Integrierte Unterstützung für aufblühende Datenprojekte

Data Team

Mit iterativem und bedarfsabhängigem Enablement und einer kontinuierlich vertiefenden Zusammenarbeit vergrößert sich der Personenkreis des Data Teams, so dass neue Projekte ausgebaut und verfeinert werden.

Wie plane und baue ich ein interdisziplinäres Data Team auf?

Welches Skillset benötigen die einzelnen Mitarbeitenden?

Wie sieht ein optimales Ownership und eine gelungene Transition aus?

Das wichtigste Gebäude ist das Teambuilding

Data Management und Data Analytics benötigen von Beginn an qualifiziertes Personal. Der Aufbau einer Expertengruppe aus Data Consultants, Analytics Engineers, Data Scientists und Product Owner erfordert jedoch Zeit, die für viele als eilig priorisierte Datenprojekte manchmal nicht vorhanden ist. Geeignetes Fachpersonal mit ausreichend Datenexpertise zu finden ist eine Herausforderung, auf die Unternehmen immer öfter unvermittelt reagieren müssen. Dann ist schnelle und pragmatische Hilfe in Form von integrierter Projektunterstützung notwendig. Wir helfen dir, den Aufbau deines unternehmensinternen Data Teams voranzutreiben sowie fachlich zu begleiten.

Vorteile eines Data Teams

Schnelle Verzahnung von Business- und Fachbereichen

Agile, flexible Arbeitsweise durch Sprints und regelmäßigem Austausch

Individuelle Zusammensetzung des Data Teams

Integrierte Unterstützung durch taod data experts

Fokussierter Kompetenzaufbau von Beginn an

Praxisnahes, intensives (Technologie-) Enablement

nexible

Aufbau und Enablement eines Data Teams

Wie funktioniert der interne Kompetenzaufbau für eine gesamtunternehmerische Datenanalyse? Die kundenorientierte Konsolidierung und Nutzung von Daten sowie die datengetriebene unternehmerische Wertschöpfung sorgt innerhalb einer modernen und agilen Arbeitsatmosphäre zwischen nexible und taod für ein gesund wachsendes Data-Management-Projekt. Die Erkundung und Visualisierung von Kundenbedürfnissen geschieht innerhalb eines von taod angeleiteten wachsenden Data Teams, das sich mit stets weiterentwickelnden Kompetenzen und viel Herzblut dem Projekterfolg widmet und an seinen Herausforderungen wächst.

"Wichtig für die Weiterentwicklung des Datenmodells im neuen Modern Data Warehouse ist, dass wir weg von der reinen Vertragssicht hinein in die komplexere Kundensicht wechseln.”

Florian Fuchs
Chief Digital Officer / nexible

Datenwissen für Data Experts

Für alle, die es genauer wissen wollen, halten wir einige wichtige Begriffe, Definitionen und Erklärungen bereit.

Data Ownership

Data Ownership bezeichnet die Verantwortlichkeit für Daten. Wer ist für einen Datensatz zuständig, für die Erstellung und Verwendung jener Daten? Wer kümmert sich um die Verwaltung von Definitionen und wer initiiert Qualitätskontrollen? Dazu gehört auch die Gewährleistung der Einhaltung von Unternehmensregularien und Vorschriften, die Einfluss auf den Umgang mit Daten haben.

Data Team

Ein Data Team setzt sich aus vier Aufgabenbereichen und Rollen zusammen: Data Value Creator, Data Engineer, Data Analyst und Data Scientist. Je nach Unternehmensgröße und Umfang der einzelnen Aufgabenbereiche variiert die tatsächliche Personenanzahl des Teams. Der Data Value Creator wird auch als Data Steward oder Product Owner bezeichnet.

BI-Strategie

Eine ganzheitliche BI-Strategie ist die Grundlage für erfolgreiche unternehmensweiten Data-Analytics-Projekte. Hierbei werden alle Schritte vom Datenmanagement bis zur Visualisierung durch BI-Tools analysiert und geplant.

Datendemokratisierung

In einem Unternehmen ist es für alle Mitarbeitenden wichtig, datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Vorrausetzung dafür ist der Zugang zu den Daten. Datendemokratisierung bedeutet also genau das: Alle Personen, und damit auch nicht-technisch versierte Personen, können einfach und ohne Datensilos auf Daten zugreifen, sie verstehen und nutzen.

Dein Kontakt zu uns

Wie können wir dich beraten?

Benedikt Stienen
Chief Operating Officer
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