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.
HAL 9000 aus Odyssee 2001 ist näher als wir denken!
Dialogbeispiel: Mensch und AI-Agent
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?“
Be a Data Punk and give your users flowers made of data and they will love you!
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.
How strategic synergies of data products contribute to value enhancement
In today's digital economy, data products play a crucial role in creating added value for companies and their partners. Complementary data products offer a strategic approach to improving the value creation process within a company and in its relationship with customers and suppliers. The advantages of these complementary data products are explained in more detail below.
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:
Kennt Ihr das? Die Daten sind sauber, die Kennzahlen überzeugend, das Dashboard klar und die mit KI erstellten Vorhersagen liefern plausible Handlungsempfehlungen, wie Entscheidungen verbessert werden können. Doch trotz all dieser Klarheit entscheiden Führungskräfte und Mitarbeiter oft "aus dem Bauch heraus".
Das Problem liegt häufig nicht in der Qualität der Daten, sondern darin, dass es im Unternehmen an einer Kultur mangelt, die die Mitarbeiter dazu befähigt, die Ergebnisse richtig zu interpretieren und ein sicheres Umfeld bietet auf deren Basis zu entscheiden. Auch wenn das Ergebnis einer datenbasierten Entscheidung vielleicht einmal nicht optimal ist, sollte die Gelegenheit bestehen, daraus zu lernen, ohne dafür bestraft zu werden.
Data Driven Company - Data Intelligence Needs Data and Process Consistency
Only the triad of data consistency, process consistency, and consistent data analysis makes companies Data Driven and Customer Centric.
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.
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).
Wie eine starke und nachhaltige Data Culture die Grundlage für eine zukunftsorientierte Unternehmensstrategie bildet
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.
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 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?
Data Governance (Datensteuerung) umfasst in Summe die Menschen, Prozesse und Technologien, die zur Verwaltung, zum Schutz und zur Steigerung des “Datenkapitals”einerOrganisationbenötigt werden, um allgemein verständliche, korrekte, vollständige, vertrauenswürdige, sichere, auffindbare Unternehmensdaten und derenwertorientierte Nutzunggarantieren zu können.
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.
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.
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.
Wie Datenintelligenz und Kreativität zusammen eine nachhaltige Wachstumsstrategie bilden
In der modernen Welt der Technologie, KI und Wirtschaft sind Daten oft als das "neue Öl" bezeichnet worden. Doch dieser Vergleich greift zu kurz und bringt einige negative Assoziationen mit sich. Öl und andere Rohstoffe sind begrenzt und werden durch Ausbeutung der natürlichen Ressourcen gewonnen, was oft zu Umweltschäden und ethischen Bedenken führt. Daten hingegen sind das Produkt menschlicher Intelligenz und Kreativität, und ihre Nutzung kann nachhaltig und ethisch verantwortungsvoll gestaltet werden.
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.
Warum Digital Driven Ökosysteme moderner Unternehmen traditionellen Unternehmen mit eindimensionalen Produkten überlegen sind
Die Grenzen eindimensionaler Produkte
Traditionelle Unternehmen, insbesondere solche aus klassischen Industrien, entwickeln häufig Produkte, die spezifische, isolierte Probleme lösen. Diese eindimensionalen Produkte bieten in der Regel Lösungen, die auf eine bestimmte Anforderung zugeschnitten sind, ohne eine breitere Perspektive oder Integration in andere Bereiche zu bieten. Diese Produkte folgen einer linearen Entwicklung und einem isolierten Datenfluss, der kaum Möglichkeiten für Feedback und Verbesserungen bietet. Dies führt dazu, dass solche Unternehmen oft starr und unflexibel sind, wenn es darum geht, sich an die sich ständig ändernden Marktbedingungen und Kundenbedürfnisse anzupassen.
Wie zielgerichtetes Fragen Business Cases schärft und eine Data Inspired Culture vorantreibt
Die Entwicklung einer erfolgreichen Data & AI-Strategie beginnt nicht mit Daten, sondern mit der Unternehmensstrategie – und den richtigen Fragen. Zu oft wird der Fokus auf Technologien und Tools gelegt, während der tatsächliche Mehrwert durch die Identifikation relevanter Business Cases entsteht. Nur wenn diese Business Cases klar definiert und priorisiert sind, können Daten, KI-Modelle und Automatisierung den gewünschten Geschäftswert liefern.
