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Marco spricht über Data Strategy, Data Governance und Data Driven Culture und wie dies alles zusammenhängt!
Weitere Video- und Podcasts zu dem Thema findet Ihr im Bereich Podcast!
Data Strategy Lifecycle wirkungsvoll im Unternehmen einführen
Verfasst von Marco Geuer am 03. Juni 2021. Veröffentlicht in Blog - Unternehmensführung
Die Datenstrategie entscheidet zunehmend über den Erfolg des gesamten Unternehmens
Ich denke, mittlerweile ist jedem Unternehmen klar geworden, dass der kompetente Umgang mit Daten und die Steigerung der Datenintelligenz ein wichtiger Erfolgsfaktor für die Wettbewerbsfähigkeit ist. Gezeigt hat sich in den letzten Jahren, dass bloßes experimentieren mit Daten und neuen Technologien wie Big Data, KI und Cloud auch kein Garant für Erfolg ist. Dies liegt meiner Meinung nach häufig an den von der Unternehmensstrategie abgekoppelten und isolierten Maßnahmen Daten gewinnbringend einzusetzen. Somit sind häufig weitere Silos entstanden, die eher verhindern, einen erkennbar positiven Effekt für den Unternehmenserfolg zu erzielen. Verstärkend kam hinzu, dass sich einerseits kein ROI (Return on Investment) einstellte und man zunehmend Geld verloren hat und andererseits wertvolle Zeit verloren ging, während andere Unternehmen an einem vorbeizogen, die es eher verstanden haben Daten zielwirksam zur Steigerung ihrer Wettbewerbsfähigkeit einzusetzen. Häufig sind es Unternehmen, die man nicht mal als Wettbewerber auf den Schirm hatte.
Data Catalogue – Beschleuniger der Datenkompetenz (Data Literacy)
Verfasst von Marco Geuer am 18. März 2021. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance
Surfen durch den Datendschungel, Daten verstehen und Daten shoppen (Shopping for Data)
Haben Sie schon den Begriff „Shopping for Data“ gehört? Dieser wird gerne im Zusammenhang mit den Begriffen Data Catalogue und Data Democratization in einen Topf geworfen. Mit Data Democratization ist gemeint, dass Menschen einfach und pragmatisch auf jegliche Art von Daten, die sie für ihre Zwecke benötigen zugreifen und diese verwenden können, bzw. jederzeit bereit sind Daten mit anderen zu teilen. Das natürlich jederzeit compliancekonform. In Organisationen wird dies durch einen Data Catalogue ermöglicht oder auch immer häufiger gerne Data Marketplace genannt, auf dem Sie wie in einem Onlineshop auf Einkaufstour nach Daten und Datenprodukten gehen (Shopping for Data).
Data Strategy: Erfolgsfaktoren für nachhaltige Wettbewerbsvorteile durch KI-basierte Datenanalysen und Digitalisierung
Verfasst von Marco Geuer am 10. Januar 2021. Veröffentlicht in Blog - Unternehmensführung
Die Menge der Daten alleine ist kein entscheidender Wettbewerbsfaktor
Immer mehr Organisationen setzen auf datengestützte Analysen in ihrer Entscheidungsfindung und digitalisieren ihre Prozesse, Produkte und Services. Dabei wird verstärkt auf Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) gesetzt. Doch häufig bleibt der erhoffte Erfolg aus.
Es ist eine sehr verbreitete Annahme, dass die Auswertung großer Mengen an Kundendaten der Organisation einen uneinholbaren Wettbewerbsvorteil verschaffen kann. Dies beruht auf der These: Je mehr Kunden eine Organisation hat, desto mehr Daten kann diese zur Produkt- und Serviceverbesserung nutzen und damit weitere Kunden anziehen, von denen noch mehr Daten gesammelt werden können.
