Data Strategy & Governance ist der Schlüssel zu einer nachhaltig datengesteuerten Organisation

- Data Driven Company -

Eine Data Governance Strategie sowie ein Informations- und Datenqualitätsmanagement 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 datenorientierten Kultur (Data Driven Culture).

Organisationen sichern somit ihre Wettbewerbsfähigkeit und können diese durch eine gesteigerte Datenintelligenz und Datenkompetenz (Data Literacy) weiter ausbauen. 

 

Datenqualität messen: Mit 11 Kriterien Datenqualität quantifizieren

Einleitung

Für eine optimale Bewertung und Messung der Datenqualität sowie der Ableitung gezielter Verbesserungsmaßnahmen, müssen im Vorfeld entsprechende Datenqualitätskriterien definiert werden.

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Digitalisierung: Schlüsselfaktoren erfolgreicher Innovationen

Wie lässt sich eine Branche revolutionieren?

In der April-Ausgabe des Harvard Business Manager habe ich einen interessanten Artikel zu den Schlüsselfaktoren von erfolgreichen Innovationen gelesen.

Nachfolgend eine kurze Zusammenfassung des Artikels.

Stelios Kavadias, Kostas Ladas und Christoph Loch1 gingen im Rahmen einer Studie der Frage nach: Wie lässt sich eine Branche revolutionieren? Hierzu untersuchten sie 40 Unternehmen aus unterschiedliche Branchen mit unterschiedlich erfolgreichen Geschäftsmodellen.

Technik und Markt verbindet

Erkenntnisse aus der Studie können wie folgt zusammengefasst werden.

Business Analytics, Innovationsmanagement, Digitale Transformation, Geschäftsmodelle, Innovation

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Das Datenqualitätsniveau bestimmt die Ergebnisqualität von Sprachassistenzsystemen

Wer "ja" zur Digitalisierung sagt, muss auch "ja" zu besserer Datenqualität sagen

"76% aller Organisationen glauben, dass ungenaue Daten ihre Fähigkeit behindert, ein herausragendes Kundenerlebnis zu bieten (Experian, DQ-Studie 2016)." 

Alles deutet darauf hin, dass wir zukünftig immer stärker Sprachassistenzsysteme nutzen werden. Der prominenteste Vertreter ist Siri. Mit dem zunehmenden Erfolg zogen Google und Amazon nach. Im Bereich der Daten-Analyse ist der bekannteste Vertreter Watson von IBM. Weitere werden sicherlich folgen.

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Wie Sie schnell bewerten können, ob Sie ein Problem mit der Datenqualität haben

Datenqualitätsmanagement nach der "Friday Afternoon Measurement" Methode

Entscheidungsträger, Führungskräfte, Datenwissenschaftler und Manager müssen oft schnell beurteilen, ob sie einem Datensatz vertrauen können, ob sie ihn in eine Analyse einbeziehen oder ob eine neue Richtung einschlagen werden muss. Es gibt viele Möglichkeiten, aber die grundlegende Frage ist, "habe ich ein Problem mit der Datenqualität?"

Mit der Methode "Friday Afternoon Measurement (FAM)" von Thomas C. Redman, kann diese Frage schnell beantwortet werden. Die Methode richtet sich an Manager auf jeder Ebene, deren Entscheidungsfähigkeit stark von Daten abhängig ist. Mit der fortschreitenden Digitalisierung von Geschäftsprozessen steigt zunehmend das Risiko fehlerhafter Entscheidungen sowie einer verzögerten Erfüllung von Prozesszielen aufgrund schlechter Datenqualität. Die FAM-Methode hilft, das aktuelle Niveau der Datenqualität zu messen, die möglichen Auswirkungen gut einzuschätzen und  entsprechende Handlungsoptionen abzuleiten. Die Methode ist unabhängig von Branche, Unternehmen, Prozesse und Daten einsetzbar.

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Ein Qualitätsmanagementsystem (QMS) ohne ein integriertes Datenqualitätsmanagement (DQM) hat in einer digitalisierten Welt keine Zukunft

Durch die stark wachsende Anzahl datengetriebener Geschäftsmodelle gibt es keinen Ausweg für das Qualitätsmanagement, sich verstärkt mit dem Thema Datenqualität zu beschäftigen. Datenqualität als Risikofaktor ist schon etwas länger bekannt. Negative Auswirkungen schlechter Datenqualität auf das gesamte System einer Organisation werden zukünftig durchschlagender sein.

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