Die Auswahl der richtigen Business Cases erfordert eine strukturierte Denkweise. Hierbei bietet die Methodik der guten Fragen einen entscheidenden Vorteil: Sie ermöglicht es, relevante Herausforderungen zu identifizieren, Innovationspotenziale zu erkennen und Handlungsfelder zu definieren. Unternehmen wie Nvidia, Citi oder Hermes setzen auf eine systematische Herangehensweise durch die richtigen Fragen – und diese Vorgehensweise ist auch auf die Entwicklung einer Data & AI-Strategie übertragbar.
The truth about titles and tasks in the world of data
In the rapidly advancing digital and AI-driven business landscape, companies often face the dilemma of naming and defining roles, especially when it comes to managing and strategising data and its optimal use and monetisation. The debate around the role of the Chief Digital Officer (CDO) versus the need for a Chief Data Officer (CDO), Chief AI Officer (CAIO) or even Chief Data & AI Officers (CDAIO) is a shining example of this confusion. But does the solution really lie in creating new titles, or should we focus on sharpening up the roles that already exist?
Wie die Head Phone Strategy Orientierung gibt eine nachhaltige Data Culture im Unternehmen zu etablieren.
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.
Why a data governance-oriented data fabric is essential for scalable qualitative Data & AI Products
Modern process approaches, agile working, cloud technologies and AI offer new opportunities
In our data-driven world, qualitative data products are key to business success. But scaling such products efficiently requires a robust data infrastructure. This is where the data fabric comes in. A successively (agilely) built, data governance-oriented data fabric ensures that data quality, protection and use are at the centre of all efforts.
Data Literacy has to emerge outside the bubble, otherwise it won't work out with the Data Driven Company!
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.
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!)
Stakeholder Management: Wie man skeptische Stakeholder gewinnt & innovative Projekte vorantreibt (Erfahrungen aus der Praxis)
14 September 2024
Wie identifizierst du die richtigen Stakeholder für dein Projekt?
Wie baust du Vertrauen zu Stakeholdern auf, die Veränderungen ablehnen?
Wie validierst du eine Geschäftsidee, bevor du sie Stakeholdern präsentierst?
Wie gehst du mit internen Widerständen gegen neue Projekte um?
Wie nutzt du das Feedback von Stakeholdern, um eine Idee zu verbessern?
Darüber spricht Christoph Pacher mit mit Dr. Anke Sax, Geschäftsführerin (COO/CTO), KGAL GmbH & Co. KG (KGAL), Marco Geuer, Head of Global Data Strategy & Solutions, FIEGE, und Karsten Keil, Mitglied des Management Boards (Vice President Group IT & Digitization), Schnellecke Logistics SE sowie Mitglied des Board of Directors bei Brighten Consulting.
Vom Datenchaos zur Data Driven Company: Warum Daten- und Prozessdurchgängigkeit Hand in Hand gehen
14 Januar 2024
Wie entwickelt man eine Datenstrategie?
Warum ist die einheitliche Betrachtung von Prozessen und Daten für die Transformation zu einem datengetriebenen Unternehmen entscheidend?
Welche initialen Schritte sind entscheidend für Unternehmen, um eine effektive Datendurchgängigkeit zu erreichen?
Darüber spricht Christoph Pacher mit Marco Geuer, Head of Global Data Strategy & Solutions, FIEGE.
Datenstrategie = Unternehmensstrategie - wie du wirklich data-driven wirst
03. August 2023
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.
The Data Culture Podcast - "Wie kann ich Datenteams zu Höchstleistungen führen?"
10. Oktober 2022
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 Data Culture - "Data Governance mit Freude & Spirit"
15. Februrar 2022
Marco und Kai sprechen über die Vorurteile von Data Governance als anstrengend und bürokratisch und wie es besser gelöst werden kann.
BI or DIE Level Up 2022 - "Data Strategy & Governance"
27. Januar 2022
Marco spricht über Data Strategy, Data Governance und Data Driven Culture und wie dies alles zusammenhängt!
