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?“
Being a data punk means breaking with convention and being creative, unconventional and bold with data. It's about challenging the status quo and seeing data not just as a series of numbers, but as an opportunity to effect real, positive change. In this spirit, what if we were to give our users "flowers"? No, not the physical kind, but metaphorical flowers woven from data.
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:
In der digitalen Transformation gewinnt das Datenmanagement zunehmend an Bedeutung, als Voraussetzung einer erfolgreichen Nutzung von Data Analytics und AI. Doch wie wird eine Organisation wirklich "Data Inspired"? Ein erfolgversprechender Ansatz ist das Hub & Spoke Model, das Unternehmen hilft, dateninspiriert zu agieren und gleichzeitig die Reife der Organisation schrittweise zu entwickeln, ohne die Menschen und Organisation zu überfordern. In diesem Artikel beleuchte ich, wie das Hub & Spoke Model als Entwicklungshelfer zur Data Inspired Company fungiert und wie es Sie auf dem Weg zu einer crossfunktionalen und agilen dateninspirierten Organisation unterstützt.
For a successful transformation into a data-driven company, it's crucial to uniformly view and understand processes and data and establish data consistency. This means data can flow seamlessly across various departments and systems, are in a consistent form, and continuously support operational processes and people.
- Data Culture-
More benefits with Data Inspired, less waste with best Data Quality!
THE DATA ECONOMIST
In der heutigen datenorientierten Welt ist der Aufbau einer robusten Data Culture innerhalb von Unternehmen unerlässlich. Eine Data Culture fördert nicht nur die Nutzung von Daten für fundierte Entscheidungen, sondern unterstützt auch umfassende organisatorische Transformationen. Für Unternehmen, die sich zur Data Driven Company transformieren möchten, ist eine starke und nachhaltige Data Culture unverzichtbar. Um die Bedeutung der Transformation zu verstehen und wie eine starke Data Culture diesen Prozess unterstützen kann, ist es wichtig, die grundlegenden Prinzipien zu beleuchten und ihre Bedeutung im Kontext der Datenkultur zu erkennen.
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 Driven GameChanger-
Willst Du data driven werden, musst Du die Menschen verstehen und die Spielregeln in Deiner Company verändern!
THE DATA ECONOMIST
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.
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?
- Data Driven Company -
„Denk groß, fang klein an - aber mit dem richtigen!“
THE DATA ECONOMIST
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.
In der Ära der Digitalisierung stehen Unternehmen vor der Herausforderung, eine Kultur zu schaffen, die sowohl von Daten angetrieben wird als auch den menschlichen Faktor in den Vordergrund stellt. Die "Head Phone Strategy" präsentiert einen innovativen ganzheitlichen Ansatz, um dieses Gleichgewicht zu erreichen und bietet eine solide Struktur für Unternehmen, die eine nachhaltige, dateninspirierte Unternehmenskultur etablieren möchten.
Lately, I've been getting the feeling that we data experts live in a bubble. More and more often I hear that we would like to become data driven, but the others just don't understand us. But isn't it up to us to communicate our knowledge in such a way that others understand us? It's often very much about technology and what technology can do. We also talk about how technology will change our lives and cost jobs. Sometimes we even make fun of exciting technology or how stupid it actually is, as in the case of Chat GPT. Everything is somehow negative. Shouldn't we talk about it in a more positive way and what all becomes possible when we draw the right path and how it can help us? I often take two guiding principles to heart.
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!)
In the age of digitalisation, the merging of data and business processes is not just a possibility, but a necessity for companies that want to survive in a data-driven market environment. Visualising a model that represents this integration - as illustrated in the "Data Culture" diagram (see below) - provides a clear idea of how companies can reshape their strategy and culture to master this new reality.
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.
Artificial intelligence (AI) has made tremendous strides in recent years and is increasingly influencing all areas of technology and business. One of the most important areas of application in which AI will bring about major changes is data preparation – an often underestimated but critical process in the work of data engineers and data analysts.
In the digital transformation, data management is becoming increasingly important as a prerequisite for the successful use of data analytics and AI. But how does an organization become truly “data inspired”? A promising approach is the Hub & Spoke Model, which helps companies to act in a data-inspired way while gradually developing the maturity of the organization without overwhelming people and organization. In this article, I will discuss how the Hub & Spoke Model can help you become a Data Inspired Company and how it can support you on your way to becoming a cross-functional and agile data-inspired organization.
In today's business world, the importance of data can no longer be overlooked. Data is the lifeblood of modern businesses and is the foundation for competitive advantage, improved customer experiences and breakthrough innovation. A comprehensive understanding of the importance of a data-driven culture and the value of data products is therefore crucial. A data-driven culture can help make fact-based decisions and increase operational efficiency, while thinking in terms of data products allows companies to effectively monetise their data assets and create sustainable value. Below, I highlight the benefits and characteristics of these aspects in 3 parts.
