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Aus Daten Informationen mit Aussagekraft gewinnen

Aus den enormen Datenmengen die wertvollen Informationen zu gewinnen, die wichtig sind, um das Unternehmen in die Zukunft zu führen, ist das Ziel von Data Value Management. Der Aufbau einer Daten-Wertschöpfungskette ermöglicht es, Daten tatsächlich zu monetarisieren.

Um aus den qualitativ angereicherten Daten die richtigen Rückschlüsse ziehen zu können und datenbasierte Entscheidungen in Bezug auf Geschäftsprozesse und -modelle umzusetzen, müssen zusätzlich adäquate Fähigkeiten und Prozesse sowie ein effektives Daten-Governance dauerhaft etabliert werden.

Daten als Kapital verstehen und managen

Um die besten Entscheidungen treffen zu können, braucht man die richtigen Informationen. Die benötigten Daten entstehen heute überall, die Verantwortung für ihre Erfassung und Bereitstellung muss im Unternehmen klar etabliert sein. Allerdings ist die enorme Datenmenge auch eine Herausforderung. Um die richtigen Informationen zu erhalten, müssen sie aufbereitet, qualifiziert und analysiert werden. Kann man aus den Daten jedoch die richtigen Schlüsse ziehen, bieten sie das Potenzial, das gesamte Unternehmen zu transformieren und neue wertschöpfende Geschäftsmodelle zu schaffen.

Data Quality Management & Data Analytics

Der Wert der Daten basiert auch auf ihrer Qualität. Egal, ob Stammdaten für Ihr ERP oder die Analyse Ihrer Kundendaten auf Basis von Big Data: Eine hohe Datenqualität ist erforderlich, um eine möglichst hohe Wertschöpfung zu erzielen. Mit der Etablierung eines Datenqualitätsmanagements wird die Grundlage für eine nachhaltig hohe Datenqualität geschaffen. Unter Einbeziehung der richtigen Mitarbeiter, Prozesse und Technologien werden so aus der Masse der eingehenden Daten gezielt die Informationen zusammengeführt und angereichert, die relevant und handlungsentscheidend sind. Der Aufbau eines durchdachten, ineinandergreifenden und zielführenden Datenlebenszyklus bietet das Framework, um aus den Daten wertvolle Ergebnisse zu erhalten.

Data Security & Privacy Strategy

Daten als Grundlage für neue Geschäftsmodelle und somit für weitere Wettbewerbsvorteile, stellen einen immensen Wert dar. Der Schutz der Daten und der Privatsphäre ist nicht nur rechtlich vorgeschrieben, sondern sollte als Sicherung des Unternehmenswerts gesehen werden. Der strategische Schutz der erhobenen Daten stellt somit einen Eckpfeiler sämtlicher Datenstrategien. 

Aufgrund unserer jahrelangen Erfahrung in den verschiedenen Ebenen des Data Value Managements unterstützen wir Sie in der Strategieentwicklung, Projektierung und nachhaltigen Implementierung und gestalten mit Ihnen gemeinsam den Weg, damit Sie Ihre Daten monetarisieren können.

 

Das leisten wir gemeinsam mit Ihnen - und noch mehr:

  • Data Value Assessment
  • Data Procurement Strategy
  • Data Security & Privacy Strategy
  • Master Data Governance Approach
  • Data Quality Assessment
  • Data Traceability
  • TOM for a Data Driven Organization
  • S/4 Data Transition Approach
  • MDM Tool Selection
  • Data Analytics Platform Selection
  • Master Data Governance Establishment
  • Cloud Technology & Big Data / IoT Analytics
  • Data Cleansing & Harmonization
  • Data Migration
  • Data Analytics Use Cases
  • Cloud Infrastructure Setup and Maintenance
  • MDM Tool Implementation

Ihre Ansprechpartner

Stefan Bronzel Managing Lead of Data Value Management
Predictive Analytics / Churn Management, Data Analytics Use Cases
Porträtfoto von Andreas Zschimmer
Andreas Zschimmer ERP Master Data Management, S/4 Data Transition Approach, MDM Tool Selection
Christian Holthaus Master Data Governance, Business Process Management, ERP Integration
Jörg Schwarzländer Data Security & Privacy Strategy​
Stark Burns Data Analytics, Machine Learning & AI, Data Quality & Monetization
Stephan Weber Data Migration, Master Data Governance,
Master Data Strategy
Michael Wick Data Analytics Platform & Architecture, Business Intelligence Solutions
Thomas Reckewell Data Management, Data Quality and Data Monetization, Data Analytics and BI Solutions