7 Strategische Schritte einer erfolgreichen wertorientierten Transformation zur Data Driven Culture im Einklang mit der Unternehmensvision.

Die Einführung einer datengetriebenen Transformation, die geschäftsfallorientiert ist und sich an der Unternehmensstrategie orientiert, ist aus mehreren Gründen von entscheidender Bedeutung. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihre Ressourcen effektiv zu nutzen, die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern und eine nachhaltige Wertschöpfung zu erzielen. Hier sind die Schlüsselschritte und ihre Bedeutung im Detail:

1. Identifizierung der Unternehmensstrategischen Erfolgstreiber

Dieser Schritt ist grundlegend, um sicherzustellen, dass die datengetriebene Transformation mit den übergeordneten Zielen des Unternehmens übereinstimmt. Durch die Analyse der Erfolgstreiber können Unternehmen Bereiche identifizieren, in denen Daten den größten Einfluss haben können.

2. Definition der zu Erreichenden Ziele

Klare Zielsetzungen sind für den Erfolg jeder Initiative entscheidend. Durch das Festlegen spezifischer, messbarer Ziele, die durch Daten unterstützt werden können, können Unternehmen ihre Fortschritte verfolgen und den Erfolg ihrer datengetriebenen Initiativen bewerten.

3. Identifizierung des Use/Business Case und deren Mehrwert

Die Bestimmung spezifischer Anwendungsfälle, die einen klaren Mehrwert bieten, ist entscheidend. Dies bedeutet, die Geschäftsfälle zu identifizieren, die am meisten von Datenanalysen profitieren und in direktem Zusammenhang mit den strategischen Zielen des Unternehmens stehen.

4. Identifizierung und Definition passender Data Domains

Die Auswahl relevanter Datenbereiche ermöglicht es Unternehmen, sich auf die wichtigsten Datenquellen zu konzentrieren. Dies schließt die Identifizierung kritischer Datenpunkte und die Definition, wie diese Daten gesammelt, verarbeitet und analysiert werden sollen, ein.

5. Identifizierung und Definition der operativen Quellsysteme

Die Bestimmung der richtigen Quellsysteme ist entscheidend, um qualitativ hochwertige und relevante Daten zu gewährleisten. Dies umfasst die Identifizierung von Systemen, die die benötigten Daten liefern, und die Art und Weise, wie diese Daten extrahiert und integriert werden sollen.

6. Definieren des End-to-End-Geschäftsprozesses

Das Definieren des gesamten Geschäftsprozesses, der durch datengestützte Automatisierung und faktenbasierte Entscheidungsfindung unterstützt wird, ist ein Schlüsselschritt. Es stellt sicher, dass der gesamte Prozess effizient, effektiv und anpassungsfähig ist, um die strategischen Ziele des Unternehmens zu unterstützen.

7. Definieren des darauf Passenden End-to-End Organisations- und Kompetenz-Modells

Schließlich ist die Entwicklung eines Organisations- und Kompetenzmodells, das die datengetriebene Transformation unterstützt, entscheidend. Dies beinhaltet die Schulung und Entwicklung von Mitarbeitern, um sicherzustellen, dass sie über die Fähigkeiten verfügen, die für die effektive Nutzung und Analyse von Daten erforderlich sind.

Zusammenfassung

Die Priorisierung einer datengetriebenen Transformation nach dem größten Mehrwert entsprechend der Unternehmensstrategie und die ganzheitliche Betrachtung von datengetriebenen Prozessen ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten effektiv zu nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und langfristigen Erfolg zu sichern. Dies erfordert ein klares Verständnis der Unternehmensziele, eine sorgfältige Auswahl der Use Cases und die Entwicklung eines kompetenten Teams, das in der Lage ist, diese Ziele zu erreichen.