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

Wenn die Daten- und Prozess Basics nicht passen, wird auch die KI es nicht passend machen können!

Im Zeitalter der Digitalisierung ist die Verschmelzung von Daten und Geschäftsprozessen nicht nur eine Möglichkeit, sondern eine Notwendigkeit für Unternehmen, die in einem datengesteuerten Marktumfeld bestehen wollen. Die Visualisierung eines Modells, das diese Integration darstellt – wie im "Data Inspired Human Culture"-Diagramm veranschaulicht (s.u.) – bietet eine klare Vorstellung davon, wie Unternehmen ihre Strategie und Kultur umgestalten können, um diese neue Realität zu meistern.

Der Data Catalog 2.0 als wesentlicher Baustein der Self-Serve Data & Analytics Plattform und einer nachhaltigen Data-Mesh Infrastruktur

Das Konzept eines „Data Mesh Ökosystems“ als Zielbild im Rahmen einer Transformationen zu einer „Data Inspired Human Culture“ gewinnt zunehmend an Bedeutung in der modernen Datenverwaltung und -analyse. Es befürwortet einen dezentralen Ansatz in der Datenarchitektur und im organisatorischen Design gepaart mit einer Zentralen Self Serve Data & Analytics Plattform. Ein Data Mesh betont die dezentrale Datenverantwortungs- und Architekturstruktur, die auf spezifischen Domänen beruht, wobei domänenspezifische Daten zu wertorientierten Datenprodukten entwickelt und vermarktet werden, und somit als Produkt im Vordergrund stehen. Der Data Catalog spielt in diesem Ökosystem eine wesentliche Rolle, die eine effiziente Selbstbedienung und -Publizierung auf Datenplattformen ermöglicht.

Umfassende Daten-Strategie, -Governance und -Managment: Ein Fahrplan für die Zukunft

Im digitalen Zeitalter haben Daten einen hohen Stellenwert erlangt neben den Faktoren Mensch und Technologie. Doch wertvoll sind sie nur dann, wenn sie richtig verwaltet werden und der Wert sich dann in qualitativ hochwertigen Produkten manifestiert. Eine effektive Datenstrategie und -governance sind entscheidend für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, Innovationen zu fördern und Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Die Infografik (s.u.) bietet einen detaillierten Überblick darüber, wie Unternehmen ihre Datenstrategie, Data Governance und das Data Management harmonisiert strukturieren können.

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:

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!)

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.

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.

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.

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

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.

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 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.

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.

BI or DIE Level Up 2022

27. Januar 2022

Marco spricht über Data Strategy, Data Governance und Data Driven Culture und wie dies alles zusammenhängt!

Weitere Video- und Podcasts zu dem Thema findet Ihr im Bereich Podcast!

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.

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).