Erfolgreich die Transformation zum
datengesteuerten Unternehmen gestalten!

Titel WP_datengesteurtes-Unternemen

Ungeahnte Flexibilität für Data Scientists und Fachbereiche. Unendliche Chancen für Unternehmen.

Es mag offensichtlich klingen, aber den meisten Unternehmen fehlt ein strategischer Plan, wie Daten, Analysen, Frontend-Tools und Mitarbeiter zusammenkommen, um heute und in Zukunft echten Mehrwert aus Daten zu schaffen. Die Stärke eines Plans besteht darin, dass er ein Ziel und eine gemeinsame Sprache liefert, die es Führungskräften, Technologieexperten, Datenwissenschaftlern und Managern ermöglicht, zu diskutieren, woher die größten Erträge kommen werden, und - was noch wichtiger ist - die Stellen auszuwählen, an denen sie anfangen wollen. Ein guter strategischer Plan hebt deshalb die kritischen Entscheidungen oder Kompromisse hervor, die ein Unternehmen treffen muss. Er definiert und priorisiert die Initiativen zum Ziel.

Um datengesteuert zu werden, investieren viele Unternehmen in neue Datenplattformen in der Cloud. Durch den Einsatz von Hyperscalern wie Amazon Web Services (AWS) oder Microsoft Azure sollen Kosten gesenkt und eine bessere Grundlage für den Einsatz von Technologien, wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, geschaffen werden.  Der Data Lake wird dabei oft als skalierbarer Nachfolger des eher kuratierten Data Warehouse angesehen. Viele, die einen zentralisierten Data Lake aufbauen wollten, haben jedoch einen Datensumpf mit unklaren Zuständigkeiten, fehlender Datenverantwortung und mangelhafter Datenverfügbarkeit hinterlassen. Viele Unternehmen wiederholen damit letztlich Fehler aus ihrer on-premises Vergangenheit. Die Architekturmodelle ähneln althergebrachten zentralistischen Ansätzen, nur eben in der Cloud. Daran ändert auch die Einführung eines Datenkatalogs nur wenig. 

Ganzheitlicher, soziotechnischer Ansatz

Die Schaffung der technischen Grundlage für mehr Dateninteroperabilität, Datenzusammenarbeit und Datenökosysteme ist unerlässlich. Doch eine gute Datenstrategie beschränkt sich nicht allein auf technologische Aspekte. Sie bezieht fachliche und organisatorische Aspekte nicht nur ein, sondern gewichtet diese stärker als die Technik. Denn eine gute Datenstrategie ist erst dann wirklich gut, wenn sie auch im Unternehmen von jedem Einzelnen gelebt und verstanden wird. 

Doch wie schafft man den notwendigen kulturellen Wandel? Wie sieht eine Datenstrategie, aus, die auch auf ihre Datenkultur "einzahlt"? Wie passt ihre Datenstrategie mit ihrer Unternehmensstrategie zusammen?  Wo und wie genau fängt man denn mit der Entwicklung einer solchen Strategie an? Welche Rolle spielen Use-Cases und wann im Prozess sollte ich mich darum kümmern? Wie schaffe ich die Operationalisierung?

Lesen Sie in unserem Whitepaper, warum ein Data Mesh für Sie die richtige Basis sein könnte - und welche zentrale Rolle ein durchdachtes Vorgehensmodell dabei spielt. Lesen Sie, welche Auswirkungen der Problemlösungsmodus auf das Ziel-Architekturmodell hat, welche Rolle die Datenkultur spielt - und was das alles mit Ihrer Datenstrategie zu tun hat.


Strategie
Five1 Canvase - Business Model
Canvas "Geschäftsmodell"

Jede Entscheidung, die wir in Bezug auf die Architektur, den Code oder die Organisation treffen, hat Auswirkungen auf das operative Geschäft und die Anwender. Um Datenprodukte, die technische Infrastruktur oder die föderale Governance so effektiv wie möglich zu entwerfen, zu erstellen und weiterzuentwickeln, müssen unsere Entscheidungen sich an den Geschäftszielen orientieren und die aktuellen und potenziellen zukünftigen Anforderungen der Benutzer unterstützen.


Operationalisierung auf dem "Data Thinking Weg"

Mit unserer erprobten Vorgehen "Data Thinking" begleiten wir unsere Kunden bei der Umsetzung ihrer Advanced Analytics Strategie. Der Data Thinking Weg ermöglicht uns ein gleichzeitig methodisch und strukturiertes aber dennoch agiles Vorgehen. So stellen wir in jeder Phase die richtigen Fragen, identifizieren die Herausforderungen und erarbeiten gemeinsam die besten Lösungen. Nach der Verprobung uns iterativen Optimierung im Data- oder MLLab  überführen wir diese in den Betrieb als Data- oder MLOps.
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DataThinkink Weg

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