The Data Economist | Establishing sustainable "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.