Die Nutzung von KI wie ChatGPT für kreative Ideenfindung ist keine Garantie für herausragende Ergebnisse. Eine Studie von Kian Gohar (GeoLab) und Jeremy Utley (Stanford University) zeigt, dass der Erfolg maßgeblich davon abhängt, wie Sie mit der KI interagieren. Statt ChatGPT lediglich als Orakel zu nutzen, sollten Sie es als Dialogpartner behandeln.
Data Governance ist keine Selbstverständlichkeit. Was wäre, wenn wir sie nicht als Überwachungsinstrument, sondern als Befähiger betrachten?
Viele Unternehmen sehen Data Governance lediglich als notwendige Maßnahme zur Einhaltung von Vorschriften oder als technische Aufgabe. Dabei wird häufig übersehen, dass sie eine zentrale strategische Rolle spielt um wirklich sich zu einer dateninspirierten Kultur zu transformieren.
Wie zielgerichtetes Fragen Business Cases schärft und eine Data Inspired Culture vorantreibt
Die Entwicklung einer erfolgreichen Data & AI-Strategie beginnt nicht mit Daten, sondern mit der Unternehmensstrategie – und den richtigen Fragen. Zu oft wird der Fokus auf Technologien und Tools gelegt, während der tatsächliche Mehrwert durch die Identifikation relevanter Business Cases entsteht. Nur wenn diese Business Cases klar definiert und priorisiert sind, können Daten, KI-Modelle und Automatisierung den gewünschten Geschäftswert liefern.
Die Auswahl der richtigen Business Cases erfordert eine strukturierte Denkweise. Hierbei bietet die Methodik der guten Fragen einen entscheidenden Vorteil: Sie ermöglicht es, relevante Herausforderungen zu identifizieren, Innovationspotenziale zu erkennen und Handlungsfelder zu definieren. Unternehmen wie Nvidia, Citi oder Hermes setzen auf eine systematische Herangehensweise durch die richtigen Fragen – und diese Vorgehensweise ist auch auf die Entwicklung einer Data & AI-Strategie übertragbar.
Wie datenbasierte Entscheidungsfindung die Transparenz erhöht und Mitarbeitende ins Boot holt
In einem Zeitalter, in der Daten zunehmend als strategisches Kapital betrachtet werden, hat die dateninspirierte Entscheidungsfindung die Art und Weise stark beeinflusst, wie Organisationen ihre Geschäftsstrategien entwickeln. Doch wie wirkt sich dieser Ansatz auf die Transparenz der Entscheidungen und die Akzeptanz durch Mitarbeitende aus? Können Daten als Brücke zwischen Management und Belegschaft fungieren, um gemeinsame Ziele zu fördern?
HAL 9000 aus Odyssee 2001 ist näher als wir denken!
Dialogbeispiel: Mensch und AI-Agent
AI-Agent: „Hallo, Lisa. Ich habe festgestellt, dass die Maschine in Produktionslinie 3 erhöhte Vibrationen zeigt. Die Daten deuten darauf hin, dass das Kugellager des Motors in den nächsten 48 Stunden ausfallen könnte.“
Lisa: „Danke für den Hinweis! Hast du Details zu den erforderlichen Maßnahmen?“
Beschäftige Dich intensiv mit Deiner Datenqualität und erkenne die wahren Hebel zur Operational Excellence!
Das Zitat „Wer sich mit Datenqualität intensiv beschäftigt, lernt sehr viel über die Stärken und Schwächen seiner Geschäftsprozesse und erkennt die wahren Hebel zur Operational Excellence!“ fasst prägnant zusammen, wie wichtig Datenqualität für den Erfolg eines Unternehmens ist. Daten und Prozesse sind eng miteinander verbunden. Nur durch die gezielte Auseinandersetzung mit der Qualität der eigenen Daten können Unternehmen die Mechanismen erkennen, die ihre Effizienz, Produktivität und Flexibilität bestimmen. In einer datengetriebenen Welt ist es unerlässlich, nicht nur auf die Daten selbst zu achten, sondern sie auch als Spiegel der eigenen Geschäftsprozesse zu betrachten.
