Datenmanagement

Daten sind der Dreh- und Angelpunkt in modernen und digitalen Unternehmen. Deshalb ist es wichtig Daten als Asset zu verstehen und dies im gesamten Unternehmen zu verankern. Ein ganzheitliches Datenmanagement hilft die Weichen im Unternehmen zu stellen, Veränderung gezielt umzusetzen und Erfolge nachzuhalten.

Daten allein sind kein Mehrwert. Nur wenn sie die richtigen Informationen über Kunden, Prozesse, Innovationen, Organisation u.v.a. liefern und richtig interpretiert werden, entstehen Mehrwerte.

Wir unterstützen Sie beim Aufbau eine ganzheitlichen Datenmanagements!

Rund 50 % aller Daten in Unternehmen sind Dark Data – weder deren Inhalt noch ihr Wert sind in Unternehmen bekannt! Sie sind eine tickende Zeitbombe für Ihre Compliance- und Sicherheits-Richtlinien!

Nur 29 % aller Unternehmen in Deutschland verfügen über eine Datenstrategie. Dabei verdoppelt sich mittlerweile das weltweite Datenvolumen alle 1,7 Jahre (je nach Branche und Unternehmen – adäquat in einzelnen Unternehmen)!

Und 90 % aller Daten sind über unterschiedliche Datensilos verteilt. Das bedeutet, es findet keine Datenaustausch oder Abgleich statt, die Daten werden nicht zu wertvollen Informationen kombiniert und weiterentwickelt.

Daten, Informationen, Wissen und Kompetenz sind zwingende Voraussetzung für Mehrwerte und Wachstum. Qualitative Daten sind eine unentbehrliche Voraussetzung für fundierte Entscheidungsgrundlagen in einer VUKA-Welt und für technologische Anwendungen, wie z.B. KI/ML.

Datenmanagement – ein komplexes Framework:

Datenmanagement ist die Menge aller methodischen, konzeptionellen, organisatorischen und technischen Maßnahmen und Verfahren zur Behandlung der Ressource „Daten“ mit dem Ziel, sie mit ihrem maximalen Nutzungspotenzial in die Geschäftsprozesse einzubringen und im laufenden Betrieb deren sichere und optimale Nutzung zu gewährleisten.

Datenmanagement als Framework
Daten sammeln und verstehen

Daten-Sammlung allein kein Mehrwert – Daten als Asset verstehen

Mehrwerte aus Daten können nur entstehen, wenn in einer Strategie die wesentlichen Ziele und Maßnahmen des Umgangs mit der Ressource und dem Asset Daten definiert und kommuniziert werden.

Strategie entwickeln, Daten-Bewusstsein in Kultur verankern

Im Rahmen einer Datenstrategie, definieren wir gemeinsam, wie Ihnen Daten bei ihrer Zielerreichung helfen, wie Sie im Unternehmen ein Daten-Bewusstsein schaffen und dies in ihrer Unternehmenskultur verankern.

Technik, Betriebswirtschaft, Organisation und Recht unter einen Hut bringen

Eine Datenstrategie umfasst technologische Aspekte (Hardware, Software), betriebswirtschaftliche und organisatorische Aspekte (u.a. Zielsetzungen, KPIs, Strukturen und Prozesse) sowie rechtliche Aspekte (u.a. Datenschutz).

Die Entwicklung einer Datenstrategie erfordert daher ein breites Kompetenz-Spektrum aus Datenkompetenz, Datenschutz Prozesskompetenz und Betriebswirtschaft und berücksichtigt sowohl die Minimierung von Risiken wie auch eine optimale Datennutzung.

Alle Disziplinen im Datenmanagement vereinen
Data Governance

Data Governance – Basis von Daten-Qualität

Data Governance ist die Strategie und das Konzept durch das mit Rollen, Prozessen, Richtlinien, Standards und Kennzahlen, eine effektive und sichere Nutzung von Daten und Informationen ermöglicht wird.

Data Stewardship- verantwortungsvolle Managementrolle

Data Stewardship umfasst Aufgaben im Bereich des Managements und der Kontrolle vorhandener Datensätze. Dabei wird sichergestellt, dass sicher zugängliche, konsistente und qualitativ hochwertige Daten entstehen.

Fähigkeiten & Kompetenzen die Datenmanagement benötigt

Welche Fähigkeiten + Kompetenzen erfordert Datenmanagement?

Die Entwicklung einer Strategie und das Management von Daten erfordern vielfältige Kompetenzen, wie z.B. die Fähigkeiten zur

  • Erfassung und Sammlung von Daten
  • Verwaltung und Anpassung von Daten
  • Analyse von Daten
  • fachgerechten Bewertung (Interpretation) von Daten
  • Präsentation und Visualisierung von Daten
  • Anwendung von Daten

Mit uns als kompetenten Partner an Ihrer Seite sind Sie schnell handlungsfähig und bauen im Veränderungsprozess Kompetenzen auf.

