The Data Economist | Establishing sustainable "Data Inspired & Digital Culture"

Warum wir ein Perspektivwechsel brauchen

Data Governance ist keine Selbstverständlichkeit. Was wäre, wenn wir sie nicht als Überwachungsinstrument, sondern als Befähiger betrachten?

Viele Unternehmen sehen Data Governance lediglich als notwendige Maßnahme zur Einhaltung von Vorschriften oder als technische Aufgabe. Dabei wird häufig übersehen, dass sie eine zentrale strategische Rolle spielt um wirklich sich zu einer dateninspirierten Kultur zu transformieren.

Wie zielgerichtetes Fragen Business Cases schärft und eine Data Inspired Culture vorantreibt

Die Entwicklung einer erfolgreichen Data & AI-Strategie beginnt nicht mit Daten, sondern mit der Unternehmensstrategie – und den richtigen Fragen. Zu oft wird der Fokus auf Technologien und Tools gelegt, während der tatsächliche Mehrwert durch die Identifikation relevanter Business Cases entsteht. Nur wenn diese Business Cases klar definiert und priorisiert sind, können Daten, KI-Modelle und Automatisierung den gewünschten Geschäftswert liefern.

Die Auswahl der richtigen Business Cases erfordert eine strukturierte Denkweise. Hierbei bietet die Methodik der guten Fragen einen entscheidenden Vorteil: Sie ermöglicht es, relevante Herausforderungen zu identifizieren, Innovationspotenziale zu erkennen und Handlungsfelder zu definieren. Unternehmen wie Nvidia, Citi oder Hermes setzen auf eine systematische Herangehensweise durch die richtigen Fragen – und diese Vorgehensweise ist auch auf die Entwicklung einer Data & AI-Strategie übertragbar.

Wie datenbasierte Entscheidungsfindung die Transparenz erhöht und Mitarbeitende ins Boot holt

In einem Zeitalter, in der Daten zunehmend als strategisches Kapital betrachtet werden, hat die dateninspirierte Entscheidungsfindung die Art und Weise stark beeinflusst, wie Organisationen ihre Geschäftsstrategien entwickeln. Doch wie wirkt sich dieser Ansatz auf die Transparenz der Entscheidungen und die Akzeptanz durch Mitarbeitende aus? Können Daten als Brücke zwischen Management und Belegschaft fungieren, um gemeinsame Ziele zu fördern?

HAL 9000 aus Odyssee 2001 ist näher als wir denken!

Dialogbeispiel: Mensch und AI-Agent

AI-Agent: „Hallo, Lisa. Ich habe festgestellt, dass die Maschine in Produktionslinie 3 erhöhte Vibrationen zeigt. Die Daten deuten darauf hin, dass das Kugellager des Motors in den nächsten 48 Stunden ausfallen könnte.“

Lisa: „Danke für den Hinweis! Hast du Details zu den erforderlichen Maßnahmen?“

Beschäftige Dich intensiv mit Deiner Datenqualität und erkenne die wahren Hebel zur Operational Excellence!

Das Zitat „Wer sich mit Datenqualität intensiv beschäftigt, lernt sehr viel über die Stärken und Schwächen seiner Geschäftsprozesse und erkennt die wahren Hebel zur Operational Excellence!“ fasst prägnant zusammen, wie wichtig Datenqualität für den Erfolg eines Unternehmens ist. Daten und Prozesse sind eng miteinander verbunden. Nur durch die gezielte Auseinandersetzung mit der Qualität der eigenen Daten können Unternehmen die Mechanismen erkennen, die ihre Effizienz, Produktivität und Flexibilität bestimmen. In einer datengetriebenen Welt ist es unerlässlich, nicht nur auf die Daten selbst zu achten, sondern sie auch als Spiegel der eigenen Geschäftsprozesse zu betrachten.

Automatisierung, KI und blinde Flecken: Warum Datenqualität heute wichtiger denn je ist

In einer Zeit, in der der Kunde mehr als nur ein Produkt oder eine Dienstleistung erwartet, steht der datengesteuerte Kundenservice im Mittelpunkt eines erfolgreichen Unternehmens. Hierbei spielt Data Governance eine entscheidende Rolle. Sie ist das Fundament, auf dem der 360-Grad-Kundenservice aufgebaut wird, und sorgt dafür, dass die verschiedenen Abteilungen des Unternehmens – Vertrieb, Marketing, Kundendienst – auf dieselben qualitativ hochwertigen und konsistenten Daten zugreifen.