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The Data Economist Blog (DE) | Etablierung einer Data Inspired & Digital Culture

Kennst Du schon die "Head Phone Data Driven Strategy"?

Bausteine einer erfolgreichen und nachhaltigen Etablierung einer Data Driven Culture.

Wie Ihr sicherlich wisst, beschäftige ich mich schon sehr lange mit dem Thema Data Driven. Dazu halte ich auch immer wieder Vorträge, veröffentliche kurze Artikel auf meinem Blog, bin Gast in Podcasts oder gebe Seminare. Dabei versuche ich immer Kernthemen in eine Visualisierung zu bringen, um mir die Data Driven Welt selber zu erklären und anderen über meine Schaubilder meine Sicht zu erläutern. Ja, diese Visualisierungen sind sicherlich nicht einfach. Sicherlich sagt auch der Ein oder Andere sie seien sogar recht komplex. Stimmt, es ist ein Komplexes Thema und wie bringt man es auf einen One Pager!? (Gute Ideen dazu sind immer Willkommen!)

Data Strategy, Data Analytics, Data Driven Culture, Data Driven Company, Data Intelligence

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Data Mesh in der Logistik

Wie der Data Mesh Ansatz die Logistikbranche unterstützen kann sich zur Data Insights Driven Company zu transformieren.

Data Mesh ist ein innovativer Organisations-Ansatz in der Welt der Datenverarbeitung und -verwaltung, der sich in den letzten Jahren zunehmender Aufmerksamkeit erfreut. Dieser Ansatz soll den wachsenden Herausforderungen bei der Skalierung von Daten-Analysen und -Produkten in Unternehmen gerecht werden. Er setzt auf eine dezentrale, domänenspezifische Datenverantwortlichkeit und adressiert Probleme, die in traditionellen zentralisierten Datenarchitekturen auftreten. Im Folgenden werden die vier grundlegenden Prinzipien des Data Mesh Ansatzes erläutert, gefolgt von einer Diskussion darüber, warum dieser Ansatz besonders in der Logistikbranche von großem Nutzen sein kann.

Data Strategy, Data Mesh, Data Driven, Logistik

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Die Macht der Datenkultur

Warum datengetriebene Entscheidungsfindung und Datenprodukte für Unternehmen wettbewerbsentscheidend sind.

In der heutigen Geschäftswelt ist die Bedeutung von Daten nicht mehr zu übersehen. Daten sind das Lebenselixier moderner Unternehmen und bilden die Grundlage für Wettbewerbsvorteile, verbesserte Kundenerlebnisse und bahnbrechende Innovationen. Ein umfassendes Verständnis für die Bedeutung einer datengetriebenen Kultur und der Wert von Datenprodukten ist daher entscheidend. Eine datengetriebene Kultur kann dabei helfen, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen und die betriebliche Effizienz zu steigern, während das Denken in Datenprodukten Unternehmen erlaubt, ihre Datenressourcen effektiv zu monetarisieren und nachhaltigen Mehrwert zu schaffen. Nachfolgend beleuchte ich die Vorteile und Charakteristika dieser Aspekte in 3 Teilen.

Data Strategy, Data Driven Company, Data Intelligence, Data Products, Data Mesh, Data Culture

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Warum eine Data Governance orientierte Data Fabric essenziell für skalierbare qualitative Datenprodukte ist

Moderne Verfahrensansätze und Cloud-Technologien bieten neue Möglichkeiten

In unserer datengetriebenen Welt sind qualitative Datenprodukte der Schlüssel zum Geschäftserfolg. Doch um solche Produkte effizient zu skalieren, bedarf es einer robusten Dateninfrastruktur. Hier kommt die Data Fabric ins Spiel. Eine sukzessiv (agil) aufgebaute, Data Governance orientierte Data Fabric stellt sicher, dass Datenqualität, -schutz und -nutzung im Zentrum aller Bemühungen stehen.

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Podcast Unf*ck Your Data: Datenstrategie = Unternehmensstrategie

Wie du wirklich data-driven wirst

Was ist der Mehrwert als Unternehmen data-driven zu agieren? Und warum brauche ich für meine Datenstrategie zwingend eine Unternehmensstrategie?