Automatisierung, KI und blinde Flecken: Warum Datenqualität heute wichtiger denn je ist
In einer Zeit, in der der Kunde mehr als nur ein Produkt oder eine Dienstleistung erwartet, steht der datengesteuerte Kundenservice im Mittelpunkt eines erfolgreichen Unternehmens. Hierbei spielt Data Governance eine entscheidende Rolle. Sie ist das Fundament, auf dem der 360-Grad-Kundenservice aufgebaut wird, und sorgt dafür, dass die verschiedenen Abteilungen des Unternehmens – Vertrieb, Marketing, Kundendienst – auf dieselben qualitativ hochwertigen und konsistenten Daten zugreifen.
Wie künstliche Intelligenz den Aufwand in der Datenaufbereitung drastisch senkt und neue Freiräume für strategische Entscheidungen schafft
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren immense Fortschritte gemacht und beeinflusst zunehmend alle Bereiche von Technologie und Wirtschaft. Einer der wichtigsten Anwendungsbereiche, in denen KI große Veränderungen bewirken wird, ist die Datenaufbereitung – ein oft unterschätzter, aber kritischer Prozess in der Arbeit von Data Engineers und Data Analysts.
Warum das Hub & Spoke Model eine gute Idee ist die Organisation zur einer Data Inspired Culture zu transformieren.
In der digitalen Transformation gewinnt das Datenmanagement zunehmend an Bedeutung, als Voraussetzung einer erfolgreichen Nutzung von Data Analytics und AI. Doch wie wird eine Organisation wirklich "Data Inspired"? Ein erfolgversprechender Ansatz ist das Hub & Spoke Model, das Unternehmen hilft, dateninspiriert zu agieren und gleichzeitig die Reife der Organisation schrittweise zu entwickeln, ohne die Menschen und Organisation zu überfordern. In diesem Artikel beleuchte ich, wie das Hub & Spoke Model als Entwicklungshelfer zur Data Inspired Company fungiert und wie es Sie auf dem Weg zu einer crossfunktionalen und agilen dateninspirierten Organisation unterstützt.
Wie strategische Synergieeffekte von Datenprodukten zur Wertsteigerung beitragen
In der heutigen digitalen Wirtschaft spielen Datenprodukte eine entscheidende Rolle bei der Schaffung von Mehrwert für Unternehmen und ihre Partner. Komplementäre Datenprodukte bieten einen strategischen Ansatz, um den Wertschöpfungsprozess innerhalb eines Unternehmens und in seiner Beziehung zu Kunden und Lieferanten zu verbessern. Im Folgenden werden die Vorteile dieser komplementären Datenprodukte näher erläutert.
Wie eine wertorientierte Strategie den Weg zur erfolgreichen Data-Driven Culture ebnet.
In einer Welt, in der das Mantra "viel hilft viel" oft als Erfolgsformel gilt, sind Unternehmen zunehmend damit beschäftigt, möglichst viele Initiativen gleichzeitig zu starten. Dabei laufen sie Gefahr, sich in der Masse zu verlieren und am Ende nur mittelmäßige Ergebnisse zu erzielen. Besonders Top-Führungskräfte neigen dazu ständig neue Projekte anzustoßen, aus Angst, die eine entscheidende Maßnahme zu verpassen. Doch dieses Verhalten führt selten zu nachhaltigem Erfolg. Vielmehr werden diese Unternehmen von denen verdrängt, die sich auf den entscheidenden Hebel mit dem größten Wert konzentrieren.
