Die Datenstrategie ist der wichtigste Orientierungspunkt während des Wandels hin zu einer Data Driven Organization. Zuverlässig erinnert sie dich stets daran, wie deine Organisation im Einklang mit ihren Geschäftsanforderungen Daten sammelt, speichert, verarbeitet, schützt und nutzt. Als sichere Basis enthält deine Data Strategy Ziele, Richtlinien und Verfahren, die Datenintegrität, Datenqualität und Datensicherheit gewährleisten. “Die eine” Datenstrategie, die generell angewendet werden könnte, gibt es nicht, denn deine Pläne hängen von deinem Geschäftsmodell, deinen Zielen sowie Datenquellen ab. Wir verstehen deine spezifischen Anforderungen, lernen dich und deine Daten in einem Data Thinking Workshop besser kennen und helfen dir im Rahmen unseres Data Strategy Consultings dabei, deine Datenstrategie zu definieren und anzuwenden.
Als strategisches Mittel stellen Daten einen der wichtigsten Treiber für die erfolgreiche Unternehmensentwicklung im digitalen Zeitalter dar.
Datenbasierte Geschäftsentscheidungen und Wettbewerbsvorteile
Entwicklung einer Datenkultur ohne Datensilos
Sicherstellung der Datenintegrität, Datenqualität und Datensicherheit
Automatisierte Data Workflows
Effiziente Datenaufbewahrung und Datenverarbeitung
Deine Datenstrategie ist so individuell wie deine Daten. Wir bieten dir unterschiedliche Services, mit denen du deine langfristigen Ziele nachhaltig erreichen kannst.
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Für alle, die es genauer wissen wollen, halten wir einige wichtige Begriffe, Definitionen und Erklärungen bereit.
Ein Datenkatalog ist eine Sammlung von Metadaten. Zusammen mit Datenverwaltungs- und Such-Tools können alle benötigten oder verfügbaren Datensätze gefunden, dann bewertet und weiterverwendet werden. Ein Datenkatalog hält alle User auf dem gleichen aktuellen Kenntnisstand.
Unter dem Begriff Data Governance wird die Verwaltung der Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit der Datensätze verstanden, die Unternehmen verwenden. Diese unterliegen internen Standards und Richtlinien, aber auch gesetzlichen Auflagen. Damit wird sichergestellt, dass die Daten konsistent und vertrauenswürdig sind.
Data Quality ist ein integraler Bestandteil einer funktionierenden Data Governance. Dieser beinhaltet einerseits Regeln für die Erhebung und Pflege von Daten, andererseits aber auch konkrete Maßnahmen, um die Einhaltung dieser Regeln stetig zu prüfen, zu messen und zu korrigieren. Diese basieren auf Merkmalen wie Vollständigkeit, Konsistenz, Gültigkeit und Aktualität.
Die Datenarchitektur, oder auch Informationsarchitektur, beschreibt die Art und Weise, wie Daten verwaltet werden. Für den Aufbau einer modernen Data Architecure eignen sich Cloud Native Services, die zu einem so genannten Modern Data Stack modular zusammengefügt werden.
Ein datengetriebenes Unternehmen trifft sämtliche Entscheidungen auf Basis der Erkenntnisse, die es aus seiner Arbeit mit Daten herauslesen kann. Die Data Driven Organization beschreibt das Idealbild eines vollständig digitalisierten Unternehmens.
Ein Modern Data Stack ist ein schichtweise kombiniertes System von automatisierten Services, die Daten sammeln, kombinieren, analysieren und den Wert von Daten heben. Auf der grundlegendsten Ebene schlägt er die Brücke zwischen Rohdaten auf der einen und Data Analytics auf der anderen Seite.
Data Access ist eine der zentralen Rollen der Data Governance. Welche Personen haben auf welche IT-Systeme Zugriff? Daten sollten hierbei jederzeit, von jeder autorisierten Person und von jedem Ort aus zuverlässig abgerufen, modifiziert, kopiert oder bewegt werden.
Mit dem Proof of Concept wird die Machbarkeit eines Projekts überprüft. Als Kriterien dienen technische oder betriebswirtschaftliche Faktoren. Der PoC ist ein wichtiger Meilenstein innerhalb eines Projekts.
