Data Strategy Assessment
Data & AI
Motivation
Eine Bewertung der Datenstrategie hilft Unternehmen, ihre Daten effektiv zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Sie fördert eine solide Datenverwaltung und die Einhaltung von Vorschriften und reduziert die Risiken im Zusammenhang mit Datenschutzverletzungen und rechtlichen/behördlichen Strafen. Durch die Optimierung von Datenverwaltungsprozessen können Unternehmen die betriebliche Effizienz verbessern, Kosten senken und die Produktivität steigern. Darüber hinaus fördert eine gut definierte Datenstrategie die Innovation, indem sie die Entwicklung neuer datengesteuerter Produkte und Dienstleistungen erleichtert. Sie bereitet auch künftige KI-Projekte vor, indem sie die Verfügbarkeit hochwertiger, gut organisierter Daten gewährleistet, die für skalierbare KI-Anwendungen erforderlich sind.
Was wir mitbringen
20 Jahre Erfahrung mit Datenarchitekturen für viele der größten Unternehmen der Welt haben PRODYNA das nötige Fachwissen verschafft, um Ihnen bei der Konzeption und Entwicklung einer Strategie zu helfen, mit der Sie den größtmöglichen Nutzen aus Ihren Daten ziehen können. Mit diesem Angebot unterstützen wir Sie bei:
- Abstimmung der Datenstrategie auf die Unternehmensziele.
- Datenverwaltung
- Datenarchitektur und -verwaltung
- Datenanalyse und -auswertung
- Implementierung der Datenplattform und der Infrastruktur
- Kommunikation und Zusammenarbeit
- Projektleitung
Was Sie brauchen
Eine Bewertung der Datenstrategie erfordert die Aufmerksamkeit und Unterstützung des Managements. Um eine effiziente und erfolgreiche Bewertung der Datenstrategie zu unterstützen, müssen Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:
- Geschäftsziele: Ausrichten der Datenstrategie an den Unternehmenszielen.
- Informationen zu den Interessengruppen: Geben Sie die Kontaktdaten der wichtigsten Stakeholder an.
- Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften: Skizzieren Sie Sicherheitsprotokolle und Compliance-Vorschriften.
- Dokumentation: Teilen Sie bestehende Datenarchitektur- und Governance-Dokumente.
- Zugang zu Daten: Sicherstellung des Zugangs zu relevanten Datenquellen.
- Angaben zur IT-Infrastruktur: Machen Sie Angaben zur aktuellen IT-Einrichtung.
Was Sie bekommen
Unsere Bewertung der Datenstrategie umfasst drei Hauptphasen. Zunächst identifizieren und priorisieren wir Geschäftsfaktoren, legen Ziele für datengesteuerte Entscheidungen fest und überprüfen die aktuelle Datenstrategie und -architektur. Als Nächstes bewerten wir den Datenbestand, einschließlich Quellen, Qualität, Berichterstattung, Analysen und Governance. Abschließend sprechen wir Empfehlungen aus und legen die nächsten Schritte fest, die den Daten- und Technologiebedarf, einen Implementierungsplan und eine Analyse der Auswirkungen auf geschäftliche, technische und organisatorische Aspekte umfassen. Wir passen die Bewertung an die spezifischen Bedürfnisse Ihres Unternehmens an, um Zeit und Kosten zu minimieren. PRODYNA wird Sie und Ihre Mitarbeiter durch die folgenden Phasen führen:
1. Bestandsaufnahme und Ziele
(in der Regel 2-10 Tage)
- Geschäftliche Treiber identifizieren und priorisieren.
Geschäftliche Treiber sind die Schlüsselfaktoren, die die Geschäftsabläufe und Entscheidungen eines Unternehmens bestimmen. Dazu können beispielsweise die Steigerung des Umsatzes, die Verbesserung der Kundenzufriedenheit oder die Senkung der Kosten gehören. Die Identifizierung dieser Treiber hilft dabei, die Datenstrategie auf die Geschäftsziele abzustimmen. - Erörtern Sie die Ziele für datengestützte Entscheidungsfindung und Strategie.
Dazu gehört die Festlegung der Ziele für die Nutzung von Daten bei der Entscheidungsfindung und der strategischen Planung. Zu den Zielen könnten die Verbesserung der Genauigkeit von Entscheidungen, die Beschleunigung von Entscheidungsprozessen oder die Gewinnung neuer Erkenntnisse aus Daten gehören. - Überprüfen Sie die aktuelle Strategie zur Bestandsaufnahme der Architektur.
