Data Management

Um datengetriebene Geschäftsmodelle oder Prozesse in Ihrem Unternehmen zu implementieren, ist das effiziente Management von Daten als Ressource von entscheidender Bedeutung. Dies beinhaltet nicht nur die digitale Erfassung von Daten, sondern auch die strukturierte Organisation nach festgelegten Standards und Regeln. Dabei ist zu beachten, dass nicht nur die Menge, sondern auch die Qualität der Daten einen erheblichen Einfluss auf ihre Eignung für digitale Anwendungsfälle hat. Das Data Management legt somit die grundlegenden Voraussetzungen für die datengetriebene Arbeitsweise eines Unternehmens fest.

Data Integration

Data Integration ist entscheidend für komplexe datenbasierte Produkte und Prozesse. Daten aus einer einzelnen Quelle sind nützlich für Monitoring und Steuerung, aber für komplexere Anwendungen sind Daten aus verschiedenen Quellen erforderlich, um versteckte Muster und Zusammenhänge aufzudecken. Data Integration betrachtet die Zusammenarbeit innerhalb des Unternehmens und mit externen Partnern. Dabei sind Schnittstellen und einheitliche Datenstandards entscheidend, um verschiedene Datenquellen effektiv zu verbinden.

Data Governance

Die Einführung einer Data Governance ist ein entscheidender Schritt zur effizienten Verwaltung von Daten in Unternehmen. Angesichts der Tatsache, dass Daten als immaterielle Vermögenswerte betrachtet werden und die Festlegung von Eigentums- und Nutzungsrechten komplex ist, schafft Data Governance Struktur und Ordnung im Umgang mit Daten. Dies umfasst die Zuweisung von Verantwortlichkeiten und Rollen im Unternehmen sowie die Schaffung eines Rahmens für das Datenmanagement, einschließlich der Implementierung von Kontrollmechanismen zur Sicherstellung der Einhaltung von Datenrechten und -pflichten.

Data Strategy

Eine essenzielle Voraussetzung für die strukturierte Entwicklung der Data Economy in einem Unternehmen ist die Festlegung einer klaren Datenstrategie. Bevor Daten verwaltet werden, muss das Unternehmen die Ziele und Meilensteine für den Datenmanagementprozess definieren. Bei der Umsetzung der Datenstrategie ist die Beteiligung aller Mitarbeiter, einschließlich der Führungsebene, von großer Bedeutung. Die Unternehmensführung sollte die Impulse der Mitarbeiter unterstützen und selbst Ziele setzen, die die Entwicklung datenbasierter Produkte und Prozesse im Unternehmen vorantreiben. Besonders in Unternehmen, in denen Mitarbeiter der digitalen Transformation und den damit verbundenen Veränderungen skeptisch gegenüberstehen, ist die Überzeugungsarbeit der Führungsebene entscheidend.

Beispiele:

• Daten Klassifizierung
• Lösch Konzepte
• Daten-Verschlüsselung
• Daten Qualität