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).
Data Exploration & Prototyping von KPI/Dashboards: Sichere Projektergebnisse & ein valides Reporting
Data Quality Management Online-Konferenz v. 02.12.2021
Der Vortrag zum Thema „Data Exploration & Prototyping von KPI und Dashboards – sichere Projektergebnisse und ein valides Reporting“ zeigte auf, wie FIEGE mit dem Rapid Data Performance Simulation (RDPS) Verfahren Investitionen in Data Analytics und Data Driven Company ganz objektiv nach Erfolgswahrscheinlichkeiten auswählt – und die entsprechenden Projekte anschließend nachhaltig zum Erfolg führt.
Data Profiling - Daten endlich richtig verstehen & beurteilen
Erfahrungsbericht Rapid Data Performance Assessment (RDPA)
(Webinar vom 19.01.2021)
Datenqualität - Voraussetzung für ein funktionierendes Qualitäts-Management-System
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 Data Governance zum Innovator wird und Mehrwert liefert
Viele Unternehmen wandelten sich in den letzten Jahren zu agilen Organisationsformen, um sich den Herausforderungen von schnellen Anforderungsänderungen besser stellen zu können. Auch das Unternehmen, für welches ich tätig bin, befindet sich mitten in diesem Wandel. Hinzu kommt, dass Daten und datengetriebene Prozesse immer stärker im Fokus stehen. Wer einen Vorsprung in der Datenintelligenz erlangt und diesen optimal zu nutzen weiß, erlangt auch einen erfolgskritischen Wettbewerbsvorsprung, den es stetig auszubauen bzw. auf lange Sicht zu halten gilt.
Wie Organisationen von einer lückenhaften Nachdokumentierung zu einem transparenten Datenmanagement kommen.
Herausforderung von Data Governance
Eines der Ziele von Data Governance ist es eine möglichst gute Transparenz über die Verarbeitung und Verwendung von Daten über die Systeme hinweg herzustellen, um den Grad der Compliance-Konformität festzustellen und stetig zu monitoren sowie ein compliance-konformes Verhalten beim Umgang mit Daten zu fördern. Zusätzlich ermöglicht die Transparenz stetig Schwächen der Leistungsfähigkeit von Daten zu erkennen und Maßnahmen zur Verbesserung abzuleiten. Dies fördert die Qualität von Datenanalyse- und Digitalisierungsprojekten.
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.
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.
Mit den effektiven Denkprozessen aus der TOC (Theory of Constraints) Durchbruchslösungen im Datenqualitätsmanagement schaffen
Ein Bewusstsein dafür, dass ein dringender Handlungsbedarf besteht ein übergreifendes und nachhaltiges DQM einzuführen, ist in vielen Organisationen noch gering ausgeprägt.
Wenn sich um das Thema Datenqualität gekümmert wird, dann meist auf lokale Einheiten beschränkt und situativ bedingt. Je nach Handlungsdruck werden immer wieder Einzelmaßnahmen durchgeführt. In der Regel stört schlechte Datenqualität den Flow von Prozessen und es erfordert immer wieder Nachbearbeitungsschleifen im laufenden Betrieb, bis ein Prozess effektiv abgeschlossen werden kann. Zusätzlich stören immer wieder die ad hoc initiierten Datenkorrekturmaßnahmen den Regelbetrieb.
Datenqualitätsmanagement im Bereich Business Intelligence
Vortragstitel:
"Beurteilung der Leistungsfähigkeit von Daten im Rapid-Prototyping-Verfahren in agilen Umgebungen"
Vorgetragen auf folgenden Konferenzen:
EUROFORUM - Stammdaten Management 2018, 5. bis 7. November, Düsseldorf
InfoZoom Best Practice Day 2018, 29. November, Schloss Birlinghoven, Sankt-Augustin
Anmerkung:
Die Vortragsfolien können nicht der Allgemeinheit zur Verfügung gestellt werden. Wollen Sie mehr über das Verfahren ansich erfahren, dann folgen Sie einfach dem nachfolgenden Link.
Datenqualität - Voraussetzung für ein funktionierendes Qualitäts-Management-System (Control 2016, DGQ-Kundenforen, Stuttgart, 27.04.2016 sowie QM-Kreis Darmstadt)
Daten- und Informationsqualitätsmanagement als integraler Baustein von Management Systemen (z.B. DIN EN ISO 9001) (DGQ Regionalkreis Köln/Bonn, 16.07.2015 und 22.10.2015; Aufgrund der hohen Nachfrage wurde der Vortrag zwei mal gehalten)
Orientierungshilfe ISO8000, ISO9000ff und Best Practice zur Einführung eines nachhaltigen Datenqualitätsmanagements. (InfoZoom Partnertag, Schloss Birlinghoven, St. Augustin, 08.11.2013 + GIQMC, Bad Soden, 15.11.2013)
Datenqualitätsmanagement (DQM) in der Versicherung
Methodik zur Identifizierung der Auswirkungen schlechter Datenqualität auf Geschäftsprozesse! (InfoZoom Best Practice Day, Schloss Birlinghoven, St. Augustin, 2010)
Leitfaden zur Umsetzung des SEPA-Verfahrens in Unternehmen unter Berücksichtigung des Kunden. (vdb Infoforum: Düsseldorf, 28.02.2012 + Frankfurt, 13.03.2012; HannoverIT: Hannover, 27.11.2013)
Vom kostenorientierten zum gewinnorientierten Unternehmen mit der Methodik des Durchsatzmanagements nach TOC! (DGQ Kreis Bonn-Rhein-Sieg, Niederkassel, Febr. 2012 und IHK Aachen, März 2012)
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.
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.
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