Das Data Governance Wheel: Navigieren zum Erfolg
Strategien und Taktiken für eine effektive Datensteuerung
In einer zunehmend datengesteuerten und -inspirierten Wirtschaft ist eine robuste Data Governance unerlässlich für den Erfolg eines Unternehmens. Sie gewährleistet den Schutz und die sinnvolle Nutzung von Daten und agiert als Katalysator für den Unternehmenswert, indem sie die Datenqualität verbessert, die Transparenz fördert, Risiken reduziert und Compliance sicherstellt. Zentral ist auch ihre Rolle bei der Schaffung der Standards, die für die Optimierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen erforderlich sind. Sie ermöglicht eine qualitative Datendurchgängigkeit beim Austausch von Daten und Datenprodukten, was von entscheidender Bedeutung für die reibungslose und effiziente Funktion moderner Geschäftsökosysteme ist.
Das Data Governance Strategy & Taktik Wheel gibt Orientierung beim Aufbau und der nachhaltigen Etablierung einer organisationsweiten Data Governance. Diese dient als Befähiger einer erfolgreichen Transformation zu einer datengesteuerten und inspirierten Unternehmenskultur (Data Culture).
Data Governance und Künstliche Intelligenz – Der Weg zu einem datengesteuerten 360-Grad-Kundenservice
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.
Data Governance Value
Data Governance: Der Schlüssel zu einem datengesteuerten 360-Grad-Kundenservice
In einer Ära, in der Kunden mehr als nur Produkte oder Dienstleistungen erwarten, wird ein umfassender Kundenservice zum Herzstück eines jeden erfolgreichen Unternehmens. Data Governance ist hier nicht nur ein Schlagwort, sondern eine notwendige Grundlage, die Unternehmen dabei unterstützt, einen solchen 360-Grad-Service zu gewährleisten. Aber wie genau ermöglicht Data Governance diesen Rundum-Service?
Data Governance, der Schlüssel zu einer erfolgreichen datenintelligenten Organisationskultur
Definition: Was ist Data Governance?
Data Governance (Datensteuerung) umfasst in Summe die Menschen, Prozesse und Technologien, die zur Verwaltung, zum Schutz und zur Steigerung des “Datenkapitals” einer Organisation benötigt werden, um allgemein verständliche, korrekte, vollständige, vertrauenswürdige, sichere, auffindbare Unternehmensdaten und deren wertorientierte Nutzung garantieren zu können.
Data Governance: Vom Data Profiling zur ganzheitlichen Leistungsbewertung von Daten
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.
Data Governance: Was sind Ihre Unternehmens-Daten wert?
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.
Data Management & AI [30]
- Data Management & AI-
Feiert die versteckten Heldinnen und Helden, die für ein gutes Datenfundament sorgen, damit AI erfolgreich sein kann. Feiert nicht nur die AI Heldinnen und Helden.
THE DATA ECONOMIST
Datenqualität eines der wichtigsten Zukunftsaufgaben im BIG-DATA-Management
Ergebnisse zum Thema Datenqualität aus der Studie „BIG DATA Future – Chancen und Herausforderungen für die deutsche Industrie“, 02/2015 v. MHP, a Porsche Company.
Die Studie beantwortet die Frage, wo genau die Industrieunternehmen in Deutschland bei der Umsetzung von Big Data stehen. Hierzu wurden online und anonym 254 Entscheider aus deutschen Industrieunternehmen zwischen August und Oktober 2014 befragt.
Datenqualität sichert den Erfolg
Daten- und Informationsqualität war jahrelang nur ein Thema für IT-Spezialisten. Doch je größer die Datenbestände durch elektronische Datenverarbeitung werden, umso wichtiger wird für jedes Unternehmen eine gute Daten- und Informationsqualität.
Gute Datenqualität fördert Operational Excellence und sichert den erfolgreichen Einsatz von KI.
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.