Dazu gehört die Bewertung der bestehenden Datenstrategie und des aktuellen Zustands der Datenarchitektur. Dies umfasst die Beurteilung der Datenquellen, der Datenqualität, der Daten-Governance und der bestehenden technologischen Infrastruktur. Ziel ist es, die Stärken und Schwächen der aktuellen Strategie und Architektur zu erfassen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
2. Bestandsaufnahme der Datenbestände
(in der Regel 2–8 Wochen)
- Überblick über den aktuellen Datenbestand:
Dies beinhaltet eine umfassende Bestandsaufnahme der vorhandenen Datenbestände der Organisation, die oft als „Datenbestand“ bezeichnet werden. Dazu gehören alle Daten, die sich im Besitz der Organisation befinden, von ihr verwaltet und gespeichert werden.- Prozessprüfung: Eine Untersuchung der Prozesse, die im Rahmen des Datenmanagements innerhalb der Organisation ablaufen. Dazu gehören die Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung und -analyse. Ziel ist es, etwaige Ineffizienzen, Redundanzen oder Lücken in diesen Prozessen aufzudecken.
- Datenquellen: Ermitteln und bewerten Sie alle Quellen, aus denen das Unternehmen Daten erhebt. Dabei kann es sich um interne Quellen wie betriebliche Datenbanken oder um externe Quellen wie soziale Medien oder externe Datenanbieter handeln. Auch die Zuverlässigkeit und Relevanz dieser Datenquellen werden bewertet.
- Vertrauen in die Datenqualität: Dies bezieht sich auf das Maß an Vertrauen, das das Unternehmen in die Richtigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz seiner Daten setzt. Dazu gehört die Bewertung der Verfahren des Unternehmens zum Datenqualitätsmanagement sowie die Ermittlung etwaiger Probleme, die die Datenqualität beeinträchtigen könnten.
- Überprüfung von Berichten, Analysen, Datenquellen wie APIs und anderen Zugriffspunkten:
- Überprüfung der Berichterstattung: Bewerten Sie die aktuellen Berichterstattungspraktiken der Organisation. Dazu gehört die Beurteilung der Art der erstellten Berichte, der Häufigkeit der Berichterstattung, der Adressaten sowie der Wirksamkeit dieser Berichte bei der Unterstützung der Entscheidungsfindung.
- Analytik: Überprüfen Sie die Methoden und Werkzeuge, die das Unternehmen zur Analyse seiner Daten und zur Gewinnung von Erkenntnissen einsetzt. Dazu gehört die Bewertung der analytischen Fähigkeiten des Unternehmens, einschließlich des Einsatzes statistischer Analysen, prädiktiver Modellierung, maschinellen Lernens und anderer fortschrittlicher Analysetechniken.
- APIs: Ermitteln und bewerten Sie die APIs, die das Unternehmen zur Datenbeschaffung nutzt.
- Weitere Nutzungsstellen: Überprüfen Sie die verschiedenen Arten, wie Daten innerhalb des Unternehmens genutzt werden. Dazu können Dashboards, Tools zur Datenvisualisierung, Business-Intelligence-Plattformen usw. gehören. Bewerten Sie diese Nutzungsstellen, um zu verstehen, wie die Daten genutzt werden und welchen Nutzen sie für das Unternehmen haben.
- Governance-Rollen anerkennen:
Dazu gehört es, die Zuständigkeiten der verschiedenen Rollen im Rahmen des Data-Governance-Konzepts zu erfassen und zu definieren, wie zum Beispiel:- Dateneigentümer: Dabei handelt es sich in der Regel um leitende Angestellte, die die Gesamtverantwortung für die Daten tragen. Sie treffen Entscheidungen über die Verwendung der Daten und stellen sicher, dass diese die Ziele des Unternehmens unterstützen.
- Datenverwalter: Sie sind für die Qualität und Nutzung der Daten verantwortlich. Sie definieren Datenstandards, stellen die Datenqualität sicher und kümmern sich um Datenprobleme.
- Datenverwahrer: Sie kümmern sich um die technischen Aspekte der Datenspeicherung, der Sicherheit und des Zugriffs. Sie sorgen dafür, dass die Daten sicher gespeichert werden und denjenigen zugänglich sind, die sie benötigen.
- Datennutzer: Dies sind die Endnutzer, die die Daten für verschiedene Zwecke nutzen, beispielsweise für die Berichterstattung, Analyse und Entscheidungsfindung. Sie müssen sich ihrer Verantwortung für einen ethischen und korrekten Umgang mit den Daten bewusst sein.
- Ausschuss für Daten-Governance: Hierbei handelt es sich um eine Gruppe von Personen, die sich häufig aus Dateneigentümern, Datenverwaltern und anderen Beteiligten zusammensetzt und die das Daten-Governance-Programm überwacht. Sie legt Richtlinien und Verfahren fest und stellt sicher, dass diese eingehalten werden.
- Bewertung der technischen Landschaft der aktuellen Datenbasis:
- Datenspeicherung und -verwaltung: Überprüfen Sie die Systeme, die für die Datenspeicherung und -verwaltung verwendet werden. Dazu können Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes und Cloud-Speicherlösungen gehören.
