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

Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Warum dauerhafte Datenbereinigung keine Lösung ist!

Data Cleansing vs. Data Observability

Datenbereinigung ist keine Lösung, sondern ein Symptom einer mangelhaft aufgestellten Datenstrategie sowie ineffizienter, nicht gut funktionierender Prozesse. Viele Unternehmen investieren erhebliche Ressourcen in kontinuierliche Bereinigungsmaßnahmen – ohne die eigentlichen Ursachen der schlechten Datenqualität nachhaltig zu beseitigen. Doch wer ständig nur putzt, ohne das Leck in der Leitung zu schließen, wird nie trocken arbeiten können.

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Es geht nicht um den EU AI Act - musst Du eh machen!

KI-Systeme im Unternehmen – Zeit für den Realitätscheck

Künstliche Intelligenz ist längst kein abstrakter Zukunftsbegriff mehr, sondern gelebte Praxis in vielen Unternehmen – häufig ohne dass deren Einsatz systematisch dokumentiert oder bewertet wurde. Genau hier setzt der EU AI Act an: Wer nicht weiß, wo und wie KI im Unternehmen eingesetzt wird, läuft Gefahr, regulatorisch zu stolpern. Die These lautet daher: Der wahllose oder unreflektierte Einsatz von KI gefährdet nicht nur die Compliance, sondern auch die Innovationskraft und Wirtschaftlichkeit eines Unternehmens.

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Data Governance: Der schlafende Riese, der unsere KI-Zukunft sichert

Warum ich seit über 15 Jahren für echte Datenindustrialisierung kämpfe

Data Governance – der schlafende Riese unserer Zeit – ist nicht weniger als der Architekt einer zukunftsfähigen, datenindustrialisierten Welt. Seit über 15 Jahren widme ich mich intensiv und voller Leidenschaft diesem Thema, obwohl viele mich damals für verrückt hielten, mich mit einem vermeintlich unpopulären Thema auseinanderzusetzen. Als Advisory Board Member der DATAGOVKON setze ich mich aktiv dafür ein, das Bewusstsein für seine strategische Bedeutung zu schärfen. Bereits damals war für mich klar: Wie soll eine datengetriebene Industrialisierung erfolgreich sein, wenn belastbare Standards und verbindliche Architekturen fehlen?

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Data & AI Governance – Assistenzsystem einer erfolgreichen Transformation zur Data Inspired Culture

Warum moderne Datenkultur nicht ohne smarte Steuerung funktioniert – und wie KI dabei zum Co-Piloten wird.

Die meisten Unternehmen unterschätzen, wie entscheidend Data & AI Governance für die erfolgreiche Transformation zu einer dateninspirierten Unternehmenskultur ist. Sie behandeln Governance als Bremse, als regulatorische Pflicht oder als rein technische Disziplin. Doch in Wahrheit ist sie ein unsichtbares, intelligentes Assistenzsystem, das – wie bei modernen Fahrzeugen – für Sicherheit, Orientierung und Effizienz sorgt. Wer Governance richtig einsetzt, verwandelt sie vom Hemmschuh zum strategischen Enabler.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Datenqualität: Der verborgene Wettbewerbsvorteil einer digitalen und AI geprägten Zukunft

Wie ein prozessorientierter Data Quality Index die Führungskultur stärkt und Wachstumspotenziale hebt

In vielen Unternehmen wird die Datenqualität noch immer nicht mit derselben Priorität behandelt wie klassische Finanzkennzahlen. Zwar existieren oft schon Data-Governance-Initiativen, doch die dort erzeugten Data-Quality-Kennzahlen bleiben häufig im Schatten betriebswirtschaftlicher Größen wie Umsatz, Gewinn und Kosteneinsparungen. Was zunächst nachvollziehbar erscheint, entpuppt sich auf den zweiten Blick als paradox: Denn eine gezielte Verbesserung der Datenqualität führt in der Regel zu effizienteren Prozessen, reduzierten Kosten und gesteigerten Gewinnen. Zudem bildet eine verlässliche Datenbasis das Fundament für den erfolgreichen Einsatz von KI-Technologien – ohne saubere Daten können KI-Systeme keine präzisen Prognosen erstellen und nur eingeschränkt automatisieren und die potentiale ausspielen.

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Data Governance: Ein strategischer Enabler für dateninspirierte Entscheidungen

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.

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Gute Datenqualität fördert Operational Excellence und sichert den erfolgreichen Einsatz von KI.

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.

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Data Governance und Künstliche Intelligenz – Der Weg zu einem datengesteuerten 360-Grad-Kundenservice

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.

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Das Data Governance Wheel: Navigieren zum Erfolg

Strategien und Taktiken für eine effektive Datensteuerung

In einer zunehmend datengesteuerten und -inspirierten Wirtschaft ist eine robuste Data Governance unerlässlich für den Erfolg eines Unternehmens. Sie gewährleistet den Schutz und die sinnvolle Nutzung von Daten und agiert als Katalysator für den Unternehmenswert, indem sie die Datenqualität verbessert, die Transparenz fördert, Risiken reduziert und Compliance sicherstellt. Zentral ist auch ihre Rolle bei der Schaffung der Standards, die für die Optimierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen erforderlich sind. Sie ermöglicht eine qualitative Datendurchgängigkeit beim Austausch von Daten und Datenprodukten, was von entscheidender Bedeutung für die reibungslose und effiziente Funktion moderner Geschäftsökosysteme ist.

Das Data Governance Strategy & Taktik Wheel gibt Orientierung beim Aufbau und der nachhaltigen Etablierung einer organisationsweiten Data Governance. Diese dient als Befähiger einer erfolgreichen Transformation zu einer datengesteuerten und inspirierten Unternehmenskultur (Data Culture).