Infrastruktur und Architektur

Eine gute Daten-Infrastruktur führt Organisation, Prozesse und Technologien zusammen. Sie ist skalierbar, löst Datensilos auf und bietet allen Stakeholdern eine ganzheitliche Sicht auf das Unternehmen.

In der Daten-Architektur ist z.B. definiert, aus welchen Quellen Daten bezogen werden, wie sie integriert werden oder in welchem Bezug sie zueinanderstehen. Sie dient z.B. als Roadmap bei der Erstellung neuer Datenbanken oder dem Umbau bestehender Datenbanken.

Infrastruktur und Architektur
Big Data

Big Data – groß, komplex, schnelllebig, schwach strukturiert

Unter Big Data wird ein umfassender Prozess der Datafizierung verstanden. Ein Vorgang, dem sich kein Unternehmen entziehen kann und der ein professionelles Datenmanagement erfordert!

Dabei sind folgende Daten-Aspekten (9 V) zu berücksichtigen.

Validity (Aussagekraft),
Value (Geschäftswert)
Variety (Vielfalt)
Velocity (Geschwindigkeit)
Veracity (Richtigkeit, Sinnhaftigkeit, Vertrauenswürdigkeit)
Viability (Brauchbarkeit)
Visibility (Sichtbarkeit)
Volatility (Unbeständigkeit)
Volume (Menge)

Data-Value – mit Business Intelligence verständlich machen

Für das Treffen wichtiger Entscheidungen benötigt man die richtigen Informationen. Deshalb ist es wichtig nachhaltig Mehrwert aus gesammelten Unternehmens- und Kundendaten generieren.

Bewusst oder unbewusst interpretieren wir alle Daten. Es gilt Unsicherheiten und Risiken zu reduzieren. Aufbereitete, qualifizierte und analysierte Daten und Informationen liefern wichtige und verlässliche Entscheidungsgrundlagen.

Datenvisualisierung bietet eine schnelle und effektive Möglichkeit, Informationen Nicht-Experten verständlich und zugängliche zu machen.

Data Value mit Business Intelligence
Vorteile professionelles Datenmanagement

Vorteile eines Professionelles Datenmanagements

  • Ein professionelles Datenmanagement ist unerlässlich, um
  • gesetzeskonform zu handeln
  • die Übersicht über den Datenbestand zu behalten
  • Übersicht über Datenquellen und Datenempfänger behalten
  • die Datenverfügbarkeit zu gewährleisten
  • die Qualität von Daten zu gewährleisten
  • Daten zu strukturieren
  • Daten analysieren und bewerten zu können
  • den Mehr-Wert der Daten nutzbar zu machen
  • datengestützte Entscheidungen zu treffen
  • Daten zu schützen und zu sichern.

Wir entwickeln mit Ihnen eine für Ihre Ziele passende Datenstrategie, analysieren Ihren Reifegrad und definieren die notwendigen Maßnahmen zur Umsetzung, begleiten Sie in der Umsetzung und behalten Ihren Erfolg im Blick!

Erfolgsfaktoren von Datenmanagement:

Voraussetzung für ein erfolgreiches Datenmanagement ist ein ganzheitlicher Ansatz, eine zielorientierte Strategie

  • Ganzheitlicher Datenansatz
  • Analyse Datenbestände + Datenquellen
  • Zieldefinition
  • Datenstrategie + Datenarchitektur
  • Data Governance
  • Data Lifecycle-Management
  • Adäquate Technologie
Erfolgsfaktoren
Datenmanagement mit System

Ihre Mehrwerte durch Datenmanagement:

Enorme Datenmengen bieten die Chance den Wert dieser Daten gezielt zu maximieren, mögliche Risiken effektiv zu steuern und Kosten zu reduzieren.

  • Besseres Datenverständnis
  • Bessere Datenqualität
  • 360-Grad-Sicht auf Daten
  • Bessere Daten-Steuerung
  • Bessere Entscheidungsgrundlagen
  • Bessere Compliance
  • Bessere Kundenangebote
  • höhere Erträge
Mehrwerte durch Datenmanagement
Vorteile und Erfolg

Wie wir Sie unterstützen:

Erfolgreiche Unternehmen verstehen Daten als eigenständigen Unternehmenswert und nutzen diesen möglichst effektiv. Wir unterstützen Sie:

  • Zieldefinition
  • Analyse
  • Konzept
  • Operative Umsetzung
  • Technische Umsetzung
  • Schulung und Coaching
  • Implementierung
  • Langfristige Begleitung
Wir unterstützen Sie!

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Ablauf

„Wir leben in einer Welt, die in Daten ertrinkt. Wir haben die Wahl, ob wir sie weiterhin ignorieren und als großes Rauschen abtun oder ob wir sie nutzen wollen.“

Jorn Lyseggen, CEO von Meltwater (1968)