Data Strategy & Data Governance ist der Schlüssel zu einer nachhaltig datenerkenntnisgesteuerten Organisation
Eine Data Strategy 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 datenerkenntnisorientierten Kultur (Data Insight Driven Culture).
Organisationen sichern somit ihre Wettbewerbsfähigkeit und können diese durch eine gesteigerte Datenintelligenz und Datenkompetenz (Data Literacy) weiter ausbauen.
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.
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:
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).
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 (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.
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.
Why a data governance-oriented data fabric is essential for scalable qualitative data 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!)
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 Mannschaftssport!
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 Mannschaftssport 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.
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.
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.
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.
Wir nutzen Cookies auf unserer Website. Einige von ihnen sind essenziell für den Betrieb der Seite, während andere uns helfen, diese Website und die Nutzererfahrung zu verbessern (Tracking Cookies). Sie können selbst entscheiden, ob Sie die Cookies zulassen möchten. Bitte beachten Sie, dass bei einer Ablehnung womöglich nicht mehr alle Funktionalitäten der Seite zur Verfügung stehen.