Data Governance, der Schlüssel zu einer erfolgreichen datenintelligenten Organisationskultur
Verfasst von Marco Geuer am 04. Januar 2021. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance
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: 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 Governance: Vom Model Driven Design (MDD) zum Data Catalog
Verfasst von Marco Geuer am 29. Juli 2019. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance
Wie Organisationen von einer lückenhaften Nachdokumentierung zu einem transparenten Datenmanagement kommen.
Herausforderung von Data Governance
Eines der Ziele von Data Governance ist es eine möglichst gute Transparenz über die Verarbeitung und Verwendung von Daten über die Systeme hinweg herzustellen, um den Grad der Compliance-Konformität festzustellen und stetig zu monitoren sowie ein compliance-konformes Verhalten beim Umgang mit Daten zu fördern. Zusätzlich ermöglicht die Transparenz stetig Schwächen der Leistungsfähigkeit von Daten zu erkennen und Maßnahmen zur Verbesserung abzuleiten. Dies fördert die Qualität von Datenanalyse- und Digitalisierungsprojekten.
Data Governance: Vom Data Profiling zur ganzheitlichen Leistungsbewertung von Daten
Verfasst von Marco Geuer am 26. Januar 2019. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance
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.
Prozessorientierter Data Quality Index erfolgreich einführen
Verfasst von Marco Geuer am 22. März 2018. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance
Wer Datenqualität und Prozessqualität als eine Einheit betrachtet, hat gute Zukunftsaussichten
Das Forschungsprojekt  „World Management Survey“ beschäftigt sich mit der Einführung und Anwendung von Managementpraktiken in über 12.000 Unternehmen aus 34 Ländern. Es wurde gemessen, wie gut eine Organisation die wesentlichen Führungsmethoden in vier Bereichen beherrscht: Produktionsmanagement, Performance-Monitoring, Zielvorgaben und Talentmanagement.
Die Auswertung der Daten zeigt zwei wesentliche Erkenntnisse.
Datenqualität messen: Mit 11 Kriterien Datenqualität quantifizieren
Verfasst von Marco Geuer am 29. Oktober 2017. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance
Für eine optimale Bewertung und Messung der Datenqualität sowie der Ableitung gezielter Verbesserungsmaßnahmen, müssen im Vorfeld entsprechende Datenqualitätskriterien definiert werden.
Digitalisierung: Schlüsselfaktoren erfolgreicher Innovationen
Verfasst von Marco Geuer am 20. Mai 2017. Veröffentlicht in Blog - Unternehmensführung
Wie lässt sich eine Branche revolutionieren?
In der April-Ausgabe des Harvard Business Manager habe ich einen interessanten Artikel zu den Schlüsselfaktoren von erfolgreichen Innovationen gelesen.
Nachfolgend eine kurze Zusammenfassung des Artikels.
Stelios Kavadias, Kostas Ladas und Christoph Loch1 gingen im Rahmen einer Studie der Frage nach: Wie lässt sich eine Branche revolutionieren? Hierzu untersuchten sie 40 Unternehmen aus unterschiedliche Branchen mit unterschiedlich erfolgreichen Geschäftsmodellen.
Technik und Markt verbindet
Erkenntnisse aus der Studie können wie folgt zusammengefasst werden.
Das Datenqualitätsniveau bestimmt die Ergebnisqualität von Sprachassistenzsystemen
Verfasst von Marco Geuer am 23. Januar 2017. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance
Wer "ja" zur Digitalisierung sagt, muss auch "ja" zu besserer Datenqualität sagen
"76% aller Organisationen glauben, dass ungenaue Daten ihre Fähigkeit behindert, ein herausragendes Kundenerlebnis zu bieten (Experian, DQ-Studie 2016)."
Alles deutet darauf hin, dass wir zukünftig immer stärker Sprachassistenzsysteme nutzen werden. Der prominenteste Vertreter ist Siri. Mit dem zunehmenden Erfolg zogen Google und Amazon nach. Im Bereich der Daten-Analyse ist der bekannteste Vertreter Watson von IBM. Weitere werden sicherlich folgen.