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.
In einer Welt, die zunehmend von Komplexität und Vernetzung geprägt ist, wird die Fähigkeit, in Systemen zu denken, immer wichtiger. Traditionelle Paradigmen wie das "Thinking outside the Box", das kreative und unkonventionelle Lösungsansätze betont, reichen nicht mehr aus, um die Herausforderungen des 21. Jahrhunderts zu meistern. Moderne Problemlösungen erfordern einen systemischen Ansatz, der die Zusammenhänge und Wechselwirkungen innerhalb eines Gesamtsystems berücksichtigt und dabei datenbasierte Entscheidungen und digitale Prozesse integriert.
In der rasant fortschreitenden digital und AI geprägten Geschäftslandschaft stoßen Unternehmen häufig auf das Dilemma der Benennung und Definition von Rollen, insbesondere wenn es um die Verwaltung und Strategie von Daten und deren optimalen Nutzung und Monetarisierung geht. Die Diskussion um die Rolle des Chief Digital Officer (CDO) gegenüber der Notwendigkeit eines Chief Data Officers (CDO), Chief AI Officer (CAIO) oder gar Chief Data & AI Officers (CDAIO) ist ein leuchtendes Beispiel für diese Verwirrung. Doch liegt die Lösung wirklich in der Schaffung neuer Titel, oder sollten wir uns auf die Schärfung der bereits existierenden Rollen konzentrieren?
In der heutigen digitalen Wirtschaft spielen Datenprodukte eine entscheidende Rolle bei der Schaffung von Mehrwert für Unternehmen und ihre Partner. Komplementäre Datenprodukte bieten einen strategischen Ansatz, um den Wertschöpfungsprozess innerhalb eines Unternehmens und in seiner Beziehung zu Kunden und Lieferanten zu verbessern. Im Folgenden werden die Vorteile dieser komplementären Datenprodukte näher erläutert.
Die Entwicklung einer Daten- und KI-Strategie ist entscheidend für Unternehmen, die sich auf dem Weg zu einer dateninspirierten Unternehmenskultur befinden. Sie bildet den Grundstein für eine erfolgreiche Transformation und ist tief in der Wertschöpfung des Unternehmens verankert. Das „Why-How-What“-Prinzip liefert dabei den Rahmen für eine kohärente Strategie, die den Unternehmenswert maximiert.
In den letzten Jahren hat Künstliche Intelligenz (AI), besonders GenAI (generative Artificial Intelligence), enorm an Aufmerksamkeit gewonnen. Die Verheißungen von autonomen Fahrzeugen, intelligenten Assistenten und maschinellem Lernen haben eine Welle von Begeisterung und Interesse in der Geschäftswelt ausgelöst. Doch während AI oft als die Zukunft der Technologie gefeiert wird, gibt es einen entscheidenden Aspekt, der häufig übersehen wird: Die Daten, die diese Technologien antreiben.
Dieser Leitsatz symbolisiert die sich wandelnde Beziehung zwischen Mensch und Daten in unserer heutigen Kultur. Im Zentrum dieses Wandels steht die Idee, dass Daten nicht nur eine Ressource für technische Prozesse sind, sondern auch eine Inspirationsquelle für kreative, soziale und kulturelle Unternehmungen. Der Artikel versucht ein Bild zu zeichnen, wie diese von Daten inspirierte menschliche Kultur aussieht, ihre Auswirkungen auf verschiedene Bereiche und wie sie die Zukunft gestalten könnte.
In einer Welt, in der das Mantra "viel hilft viel" oft als Erfolgsformel gilt, sind Unternehmen zunehmend damit beschäftigt, möglichst viele Initiativen gleichzeitig zu starten. Dabei laufen sie Gefahr, sich in der Masse zu verlieren und am Ende nur mittelmäßige Ergebnisse zu erzielen. Besonders Top-Führungskräfte neigen dazu ständig neue Projekte anzustoßen, aus Angst, die eine entscheidende Maßnahme zu verpassen. Doch dieses Verhalten führt selten zu nachhaltigem Erfolg. Vielmehr werden diese Unternehmen von denen verdrängt, die sich auf den entscheidenden Hebel mit dem größten Wert konzentrieren.
In recent years, artificial intelligence (AI), particularly generative AI (GenAI), has gained a lot of attention. The promises of autonomous vehicles, intelligent assistants, and machine learning have sparked a wave of enthusiasm and interest in the business world. However, while AI is often celebrated as the future of technology, there is one crucial aspect that is often overlooked: the data that powers these technologies.
