Angebote für die Digitale Transformation und das strukturierte Datenmanagement

Das erfolgreiche Data Driven Konzept im strukturierten Datenmanagement bringt Ihrem Unternehmen verständliche, innovative Prozesse und steigert Ihre vorhandene Kompetenz

Neue Technologien (AI | KI) mit Geschäftsnutzen in Einklang bringen.

Die gezielte und schnelle Anwendung technologischer Innovationen wird für Ihr Unternehmen immer mehr zum wichtigsten Erfolgsfaktor.

Die Digitale Transformation

Die Digitale Transformation ist überaus komplex und verändert sämtliche Lebens- und Arbeitsbereiche rasant. Für Unternehmer, die im Alltagsgeschäft wenige direkte Berührungspunkte mit großen Lösungen wie Big Data oder Business Intelligence haben, wirkt die Digitale Transformation einschüchternd. Um diese scheinbar unüberwindbare Herausforderung entgegen zu treten, braucht ein Unternehmer einen verlässlichen und kompetenten Coach für einen längerfristigen Austausch.
Digitale Transformation bedeutet insbesondere die vorhandene Prozesse und Services ganz neu und aus Kundenperspektive zu überdenken, anstatt die vorhandenen Geschäftsprozesse ohne eingehende Untersuchung mit den möglicherweise damit verbundenen Problemen zu digitalisieren. Digitalisierung ist eine absolute Notwendigkeit und kein Selbstzweck. Zur schnellen und kostengünstigen Lösung für die beschriebene komplexe Aufgabenstellung ist das strukturierte Datenmanagement der effizienteste Werkzeugkasten.

Nur ein effizient aufgestelltes und digitalisiertes Unternehmen ist für alle zukünftigen Herausforderungen und den Wettbewerb um und beim Kunden gewappnet.

Das strukturierte Datenmanagement

Sie wollen Ihre Daten mit ihrem maximalen Nutzungspotenzial in Ihren aktuellen und zukünftigen Geschäftsprozessen verfügbar machen! Der Begriff Datenmanagement umfasst die Menge aller methodischen, konzeptionellen, organisatorischen und technischen Maßnahmen, Verfahren, Daten-/Informationsqualität und auch die Aspekte des Datenschutzes.
Im Datenmanagement werden die Daten durch/über die gesamte Prozesskette (End-To-End) und damit auch durch viele Geschäftsbereiche des Unternehmens qualitativ beobachtet und überwacht. Der Qualitätsanspruch an die Daten wird durch die jeweiligen Verwendungszwecke innerhalb der Geschäftsbereiche und heute noch verstärkter durch die verschiedenen abnehmenden nachverarbeitenden Unternehmensbereiche zum Beispiel Risikomanagement oder Compliance entwickelt, bestimmt, festgelegt und ständig verbessert.

Das heutige weitläufige Verständnis von Datenmanagement beschränkt sich auf die klassischen IT Aufgaben, Datenauswertung, Datenmapping und etwas Anforderungsanalyse. Das begründet auch die organisatorische Einordnung in der IT, allerdings die aktuellen Anforderungen an einen Datenmanager gehen weit über dieses Aufgabenspektrum hinaus. Die tiefgreifende End-To-End Business- und Prozessanalysen aller zugrundeliegenden Geschäftsprozesse und die Konsolidierung der Anforderungen aller Geschäftsbereiche im Unternehmen gehören heute durch die Digitale Transformation zum grundlegenden Aufgabenportfolio. Die Bestandsführungssysteme und die bestehende Backendlösungen, die oftmals unzureichend oder garnicht dokumentiert vorliegen erfordern ein strukturiertes Datenmanagement. Reverse Software Engineering gehört damit ebenso zum Datenmanagement, wie die Business- und Anforderungsanalysen, die Datenauswertungen, das Datenmapping sowie technische und fachliche Datenqulitätsmessungen.

Nach meiner Definition muss ein moderner Datenmanager eine kritische Haltung gegenüber alten "liebgewonnen" Prozessen und Verfahren sowie gegenüber Technologiehörigkeit haben. Zudem ist es zwingend nötig, dass ein Datenmanager neben technischer Affinität und Datenaffinität, eine agile und flexible Arbeitsweise aufweist, rechtliches/regulatorisches Interesse mitbringt, Networking sowie Social- /Soft- Skills besitzt. Er ist damit im strukturierten Datenmanagement der bisher oftmals fehlende Verhandlungspartner zwischen den Vertretern der Geschäftsbereiche und der IT.

Besprechung Auswertungen Datenmanagement

In kleineren und vielen mittelständischen Unternehmen ist der IT Bereich nicht sehr stark separiert, so dass in diesen Unternehmen eine ständige Weiterbildung und ein ständiges Coaching ausreichen kann.

Data Investigation

Die Data Investigation beginnt mit der Aufbereitung der Zielsetzungen in Workshops und Interviews mit allen relevanten Geschäftsbereichen und der IT. Insbesondere mit der IT um vorhandene Technologien und infrastrukturelle Auswirkungen zu erfassen. Im Anschluss werden zusammen mit allen Beteiligten entsprechend die Anforderungen detailiert ausgearbeitet und validiert.
Die Data Investigation umschließt große Teile des Anforderungsmanagement und die Kombination von deskriptiver explorativer und konfirmatorischer Datenanalyse.
Das zu erwartende Ergebnis ist ein detailierter Umsetzungsplan, dem alle Geschäftsbereiche und die IT zustimmen können. Der Umsetzungsplan beinhaltet von den detailierten Anforderungen an die Umsetzung und Qualität, auch die Technologie und das jeweilige Test und Abnahme Ergebnis sowie die bugetären und zeitlichen Auswirkungen.

Data Preparation

Data Cleansing + Data Mapping In diesem Paket werde ich Sie und Ihr Unternehmen 12 Wochen begleiten. Damit die 12 Wochen effektive genutzt werden können, starten wir mit einem Workshop und einer detailierten Ausarbeitung eines individuellen Aktionplans.

Data Driven Quality

In diesem Paket werde ich Sie und Ihr Unternehmen 12 Wochen begleiten. Damit die 12 Wochen effektive genutzt werden können, starten wir mit einem Workshop und einer detailierten Ausarbeitung eines individuellen Aktionplans.