Wie Sie schnell bewerten können, ob Sie ein Problem mit der Datenqualität haben
Verfasst von Marco Geuer am 25. November 2016. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance
Datenqualitätsmanagement nach der "Friday Afternoon Measurement" Methode
Entscheidungsträger, Führungskräfte, Datenwissenschaftler und Manager müssen oft schnell beurteilen, ob sie einem Datensatz vertrauen können, ob sie ihn in eine Analyse einbeziehen oder ob eine neue Richtung einschlagen werden muss. Es gibt viele Möglichkeiten, aber die grundlegende Frage ist, "habe ich ein Problem mit der Datenqualität?"
Mit der Methode "Friday Afternoon Measurement (FAM)" von Thomas C. Redman, kann diese Frage schnell beantwortet werden. Die Methode richtet sich an Manager auf jeder Ebene, deren Entscheidungsfähigkeit stark von Daten abhängig ist. Mit der fortschreitenden Digitalisierung von Geschäftsprozessen steigt zunehmend das Risiko fehlerhafter Entscheidungen sowie einer verzögerten Erfüllung von Prozesszielen aufgrund schlechter Datenqualität. Die FAM-Methode hilft, das aktuelle Niveau der Datenqualität zu messen, die möglichen Auswirkungen gut einzuschätzen und  entsprechende Handlungsoptionen abzuleiten. Die Methode ist unabhängig von Branche, Unternehmen, Prozesse und Daten einsetzbar.
Ein Qualitätsmanagementsystem (QMS) ohne ein integriertes Datenqualitätsmanagement (DQM) hat in einer digitalisierten Welt keine Zukunft
Verfasst von Marco Geuer am 04. Oktober 2016. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance
Durch die stark wachsende Anzahl datengetriebener Geschäftsmodelle gibt es keinen Ausweg für das Qualitätsmanagement, sich verstärkt mit dem Thema Datenqualität zu beschäftigen. Datenqualität als Risikofaktor ist schon etwas länger bekannt. Negative Auswirkungen schlechter Datenqualität auf das gesamte System einer Organisation werden zukünftig durchschlagender sein.
Der Datenqualitätsdurchsatz bestimmt die Effizienz digitalisierter Prozesse
Verfasst von Marco Geuer am 04. Oktober 2016. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance
Digitales Formularmanagement steigert die Effizienz - Voraussetzung für die Verbesserung ist einwandfreie Datenqualität
Ein Großteil von Formularen wird noch immer auf Papier ausgedruckt und per Hand ausgefüllt, anschließend wieder eingescannt und bestenfalls in einem Dokumentenmanagementsystem abgelegt und verschlagwortet. Digitales Formularmanagement bietet die Möglichkeit, diesen Prozess erheblich effizienter und damit wirtschaftlicher zu gestalten.
Wie schlechte Datenqualität neues Geschäft verhindert
Verfasst von Marco Geuer am 04. August 2016. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance
Ein eigener Erfahrungsbericht mit einem Datenprovider
Vor einigen Wochen meldete sich telefonisch die Vertrieblerin eines Datenproviders bei mir mit der Frage, ob es für die ACT Gruppe  interessant wäre für die Kundenakquise detaillierte Kontaktdaten von Unternehmen zu bekommen, die unsere Webseite besucht haben.
Grundsätzlich war ich interessiert und wollte wissen,
a) wie dies im Zusammenhang mit der ACT Webseite technisch gelöst wird und
b) welche Daten mit welcher Qualität angeboten werden.
Zusätzlich zu den qualifizierten Adressen könne man uns auch entsprechende Ansprechpartner zur Verfügung  stellen.