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Data Governance Value

Data Governance: Der Schlüssel zu einem datengesteuerten 360-Grad-Kundenservice

In einer Ära, in der Kunden mehr als nur Produkte oder Dienstleistungen erwarten, wird ein umfassender Kundenservice zum Herzstück eines jeden erfolgreichen Unternehmens. Data Governance ist hier nicht nur ein Schlagwort, sondern eine notwendige Grundlage, die Unternehmen dabei unterstützt, einen solchen 360-Grad-Service zu gewährleisten. Aber wie genau ermöglicht Data Governance diesen Rundum-Service?

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The Data Culture Podcast - "Wie kann ich Datenteams zu Höchstleistungen führen?"

Wie bringe ich Datenteams zu Höchstleistungen? Das ist die Frage, die sich Carsten Bange mit seinem Gast Marco Geuer in dieser Folge stellt.

Es geht um Teamzusammenstellungen, die Rolle der Kultur und Data Governance, um die beste Leistung aus Data & Analytics Initiativen zu schöpfen.

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Data Catalogue – Beschleuniger der Datenkompetenz (Data Literacy)

Surfen durch den Datendschungel, Daten verstehen und Daten shoppen (Shopping for Data)

Haben Sie schon den Begriff „Shopping for Data“ gehört? Dieser wird gerne im Zusammenhang mit den Begriffen Data Catalogue und Data Democratization in einen Topf geworfen. Mit Data Democratization ist gemeint, dass Menschen einfach und pragmatisch auf jegliche Art von Daten, die sie für ihre Zwecke benötigen zugreifen und diese verwenden können, bzw. jederzeit bereit sind Daten mit anderen zu teilen. Das natürlich jederzeit compliancekonform. In Organisationen wird dies durch einen Data Catalogue ermöglicht oder auch immer häufiger gerne Data Marketplace genannt, auf dem Sie wie in einem Onlineshop auf Einkaufstour nach Daten und Datenprodukten gehen (Shopping for Data).

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Data Governance, der Schlüssel zu einer erfolgreichen datenintelligenten Organisationskultur

Definition: Was ist Data Governance? 

Data Governance (Datensteuerung) umfasst in Summe die Menschen, Prozesse und Technologien, die zur Verwaltung, zum Schutz und zur Steigerung des “Datenkapitals” einer Organisation benötigt werden, um allgemein verständliche, korrekte, vollständige, vertrauenswürdige, sichere, auffindbare Unternehmensdaten und deren wertorientierte Nutzung garantieren zu können.

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Data Governance: Was sind Ihre Unternehmens-Daten wert?

Wie Organisationen ihre Daten in Geld bewerten können und warum Data Governance sich selbst finanziert.

Viele Unternehmen hadern noch mit dem Gedanken eine Data Governance einzuführen und fragen sich, welchen Mehrwert hat eigentlich Data Governance? Natürlich kann man jetzt sagen, was gibt es da noch zu überlegen. Wer im Zuge der Digitalisierung wettbewerbsfähig bleiben möchte, kommt an einer Data Strategy und der Einführung einer Data Governance nicht vorbei. Zumindest liest man das permanent in der Fachpresse und hört es ständig von vielen Beratern. Andererseits ist es absolut berechtigt in diesem Zusammenhang die ökonomische Frage zu stellen, welchen Mehrwert in Geld bringt eine Data Governance der Organisation und wieviel bin ich bereit zu investieren bzw. wie wird mein ROI (Return On Invest) aussehen.

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Data Governance: Vom Model Driven Design (MDD) zum Data Catalog

Wie Organisationen von einer lückenhaften Nachdokumentierung zu einem transparenten Datenmanagement kommen.

Herausforderung von Data Governance

Eines der Ziele von Data Governance ist es eine möglichst gute Transparenz über die Verarbeitung und Verwendung von Daten über die Systeme hinweg herzustellen, um den Grad der Compliance-Konformität festzustellen und stetig zu monitoren sowie ein compliance-konformes Verhalten beim Umgang mit Daten zu fördern. Zusätzlich ermöglicht die Transparenz stetig Schwächen der Leistungsfähigkeit von Daten zu erkennen und Maßnahmen zur Verbesserung abzuleiten. Dies fördert die Qualität von Datenanalyse- und Digitalisierungsprojekten.

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Data Governance: Vom Data Profiling zur ganzheitlichen Leistungsbewertung von Daten

Wie Data Governance zum Innovator wird und Mehrwert liefert

Viele Unternehmen wandelten sich in den letzten Jahren zu agilen Organisationsformen, um sich den Herausforderungen von schnellen Anforderungsänderungen besser stellen zu können. Auch das Unternehmen, für welches ich tätig bin, befindet sich mitten in diesem Wandel. Hinzu kommt, dass Daten und datengetriebene Prozesse immer stärker im Fokus stehen. Wer einen Vorsprung in der Datenintelligenz erlangt und diesen optimal zu nutzen weiß, erlangt auch einen erfolgskritischen Wettbewerbsvorsprung, den es stetig auszubauen bzw. auf lange Sicht zu halten gilt.

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Prozessorientierter Data Quality Index erfolgreich einführen

Wer Datenqualität und Prozessqualität als eine Einheit betrachtet, hat gute Zukunftsaussichten

Das Forschungsprojekt  „World Management Survey“ beschäftigt sich mit der Einführung und Anwendung von Managementpraktiken in über 12.000 Unternehmen aus 34 Ländern. Es wurde gemessen, wie gut eine Organisation die wesentlichen Führungsmethoden in vier Bereichen beherrscht: Produktionsmanagement, Performance-Monitoring, Zielvorgaben und Talentmanagement.

Die Auswertung der Daten zeigt zwei wesentliche Erkenntnisse.

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