- Datenverarbeitung: Bewerten Sie die für die Datenverarbeitung verwendeten Tools und Technologien. Dazu können beispielsweise ETL-Tools (Extract, Transform, Load), Tools zur Datenbereinigung und weitere gehören.
- Datenanalyse und Berichterstellung: Bewerten Sie die für die Datenanalyse und Berichterstellung eingesetzten Lösungen. Dazu können Business-Intelligence-Tools (BI), Tools zur Datenvisualisierung und Software für statistische Analysen gehören.
- Datensicherheit und Datenschutz: Überprüfen Sie die bestehenden Maßnahmen zur Datensicherheit und zum Datenschutz. Dazu gehören Zugriffskontrollen, Verschlüsselung, Anonymisierungsverfahren und die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen.
- Datenintegration: Bewerten Sie die für die Datenintegration verwendeten Methoden. Dabei geht es darum, zu beurteilen, wie Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und in Einklang gebracht werden.
- Daten-Governance: Sehen Sie sich die Technologien an, die die Daten-Governance unterstützen. Dazu gehören Tools für die Datenkatalogisierung, das Metadatenmanagement, das Datenqualitätsmanagement und vieles mehr.
3. Empfehlungen und nächste Schritte
(in der Regel 1–4 Wochen)
- Den aktuellen Stand bewerten und den zukünftigen Stand erörtern.
- Voraussetzungen für den weiteren Fortgang:
- Datenanforderungen: Eine Beschreibung der Daten, die zur Unterstützung der Geschäftsziele benötigt werden. Dazu gehören Angaben zur Art der Daten (strukturiert oder unstrukturiert), zur Datenquelle (intern oder extern) und zur Aktualität der Daten (Echtzeit oder Batch).
- Technische Anforderungen: Eine Beschreibung und der vorgeschlagene Aufbau der Infrastruktur, die zur Umsetzung der Datenstrategie erforderlich ist. Dazu gehören Datenspeicherung, Datenintegration, Datenanalyse und Reporting-Tools.
- Fertigkeiten und Fähigkeiten: Eine Zusammenfassung der Fähigkeiten und Fertigkeiten, die innerhalb der Organisation für die Umsetzung und Verwaltung der Datenstrategie erforderlich sind.
- Umsetzungsplan: Entwickeln Sie einen Fahrplan für die Umsetzung der Datenstrategie. Dazu gehören eine Definition der Projekte, Zeitpläne, Ressourcen und Meilensteine.
- Folgenabschätzung für die vorgeschlagene Datenstrategie:
- Auswirkungen auf das Geschäft: Bewerten Sie, wie sich die neue Datenstrategie auf die Geschäftsabläufe und -ergebnisse auswirken wird. Dazu könnten beispielsweise Verbesserungen bei der Entscheidungsfindung, Effizienzsteigerungen, Kosteneinsparungen usw. gehören.
- Technische Auswirkungen: Beschreiben Sie die erforderlichen Änderungen an der technischen Infrastruktur. Dazu können neue Datenspeichersysteme, Datenverarbeitungswerkzeuge, Analysesoftware usw. gehören.
- Auswirkungen auf die Organisation: Beschreiben Sie, wie sich die neue Strategie auf die Mitarbeiter innerhalb der Organisation auswirken wird. Dazu können Veränderungen bei Rollen und Zuständigkeiten, der Bedarf an Schulungen, Änderungen bei den Arbeitsabläufen usw. gehören.
- Risikobewertung: Ermitteln Sie die potenziellen Risiken, die mit der neuen Strategie verbunden sind. Dazu können unter anderem Risiken in Bezug auf Datensicherheit, Compliance und Umsetzung gehören.
- Kosten-Nutzen-Analyse: Wägen Sie die Implementierungskosten – einschließlich der Technologie- und Schulungskosten – gegen den erwarteten Nutzen ab, wie beispielsweise eine gesteigerte Effizienz und eine verbesserte Entscheidungsfindung.
Fakten im Überblick
- Dauer: 4–14 Wochen, je nach Umfang
- Bietet eine Grundlage für Managemententscheidungen
Benefits
- Bessere Entscheidungsfindung: Bietet verwertbare Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen.
- Kosteneffizienz: Optimiert die Datenverwaltungsprozesse und senkt die Betriebskosten.
- Wettbewerbsvorteil: Nutzen Sie Daten, um Einblicke in Trends und das Kundenverhalten zu gewinnen.
- Skalierbarkeit: Entwickelt eine skalierbare Dateninfrastruktur zur Unterstützung des Unternehmenswachstums.
- Risikominderung: Identifiziert potenzielle Datenrisiken und Strategien zur Risikominderung.
- Innovation: Förderung des Einsatzes von Analysen und KI zur Förderung von Innovationen.
Daten und KI, Daten & KI, Daten, KI