Darüber spricht Christian Krug, Host des Podcasts Unf*ck Your Data, mit Marco Geuer, Head of Global Data Strategy & Solutions bei FIEGE.

Zum Reinhören: 

Podcast - Data Strategy & Data Governance

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Advanced Rapid Data Performance Simulation (ARDPS)

Daten, Prozesse, Business schneller verstehen und den Data Driven ROI maximieren

In der digitalen Welt, in der wir heute leben, haben Daten eine unbestreitbar zentrale Rolle eingenommen. Durch die massiven Datenmengen, die ständig generiert werden, steigt die Notwendigkeit, sie effizient zu verwalten, zu analysieren und zu interpretieren. Durch die Integration von kross funktionaler Zusammenarbeit, Dual-Track Agile Methodik und der Anwendung modernster Technologien wie ChatGPT Interpreter und InfoZoom, ermöglicht ARDPS Organisationen, ihre Dateninvestitionen zu maximieren und erfolgreiche Daten-Projekte und Produkte zu realisieren.

Datenqualität, InfoZoom, Datenmanagement, Data Governance, Data Strategy, Data Scope, Data Analytics, Data Science, Data Intelligence, ARDPS, ChatGPT, AI

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Data Driven Company – Data Intelligence braucht Daten- und Prozessdurchgängigkeit

Erst der Dreiklang Datendurchgängigkeit, Prozessdurchgängigkeit und durchgängige Datenanalyse macht Unternehmen Data Driven und Customer Centric.

Für eine erfolgreiche Transformation zu einem datengetriebenen Unternehmen ist es wichtig Prozesse und Daten einheitlich zu betrachten und zu verstehen sowie Datendurchgängigkeit herzustellen. Dies bedeutet, dass Daten über verschiedene Abteilungen und Systeme hinweg nahtlos fließen können, in einer konsistenten Form vorliegen und die operativen Prozesse und Menschen durchgängig zu unterstützen.

Data Strategy, Data Science, Data Driven Company, Data Intelligence, Customer Centricity, Interoperability

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Welche Einflussfaktoren entscheidend sind für erfolgreiche Data Products

Data Products vs. Data Projects

In der heutigen digitalen Welt generieren Unternehmen und Organisationen kontinuierlich große Mengen an Daten. Die Verarbeitung und Analyse dieser Daten hat sich zu einem wichtigen Instrument entwickelt, um Erkenntnisse und Einblicke zu gewinnen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Während viele Organisationen früher Datenprojekte durchgeführt haben, um ihre Daten zu analysieren, verschiebt sich der Fokus inzwischen auf die Erstellung von Datenprodukten.

Data Governance, Data Strategy, Data Driven Culture, Data Products

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Data Strategy Lifecycle wirkungsvoll im Unternehmen einführen

Die Datenstrategie entscheidet zunehmend über den Erfolg des gesamten Unternehmens

Warum eine Data Strategy?

Ich denke, mittlerweile ist jedem Unternehmen klar geworden, dass der kompetente Umgang mit Daten und die Steigerung der Datenintelligenz ein wichtiger Erfolgsfaktor für die Wettbewerbsfähigkeit ist. Gezeigt hat sich in den letzten Jahren, dass bloßes experimentieren mit Daten und neuen Technologien wie Big Data, KI und Cloud auch kein Garant für Erfolg ist. Dies liegt meiner Meinung nach häufig an den von der Unternehmensstrategie abgekoppelten und isolierten Maßnahmen Daten gewinnbringend einzusetzen. Somit sind häufig weitere Silos entstanden, die eher verhindern, einen erkennbar positiven Effekt für den Unternehmenserfolg zu erzielen. Verstärkend kam hinzu, dass sich einerseits kein ROI (Return on Investment) einstellte und man zunehmend Geld verloren hat und andererseits wertvolle Zeit verloren ging, während andere Unternehmen an einem vorbeizogen, die es eher verstanden haben Daten zielwirksam zur Steigerung ihrer Wettbewerbsfähigkeit einzusetzen. Häufig sind es Unternehmen, die man nicht mal als Wettbewerber auf den Schirm hatte.