Warum Digital Driven Ökosysteme moderner Unternehmen traditionellen Unternehmen mit eindimensionalen Produkten überlegen sind
Die Grenzen eindimensionaler Produkte
Traditionelle Unternehmen, insbesondere solche aus klassischen Industrien, entwickeln häufig Produkte, die spezifische, isolierte Probleme lösen. Diese eindimensionalen Produkte bieten in der Regel Lösungen, die auf eine bestimmte Anforderung zugeschnitten sind, ohne eine breitere Perspektive oder Integration in andere Bereiche zu bieten. Diese Produkte folgen einer linearen Entwicklung und einem isolierten Datenfluss, der kaum Möglichkeiten für Feedback und Verbesserungen bietet. Dies führt dazu, dass solche Unternehmen oft starr und unflexibel sind, wenn es darum geht, sich an die sich ständig ändernden Marktbedingungen und Kundenbedürfnisse anzupassen.
Systemdenken im digitalen Zeitalter: Ein integrativer Ansatz für nachhaltige Lösungen
In einer Welt, die zunehmend von Komplexität und Vernetzung geprägt ist, wird die Fähigkeit, in Systemen zu denken, immer wichtiger. Traditionelle Paradigmen wie das "Thinking outside the Box", das kreative und unkonventionelle Lösungsansätze betont, reichen nicht mehr aus, um die Herausforderungen des 21. Jahrhunderts zu meistern. Moderne Problemlösungen erfordern einen systemischen Ansatz, der die Zusammenhänge und Wechselwirkungen innerhalb eines Gesamtsystems berücksichtigt und dabei datenbasierte Entscheidungen und digitale Prozesse integriert.
Wie eine starke und nachhaltige Data Culture die Grundlage für eine zukunftsorientierte Unternehmensstrategie bildet
In der heutigen datenorientierten Welt ist der Aufbau einer robusten Data Culture innerhalb von Unternehmen unerlässlich. Eine Data Culture fördert nicht nur die Nutzung von Daten für fundierte Entscheidungen, sondern unterstützt auch umfassende organisatorische Transformationen. Für Unternehmen, die sich zur Data Driven Company transformieren möchten, ist eine starke und nachhaltige Data Culture unverzichtbar. Um die Bedeutung der Transformation zu verstehen und wie eine starke Data Culture diesen Prozess unterstützen kann, ist es wichtig, die grundlegenden Prinzipien zu beleuchten und ihre Bedeutung im Kontext der Datenkultur zu erkennen.
Wie AI und menschliche Zusammenarbeit in Cross-funktionalen Teams praktisches Können und nachhaltiges Wissen fördert und sichert
In der heutigen Unternehmenswelt, in der AI immer mehr Einzug hält, hat sich die Art und Weise, wie Wissen verteilt und angewendet wird, stark verändert. Traditionell war die Dokumentation der zentrale Mechanismus zur Wissensverteilung. Sie bleibt wichtig, aber es zeigt sich zunehmend, dass sie nicht ausreicht, um das Können in einem Unternehmen zu sichern und weiterzuentwickeln.
So transformierst du dein traditionelles Unternehmen zu einer agilen Data Driven Company
Habt ihr schon mal gesehen, wie etwas Altes eine völlig neue Funktion bekommt? Der Bunker in St. Pauli, Hamburg, zeigt eindrucksvoll, wie man auf einem historischen Fundament etwas Modernes errichten kann. Dieses Prinzip lässt sich perfekt auf Unternehmen übertragen, die sich zu dateninspirierten Organisationen wandeln möchten, indem sie ihre bestehende IT-Infrastruktur clever nutzen.
Wie Datenintelligenz und Kreativität zusammen eine nachhaltige Wachstumsstrategie bilden
In der modernen Welt der Technologie, KI und Wirtschaft sind Daten oft als das "neue Öl" bezeichnet worden. Doch dieser Vergleich greift zu kurz und bringt einige negative Assoziationen mit sich. Öl und andere Rohstoffe sind begrenzt und werden durch Ausbeutung der natürlichen Ressourcen gewonnen, was oft zu Umweltschäden und ethischen Bedenken führt. Daten hingegen sind das Produkt menschlicher Intelligenz und Kreativität, und ihre Nutzung kann nachhaltig und ethisch verantwortungsvoll gestaltet werden.