Logikbäume: Mehr Transparenz zur Wirkung schlechter Datenqualität auf Unternehmensziele
Verfasst von Marco Geuer am 29. Mai 2016. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance
Mit den effektiven Denkprozessen aus der TOC (Theory of Constraints) Durchbruchslösungen im Datenqualitätsmanagement schaffen
Ein Bewusstsein dafür, dass ein dringender Handlungsbedarf besteht ein übergreifendes und nachhaltiges DQM einzuführen, ist in vielen Organisationen noch gering ausgeprägt.
Wenn sich um das Thema Datenqualität gekümmert wird, dann meist auf lokale Einheiten beschränkt und situativ bedingt. Je nach Handlungsdruck werden immer wieder Einzelmaßnahmen durchgeführt. In der Regel stört schlechte Datenqualität den Flow von Prozessen und es erfordert immer wieder Nachbearbeitungsschleifen im laufenden Betrieb, bis ein Prozess effektiv abgeschlossen werden kann. Zusätzlich stören immer wieder die ad hoc initiierten Datenkorrekturmaßnahmen den Regelbetrieb.
Was Datenqualität mit der Digitalen Transformation und DIN EN ISO 9001:2015 zu tun hat
Datenqualität sichert die Wettbewerbsfähigkeit
Datenqualitätsmanagement und DIN EN ISO 9001: Ist die Revision schon jetzt überholt?
Datenqualität sichert den Erfolg
Datenqualität eines der wichtigsten Zukunftsaufgaben im BIG-DATA-Management
Omni Channel & Datenqualität
Was macht Datenqualitätsmanagement jetzt und in Zukunft unumgänglich?
Der Zusammenhang von Data Strategy, Data Governance & Data Driven Culture
Data Strategy Lifecycle wirkungsvoll im Unternehmen einführen
Data Catalogue – Beschleuniger der Datenkompetenz (Data Literacy)
Data Strategy: Erfolgsfaktoren für nachhaltige Wettbewerbsvorteile durch KI-basierte Datenanalysen und Digitalisierung
Data Governance, der Schlüssel zu einer erfolgreichen datenintelligenten Organisationskultur
Data Catalogue – Beschleuniger der Datenkompetenz (Data Literacy)
Data Governance, der Schlüssel zu einer erfolgreichen datenintelligenten Organisationskultur
Data Strategy: Erfolgsfaktoren für nachhaltige Wettbewerbsvorteile durch KI-basierte Datenanalysen und Digitalisierung
Data Strategy Lifecycle wirkungsvoll im Unternehmen einführen
Der Zusammenhang von Data Strategy, Data Governance & Data Driven Culture
Workshops: Data Governance & Data Quality
Mit einer nachhaltigen Data Governance Strategie wird die Einhaltung von Qualitäts-, Sicherheits- und Verarbeitungsstandards für Daten im Unternehmen sichergestellt. Sie beinhaltet Richtlinien und Vorgehensweisen im Umgang mit Daten, gibt Orientierung für die Mitarbeiter, reduziert die Risiken für das Unternehmen und unterstützt in der Transformation zu einer datenorientierten Kultur. Mit einer etablierten Data Governance kann eine hohe Datenqualität erreicht und die Potenziale von BI, Big Data und Advanced Analytics ausgeschöpft werden.
Wenn Sie mehr über Hintergründe und Zusammenhänge erfahren möchten und eine Data Governance nachhaltig etablieren sowie die Datenqualität in Ihrer Organisation schnell und wirkungsvoll verbessern wollen, sind die folgenden Workshops für Sie das Richtige.
Datenstrategie und Data Driven Culture nachhaltig etablieren sowie die Datenkompetenz (Data Literacy) stetig steigern
Data Quality erfolgreich steuern
Bessere Datenqualität – bessere Managemententscheidungen und effizientere Prozesse
Von der Data Strategy über die Data Governance zur Data Driven Culture
28./29. September 2022, Stuttgart
Copyright © 2014 - 2022 by Marco Geuer
Business Information Excellence | Transparenz schafft Handlungsalternativen
www.business-information-excellence.de | www.datenanalyse.org | www.datenqualitätsmanagement.com
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