel:

Aufbauen

Priorisieren der Zusammenarbeit für Ziele und Initiativen auf Abteilungsebene, um Mitarbeitern auf allen Ebenen des Unternehmens die Möglichkeit, zu geben, Verantwortung für Entscheidungen in ihrem Bereich zu übernehmen und Maßnahmen auf der Basis von Daten einzuleiten.

Erweitern der Datenerkundung durch Bereitstellung von Datensätzen und ‑assets über eine gemeinsame BI-Plattform mit Governance für eine optimale Abstimmung von Befähigung und Kontrolle. Ermöglichen von Ad-hoc-Analysen durch Zugang zu natürlichsprachlichen und Visual-Analytics-Tools.

Starten von Innovations- und Problemlösungsinitiativen wie Datenwettbewerbe, bei denen neue Hypothesen aufgestellt werden, die etablierte Denkweisen bezüglich der Funktionsweise des Geschäfts auf den Prüfstand stellen.

Anwenden

Fokussieren eher auf Befähigung als auf Inhaltserstellung durch Ausbau der Schulungsmaßnahmen. Anbieten von Entwicklungschancen für alle Kompetenzstufen, um Selbstvertrauen und Datenkompetenz aufzubauen. Bereitstellen relevanter Beispiele, damit die Mitarbeiter schnell loslegen können.

Einrichten von Programmen zum Aufbau einer Community wie Lunch-and-Learn-Veranstaltungen, Benutzergruppen oder Wettbewerbe, die die Voraussetzungen für größere Programme schaffen. Die Mitarbeiter können Fragen stellen, Hilfe erhalten und ihre Datenkompetenz ausbauen.

Investieren in robuste Datenherkunftsfunktionen,einem der Schlüsselaspekte für das Teilen von Daten und den Aufbau von Vertrauen. Zur Identifizierung und Behebung von Problemen mit der Datenqualität in Quellen mit der höchsten Nutzungsrate steht die BI-Plattform zur Verfügung.

Ausbauen

Definieren einer Methode und eines Repositorys für gewonnene Erkenntnisse,z. B. eines internen Portals oder Wikis, und Zuweisen von Mitarbeiterzeit für diese Funktion.

Dokumentieren führender Praktiken für die Data Discovery, um erfolgreiche Methoden zu erfassen und andere zu inspirieren. Diese Praktiken sollten aktiv gepflegt und im Zuge der Weiterentwicklung der Datenkultur verfeinert werden.

Öffentliches Benennen und Feiern von Daten-Champions sowie Belohnen ihrer Arbeit durch Beförderungsrunden, Karriereförderung und Managementchancen. Mit fortschreitender Entwicklung der Datenkultur sollten auch formelle Datenmanagementrollen in Betracht gezogen werden.

Sind Sie eine Führungskraft für die Tableau-Einbindung? Jeder Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen, der mit Daten zu tun hat, will unabhängig von Daten- und Analytics-Kompetenz daraus Erkenntnisse gewinnen und sie für die Entscheidungsfindung nutzen. Schulen Sie Benutzer, ermitteln Sie die Auswirkungen und richten Sie Best Practices mit Tableau Blueprint ein.

Fazit

Vorbereiten des Unternehmens
auf zukünftige Entwicklungen

 

Vorbereiten des Unternehmens auf zukünftige Entwicklungen

Andauernde Herausforderungen und Konjunkturschwankungen vertiefen die Kluft zwischen Datenkultur-Pionieren und jenen, die hinterherhinken, also zwischen Firmen, die Daten und Analytics aktiv in ihre Unternehmenskultur einbinden, und denjenigen, die zögern, in entsprechende Programme und Technologie zu investieren. Datengesteuerte Unternehmen reagieren, sobald dies erforderlich ist, sorgen für ständige Innovation und verfeinern ihren Ansatz kontinuierlich, um sich sowohl in stabilen Zeiten als auch Zeiten des Wandels einen deutlichen Wettbewerbsvorsprung zu sichern.

Eine Datenkultur auf die Beine zu stellen, geht nicht von heute auf morgen. Zunächst gilt es, inkrementelle Veränderungen vorzunehmen und dabei mit den Mitarbeitern zu beginnen. Dazu sollten Fokusbereiche ermittelt werden, die die Grundlage für den Ausbau der Datennutzung durch einzelne Mitarbeiter und ganze Teams bilden. Diese Schritte weisen den Weg in die richtige Richtung und sorgen dafür, dass Ihre Datenkultur zukunftsfähig gemacht wird und auf alles vorbereitet ist, was kommen mag.


Die Tableau-Plattform: flexible Technologie für eine skalierbare Datenkultur

Tableau ist die weltweit führende Analytics-Plattform. leistungsfähig, sicher und flexibel. Die Plattform wurde für den Einzelnen entwickelt und für den Einsatz in Unternehmen skaliert. Tableau hilft einigen der weltweit größten Unternehmenwie Honeywell, Charles Schwab, Verizon, Nissan, Lufthansa und viele mehr bei der erfolgreichen Etablierung einer Datenkultur, die auf Vertrauen und auf einem strategischen Engagement für Daten aufbaut.


Sie möchten den Aufbau einer Datenkultur beschleunigen? Wir haben die Blaupause dafür.

Tableau Blueprint skizziert Tableau-Best-Practices, die auf der Expertise Tausender Kunden basieren und dabei helfen, wiederholbare Prozesse in Kernfunktionen zu verwandeln. Auf diese Weise können Sie sich einen Gesamtüberblick über Ihre Analytics-Strategie verschaffen oder sich auf einen konkreten Bereich konzentrieren, um Feinjustierungen und Verbesserungen vorzunehmen.

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* Quelle: IDC-Whitepaper, im Auftrag von Tableau, Wie eine Datenkultur die Wertschöpfung in datengesteuerten Unternehmen fördert, Dokument. #US47605621, Mai 2021.

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