Data Strategy & Data Governance ist der Schlüssel zu einer nachhaltig datengesteuerten Organisation
- Data Insight Driven Company -
Eine Data Strategy als integraler Baustein einer Unternehmensstrategie unterstützt maßgeblich das Erreichen von Prozess- und Produktzielen, sichert die Compliance-Konformität, steigert den Durchsatz und unterstützt Organisationen in der Transformation zu einer datenerkenntnisorientierten Kultur (Data Insight Driven Culture).
Organisationen sichern somit ihre Wettbewerbsfähigkeit und können diese durch eine gesteigerte Datenintelligenz und Datenkompetenz (Data Literacy) weiter ausbauen.
Data Exploration & Prototyping von KPI/Dashboards: Sichere Projektergebnisse & ein valides Reporting
Data Quality Management Online-Konferenz v. 02.12.2021
Der Vortrag zum Thema „Data Exploration & Prototyping von KPI und Dashboards – sichere Projektergebnisse und ein valides Reporting“ zeigte auf, wie FIEGE mit dem Rapid Data Performance Simulation (RDPS) Verfahren Investitionen in Data Analytics und Data Driven Company ganz objektiv nach Erfolgswahrscheinlichkeiten auswählt – und die entsprechenden Projekte anschließend nachhaltig zum Erfolg führt.
Data Profiling - Daten endlich richtig verstehen & beurteilen
Erfahrungsbericht Rapid Data Performance Assessment (RDPA)
(Webinar vom 19.01.2021)
Datenqualität - Voraussetzung für ein funktionierendes Qualitäts-Management-System
Mit den effektiven Denkprozessen aus der TOC (Theory of Constraints) Durchbruchslösungen im Datenqualitätsmanagement schaffen
Ein Bewusstsein dafür, dass ein dringender Handlungsbedarf besteht ein übergreifendes und nachhaltiges DQM einzuführen, ist in vielen Organisationen noch gering ausgeprägt.
Wenn sich um das Thema Datenqualität gekümmert wird, dann meist auf lokale Einheiten beschränkt und situativ bedingt. Je nach Handlungsdruck werden immer wieder Einzelmaßnahmen durchgeführt. In der Regel stört schlechte Datenqualität den Flow von Prozessen und es erfordert immer wieder Nachbearbeitungsschleifen im laufenden Betrieb, bis ein Prozess effektiv abgeschlossen werden kann. Zusätzlich stören immer wieder die ad hoc initiierten Datenkorrekturmaßnahmen den Regelbetrieb.
Datenqualitätsmanagement im Bereich Business Intelligence
Vortragstitel:
"Beurteilung der Leistungsfähigkeit von Daten im Rapid-Prototyping-Verfahren in agilen Umgebungen"
Vorgetragen auf folgenden Konferenzen:
EUROFORUM - Stammdaten Management 2018, 5. bis 7. November, Düsseldorf
InfoZoom Best Practice Day 2018, 29. November, Schloss Birlinghoven, Sankt-Augustin
Anmerkung:
Die Vortragsfolien können nicht der Allgemeinheit zur Verfügung gestellt werden. Wollen Sie mehr über das Verfahren ansich erfahren, dann folgen Sie einfach dem nachfolgenden Link.
Datenqualität - Voraussetzung für ein funktionierendes Qualitäts-Management-System (Control 2016, DGQ-Kundenforen, Stuttgart, 27.04.2016 sowie QM-Kreis Darmstadt)
Daten- und Informationsqualitätsmanagement als integraler Baustein von Management Systemen (z.B. DIN EN ISO 9001) (DGQ Regionalkreis Köln/Bonn, 16.07.2015 und 22.10.2015; Aufgrund der hohen Nachfrage wurde der Vortrag zwei mal gehalten)
Orientierungshilfe ISO8000, ISO9000ff und Best Practice zur Einführung eines nachhaltigen Datenqualitätsmanagements. (InfoZoom Partnertag, Schloss Birlinghoven, St. Augustin, 08.11.2013 + GIQMC, Bad Soden, 15.11.2013)
Datenqualitätsmanagement (DQM) in der Versicherung
Methodik zur Identifizierung der Auswirkungen schlechter Datenqualität auf Geschäftsprozesse! (InfoZoom Best Practice Day, Schloss Birlinghoven, St. Augustin, 2010)
Leitfaden zur Umsetzung des SEPA-Verfahrens in Unternehmen unter Berücksichtigung des Kunden. (vdb Infoforum: Düsseldorf, 28.02.2012 + Frankfurt, 13.03.2012; HannoverIT: Hannover, 27.11.2013)
Vom kostenorientierten zum gewinnorientierten Unternehmen mit der Methodik des Durchsatzmanagements nach TOC! (DGQ Kreis Bonn-Rhein-Sieg, Niederkassel, Febr. 2012 und IHK Aachen, März 2012)
...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.
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