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Data Strategy: Erfolgsfaktoren für nachhaltige Wettbewerbsvorteile durch KI-basierte Datenanalysen und Digitalisierung

Die Menge der Daten alleine ist kein entscheidender Wettbewerbsfaktor

Immer mehr Organisationen setzen auf datengestützte Analysen in ihrer Entscheidungsfindung und digitalisieren ihre Prozesse, Produkte und Services. Dabei wird verstärkt auf Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) gesetzt. Doch häufig bleibt der erhoffte Erfolg aus. 

Es ist eine sehr verbreitete Annahme, dass die Auswertung großer Mengen an Kundendaten der Organisation einen uneinholbaren Wettbewerbsvorteil verschaffen kann. Dies beruht auf der These: Je mehr Kunden eine Organisation hat, desto mehr Daten kann diese zur Produkt- und Serviceverbesserung nutzen und damit weitere Kunden anziehen, von denen noch mehr Daten gesammelt werden können. 

Big Data, Master Data Management, Digitalisierung, Digitale Transformation, Data Governance, Datenanalyse, Datenstrategie, Data Strategy, Data Analytics, Artificial Intelligence, Künstliche Intelligenz, Dataperformance, Data Science

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Digitalisierung: Schlüsselfaktoren erfolgreicher Innovationen

Wie lässt sich eine Branche revolutionieren?

In der April-Ausgabe des Harvard Business Manager habe ich einen interessanten Artikel zu den Schlüsselfaktoren von erfolgreichen Innovationen gelesen.

Nachfolgend eine kurze Zusammenfassung des Artikels.

Stelios Kavadias, Kostas Ladas und Christoph Loch1 gingen im Rahmen einer Studie der Frage nach: Wie lässt sich eine Branche revolutionieren? Hierzu untersuchten sie 40 Unternehmen aus unterschiedliche Branchen mit unterschiedlich erfolgreichen Geschäftsmodellen.

Technik und Markt verbindet

Erkenntnisse aus der Studie können wie folgt zusammengefasst werden.

Business Analytics, Innovationsmanagement, Digitale Transformation, Geschäftsmodelle, Innovation

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Multitasking-Paradoxon

Die Auswertung des Tagesablaufs von tausenden Büroangestellten zeigt: Mehrere Dinge gleichzeitig zu erledigen funktioniert nicht.

Von tausenden Nutzern wurden die täglichen Aktivitäten mit der Software RescueTime dokumentiert und anschließend ausgewertet. Das Ergebnis dürfte für die meisten keine wirkliche Überraschung sein, aber bestätigt das, was jeder schon lange vermutet: „Multitasking senkt erheblich die Produktivität."

Projektmanagement, Multitasking, Zeitmanagement, Organisationsmanagement

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Wenn Unternehmensziele sich scheinbar widersprechen...

...oder wie man aus einem Zielkonflikt eine Win-Win-Situation erzeugt!

Die klassische Vorgehensweise in Unternehmen ist, dass man ein Hauptziel definiert (z.B. führendes serviceorientiertetes Unternehmen in seiner Branche), welches man unbedingt erreichen möchte und das Unternehmen möglichst klar von den Wettbewerbern abgrenzt. Zusätzliche werden entsprechende Subziele definiert, die unterstützend wirken sollen (z.B. hohe Kundenzufriedenheit, Umsatzsteigerung, effiziente Prozesse, usw.).

Im Laufe der Zeit muss man leider immer wieder die Erfahrung machen, dass sich scheinbar mehrere Ziele widersprechen.

Strategie, Strategieentwicklung, Unternehmensstrategie, effektive Denkprozesse, Theory of Constraints (TOC), Win Win Situation

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Dehnbare Bilanzierungsregeln

Wie Unternehmen ihre Zahlen ganz legal polieren können

Das Manager Magazin berichtete in seiner Augabe 03/2010 über die Praxis der großen Aktiengesellschaften Bilanzen legal zu schönen. Nachfolgend erhalten Sie einen kurzen Überblick, welche 3 Bilanzierungsregeln Interpretationsspielräume zulassen.

Bilanz, Bilanzierung, IFRS, US-GAAP

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