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- Data Inspired Human Culture -

Data Strategy & Data Governance ist der Schlüssel zu einer nachhaltig dateninspirierten Organisation!

Eine Data Strategy als integraler Baustein einer Unternehmensstrategie unterstützt maßgeblich das Erreichen von Prozess- und Produktzielen, sichert die Compliance-Konformität, steigert den Durchsatz sowie die Kundenbindung und unterstützt Organisationen in der Transformation zu einer dateninspirierten Innovations-Kultur (Data Inspired Human Culture) in der die Menschen im Vordergrund stehen.
Organisationen sichern somit ihre Wettbewerbsfähigkeit und können diese durch eine gesteigerte Datenintelligenz und Datenkompetenz (Data Literacy) weiter ausbauen.

The Data Economist | Establishing sustainable "Data Inspired Human Culture"

Data Governance, der Schlüssel zu einer erfolgreichen datenintelligenten Organisationskultur

Definition: Was ist Data Governance? 

Data Governance (Datensteuerung) umfasst in Summe die Menschen, Prozesse und Technologien, die zur Verwaltung, zum Schutz und zur Steigerung des “Datenkapitals” einer Organisation benötigt werden, um allgemein verständliche, korrekte, vollständige, vertrauenswürdige, sichereauffindbare Unternehmensdaten und deren wertorientierte Nutzung garantieren zu können.

Data Governance: Was sind Ihre Unternehmens-Daten wert?

Wie Organisationen ihre Daten in Geld bewerten können und warum Data Governance sich selbst finanziert.

Viele Unternehmen hadern noch mit dem Gedanken eine Data Governance einzuführen und fragen sich, welchen Mehrwert hat eigentlich Data Governance? Natürlich kann man jetzt sagen, was gibt es da noch zu überlegen. Wer im Zuge der Digitalisierung wettbewerbsfähig bleiben möchte, kommt an einer Data Strategy und der Einführung einer Data Governance nicht vorbei. Zumindest liest man das permanent in der Fachpresse und hört es ständig von vielen Beratern. Andererseits ist es absolut berechtigt in diesem Zusammenhang die ökonomische Frage zu stellen, welchen Mehrwert in Geld bringt eine Data Governance der Organisation und wieviel bin ich bereit zu investieren bzw. wie wird mein ROI (Return On Invest) aussehen.

Data Strategy Lifecycle wirkungsvoll im Unternehmen einführen

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.

Data Strategy: Erfolgsfaktoren für nachhaltige Wettbewerbsvorteile durch KI-basierte Datenanalysen und Digitalisierung

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. 

Self-Service-BI [19]

- Self-Service BI-

Self-Service BI ist so lange geil, bis inperformante Daten-Modelle die Kosten und Wartezeiten treiben. Es kann durchaus sinnvoll sein, auf seine Datenexperten zu hören und gemeinsam an performanten Datenprodukten zu arbeiten.

THE DATA ECONOMIST