BI or DIE New Banking - "Data Governance als Business Case"
15. November 2021
Marco und Carsten sprechen über eines ihrer gemeinsamen Lieblingsthemen! Neben der Frage, warum das Thema für sie nicht langweilig ist, sprechen die beiden u.a. über: - Die Faszination und die Möglichkeiten von Data Governance. - Was die Rapid Data Performance Simulation ist und wie sie funktioniert. - Wie Data Governance sinnvoller Bestandteil der Business Intelligence wird. - Wie man sich dem Thema Business-Case getrieben nähert.
BI or DIE Data Talk - "Data Governance & Data Strategy"
16. Juli 2021
Kai-Uwe Stahl, Carsten Bange, Patrick Keller und Marco Geuer sprechen über das Thema "Data Governance & Data Strategy" und wie eine erfolgreiche Etablierung erfolgen kann.
Marco Geuer & Jonas Rashedi - #BusinessLovesDataGovernance
30. April 2021
Marco Geuer und Jonas Rashedi sprechen über Methoden und Erfolgsfaktoren bei der Einführung von Data Governance. Wie man das Business für das Thema begeistern kann und sogar als Multiplikator und Werber gewinnt. Es fallen Begriffe wie Ursache-Wirkungs Bäume, Rapid Data Performance Simulation, Leistungsfähigkeit von Daten und Accountability Partnership. Was es damit auf sich hat, erfahrt Ihr im Podcast. Uns hat es Spaß gemacht und wir hoffen Euch auch!
Marco Geuer & Jonas Rashedi - Data Governance ist ein Teamsport!
08. April 2021
Marco und Jonas unterhalten sich über den Mehrwert einer Data Governance und welche Faktoren für eine erfolgreiche Einführung maßgeblich sind. Es dreht sich im Kern um Kommunikation und Menschen zu einer gesteigerten Datenkompetenz zu befähigen. Data Governance ist eher mit einem Teamsport zu vergleichen. Häufig betrachten Organisationen eine Data Governance als eine Verordnung und führen diese eher technokratisch ein. Nach einiger Zeit tritt dann häufig Ernüchterung und Enttäuschung über den mäßigen Erfolg ein.
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 Products ganz objektiv nach Erfolgswahrscheinlichkeiten auswählt – und die entsprechenden Umsetzung anschließend nachhaltig zum Erfolg führt.
Data Profiling - Daten endlich richtig verstehen & beurteilen
Erfahrungsbericht Rapid Data Performance Assessment (RDPA)
If the data and process basics don't fit, the AI won't be able to make it fit either!
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.
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.
Sei ein Data Punk und schenke deinen Usern Blumen aus Daten und sie werden Dich lieben!
Ein Data Punk zu sein bedeutet, die Konventionen zu durchbrechen und mit Daten kreativ, unkonventionell und mutig umzugehen. Es geht darum, den Status quo in Frage zu stellen und Daten nicht nur als Zahlenreihen, sondern als Möglichkeit zu sehen, echte, positive Veränderungen zu bewirken. In diesem Geiste, wie wäre es, wenn wir unseren Nutzern "Blumen" schenken würden? Nein, nicht die physischen, sondern metaphorische Blumen, die aus Daten gewebt sind.
Why the hub & spoke model is a good idea to transform an organization into a data-inspired culture.
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.
Why data driven decision making and data products are critical for businesses to compete.
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.
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.
Systemdenken im digitalen Zeitalter: Ein integrativer Ansatz für nachhaltige Lösungen
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.
So transformierst du dein traditionelles Unternehmen zu einer agilen Data Driven Company
Habt ihr schon mal gesehen, wie etwas Altes eine völlig neue Funktion bekommt? Der Bunker in St. Pauli, Hamburg, zeigt eindrucksvoll, wie man auf einem historischen Fundament etwas Modernes errichten kann. Dieses Prinzip lässt sich perfekt auf Unternehmen übertragen, die sich zu dateninspirierten Organisationen wandeln möchten, indem sie ihre bestehende IT-Infrastruktur clever nutzen.
Eine gute Data & AI Strategy ist das Fundament einer erfolgreichen Transformation zur Data Inspired Company
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.
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.
Daten als Fundament: Warum der Erfolg von AI auf einer soliden Datenstrategie beruht
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 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 eine wertorientierte Strategie den Weg zur erfolgreichen Data-Driven Culture ebnet.
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.
Data as a foundation: Why the success of AI relies on a solid data strategy
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.
