Impulse Talks
Impuls Talks: "Data Inspired Human Culture" ist ein Beratungsangebot, das speziell darauf ausgerichtet ist, Organisationen dabei zu unterstützen, eine von Daten inspirierte Unternehmenskultur zu entwickeln, die den Mehrwert von Daten und deren Einfluss auf den betriebswirtschaftlichen Erfolg in den Vordergrund stellt. Diese Reihe von Workshops und Gesprächen konzentriert sich auf folgende Schlüsselaspekte:
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Einführung in Data Analytics und dessen Einfluss auf die Unternehmenskultur: Ein tiefer Einblick in die Rolle der Datenanalyse bei der Transformation von Arbeitsweisen und Entscheidungsprozessen.
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Wertschöpfung durch Daten: Verstehen, wie Daten genutzt werden können, um betriebswirtschaftlichen Mehrwert zu schaffen, einschließlich der Steigerung von Effizienz, Innovation und Kundenorientierung.
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Integration von Daten in den täglichen Arbeitsablauf: Methoden und Strategien, um Datenanalyse und -interpretation als zentrale Elemente der täglichen Arbeit zu etablieren und dadurch kontinuierliche Verbesserungen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
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Förderung einer kollaborativen Datenkultur: Schaffung einer Arbeitsumgebung, in der der Austausch von Daten und Einsichten gefördert wird, um gemeinsame Innovationen und eine datengetriebene Denkweise zu fördern.
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Data Governance und ethische Überlegungen: Wichtigkeit des verantwortungsvollen Umgangs mit Daten, unter Berücksichtigung von Datenschutz und Datensicherheit.
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Strategische Nutzung von Daten für betriebswirtschaftlichen Erfolg: Entwicklung von Ansätzen, um datenbasierte Erkenntnisse effektiv in die Geschäftsstrategie und operative Prozesse zu integrieren, um langfristige Erfolge und Marktvorteile zu erzielen.
Die "Impuls Talks" sind darauf ausgerichtet, ein tiefgreifendes Verständnis für die transformative Kraft von Daten zu schaffen und eine Kultur zu etablieren, in der Daten als Schlüsselressource für nachhaltigen Erfolg und Wettbewerbsfähigkeit betrachtet werden.
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Data Quality erfolgreich steuern
Bessere Datenqualität – bessere Managemententscheidungen
Datenqualitätsmanagement ist eine der wichtigsten Grundlagen für unternehmerische Entscheidungen. Mit der zunehmenden Digitalisierung gilt dies umso mehr. Die Funktionsfähigkeit von „Data Driven Processes“ sowie die Aussagekraft von Kennzahlen bis hin zu Predictive Analytics, aber auch die Compliance-Konformität (Bsp. DSGVO) ist maßgeblich von der Datenqualität abhängig. In diesem Seminar vermitteln wir Ihnen Strategien, Maßnahmen und Methoden für ein nachhaltiges Datenqualitätsmanagement für eine zukunftssichernde datenbasierte Entscheidungsfindung.
Inhalte
Einleitung und Definition
- Von den Daten zu Informationen zu Wettbewerbsfähigkeit.
- Definition von Datenqualität und Datenqualitätsmanagement (DQM).
- Warum DQM? – Treiber für die Einführung eines unternehmensweiten DQM.
- Mehrwert eines Data Quality Managements für Organisationen.
- DQM-Reifegradmodell (Wo würden Sie Ihr Unternehmen einordnen?).
Schlechte Datenqualität
- Anforderungen an die Datenqualität (gesetzlich/ökonomisch).
- Ursachen und Wirkung schlechter Datenqualität auf die Organisation als System.
- Auswirkung schlechter Datenqualität auf Kennzahlen.
- Datenqualitätsklassen und Untersuchungsgegenstände zur Erhebung schlechter Datenqualität.
Datenqualitätskriterien definieren und messen (Data Profiling)
- Überblick Datenqualitätsdimensionen zur optimalen Messung von Datenqualität.
- Datenqualitätsdimensionen definieren (praktische Übung).
- Datenqualitätsdimensionen anwenden (Praxisbeispiel).
Entwicklung von Logikbäumen zur Ermittlung und Bewertung von Ursache/Wirkung
- Prinzipien Logikbäume und Mehrwert.
- Logikbäume anwenden (praktische Übung).
- Bewertung der Erkenntnisse aus Logikbäumen.
Ableitung von Verbesserungsmaßnahmen und Analyse Kosten/Nutzen
- Logikbäume zur Entscheidungsfindung weiterentwickeln für eine optimale Kosten-/Nutzenbewertung (praktische Übung).
- Verbesserungsmaßnahmen ableiten (praktische Übung).
Aufbau eines Data Quality Reportings und Data Quality Index
- DQM-Regelkreis.
- Vom Prototyping zum DQ-Standardreporting.
- Entwicklung und Implementierung eines prozessorientierten DQ-Index.
Data Quality Organisation und Prozesse
- Rollen und Verantwortlichkeiten.
- Standardprozesse: Data Profiling, Data Quality Monitoring, Fehlertracking und Verbesserung.
- Einordnung Data Quality im Data Governance Modell.
Ihr Nutzen
- Sie sehen die Notwendigkeit zur Einführung eines Data Quality Managements aus gesetzlicher und ökonomischer Sicht.
- Sie lernen, wie Sie die Qualität Ihrer Daten zielorientiert und nachhaltig verbessern können.
- Sie erkennen, wie Chancen und Risiken von Datenqualität im Unternehmen ermittelt und bewertet werden können und welche Investitionen sich lohnen.
- Sie erfahren, wie Sie Datenqualitätskriterien definieren und messen können.
- Sie lernen, wie Sie Verbesserungsmaßnahmen im Datenmanagement mit entsprechenden Kosten-Nutzen-Analysen ableiten können.
- Sie erhalten einen Leitfaden, wie Sie Data Quality Management in Ihrem Unternehmen aufbauen und nachhaltig etablieren können.
Methoden
Praxisorientierter Vortrag, Praxisbeispiele, praktische Übungen, Diskussion, Leitfaden. Die Teilnehmer:innen sollten eigene aus ihrem Unternehmen bekannte Datenqualitäts-Fragestellungen einbringen.
Teilnehmer:innenkreis
Data Quality Manager:innen, Fach- und Führungskräfte aus Data & Analytics, Vertrieb, Controlling, Finanzen, Marketing, Datenqualitätsmanagement sowie alle Personen, die sich mit Digitalisierung und Datenanalyse beschäftigen.
Dauer: 2 Tage (2x 8h)
Max. Teilnehmerzahl: 12
Preis: Auf Anfrage!
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