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The Data Economist Blog (DE) | Etablierung einer Data Inspired & Digital Culture

Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Data Governance und Künstliche Intelligenz – Der Weg zu einem datengesteuerten 360-Grad-Kundenservice

Automatisierung, KI und blinde Flecken: Warum Datenqualität heute wichtiger denn je ist

In einer Zeit, in der der Kunde mehr als nur ein Produkt oder eine Dienstleistung erwartet, steht der datengesteuerte Kundenservice im Mittelpunkt eines erfolgreichen Unternehmens. Hierbei spielt Data Governance eine entscheidende Rolle. Sie ist das Fundament, auf dem der 360-Grad-Kundenservice aufgebaut wird, und sorgt dafür, dass die verschiedenen Abteilungen des Unternehmens – Vertrieb, Marketing, Kundendienst – auf dieselben qualitativ hochwertigen und konsistenten Daten zugreifen.

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Das Data Governance Wheel: Navigieren zum Erfolg

Strategien und Taktiken für eine effektive Datensteuerung

In einer zunehmend datengesteuerten und -inspirierten Wirtschaft ist eine robuste Data Governance unerlässlich für den Erfolg eines Unternehmens. Sie gewährleistet den Schutz und die sinnvolle Nutzung von Daten und agiert als Katalysator für den Unternehmenswert, indem sie die Datenqualität verbessert, die Transparenz fördert, Risiken reduziert und Compliance sicherstellt. Zentral ist auch ihre Rolle bei der Schaffung der Standards, die für die Optimierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen erforderlich sind. Sie ermöglicht eine qualitative Datendurchgängigkeit beim Austausch von Daten und Datenprodukten, was von entscheidender Bedeutung für die reibungslose und effiziente Funktion moderner Geschäftsökosysteme ist.

Das Data Governance Strategy & Taktik Wheel gibt Orientierung beim Aufbau und der nachhaltigen Etablierung einer organisationsweiten Data Governance. Diese dient als Befähiger einer erfolgreichen Transformation zu einer datengesteuerten und inspirierten Unternehmenskultur (Data Culture).

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Data Governance Value

Data Governance: Der Schlüssel zu einem datengesteuerten 360-Grad-Kundenservice

In einer Ära, in der Kunden mehr als nur Produkte oder Dienstleistungen erwarten, wird ein umfassender Kundenservice zum Herzstück eines jeden erfolgreichen Unternehmens. Data Governance ist hier nicht nur ein Schlagwort, sondern eine notwendige Grundlage, die Unternehmen dabei unterstützt, einen solchen 360-Grad-Service zu gewährleisten. Aber wie genau ermöglicht Data Governance diesen Rundum-Service?

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The Data Culture Podcast - "Wie kann ich Datenteams zu Höchstleistungen führen?"

Wie bringe ich Datenteams zu Höchstleistungen? Das ist die Frage, die sich Carsten Bange mit seinem Gast Marco Geuer in dieser Folge stellt.

Es geht um Teamzusammenstellungen, die Rolle der Kultur und Data Governance, um die beste Leistung aus Data & Analytics Initiativen zu schöpfen.

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Data Catalogue – Beschleuniger der Datenkompetenz (Data Literacy)

Surfen durch den Datendschungel, Daten verstehen und Daten shoppen (Shopping for Data)

Haben Sie schon den Begriff „Shopping for Data“ gehört? Dieser wird gerne im Zusammenhang mit den Begriffen Data Catalogue und Data Democratization in einen Topf geworfen. Mit Data Democratization ist gemeint, dass Menschen einfach und pragmatisch auf jegliche Art von Daten, die sie für ihre Zwecke benötigen zugreifen und diese verwenden können, bzw. jederzeit bereit sind Daten mit anderen zu teilen. Das natürlich jederzeit compliancekonform. In Organisationen wird dies durch einen Data Catalogue ermöglicht oder auch immer häufiger gerne Data Marketplace genannt, auf dem Sie wie in einem Onlineshop auf Einkaufstour nach Daten und Datenprodukten gehen (Shopping for Data).

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Data Governance, der Schlüssel zu einer erfolgreichen datenintelligenten Organisationskultur

Definition: Was ist Data Governance? 

Data Governance (Datensteuerung) umfasst in Summe die Menschen, Prozesse und Technologien, die zur Verwaltung, zum Schutz und zur Steigerung des “Datenkapitals” einer Organisation benötigt werden, um allgemein verständliche, korrekte, vollständige, vertrauenswürdige, sichere, auffindbare Unternehmensdaten und deren wertorientierte Nutzung garantieren zu können.

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Data Governance: Was sind Ihre Unternehmens-Daten wert?

Wie Organisationen ihre Daten in Geld bewerten können und warum Data Governance sich selbst finanziert.

Viele Unternehmen hadern noch mit dem Gedanken eine Data Governance einzuführen und fragen sich, welchen Mehrwert hat eigentlich Data Governance? Natürlich kann man jetzt sagen, was gibt es da noch zu überlegen. Wer im Zuge der Digitalisierung wettbewerbsfähig bleiben möchte, kommt an einer Data Strategy und der Einführung einer Data Governance nicht vorbei. Zumindest liest man das permanent in der Fachpresse und hört es ständig von vielen Beratern. Andererseits ist es absolut berechtigt in diesem Zusammenhang die ökonomische Frage zu stellen, welchen Mehrwert in Geld bringt eine Data Governance der Organisation und wieviel bin ich bereit zu investieren bzw. wie wird mein ROI (Return On Invest) aussehen.

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Data Governance: Vom Model Driven Design (MDD) zum Data Catalog

Wie Organisationen von einer lückenhaften Nachdokumentierung zu einem transparenten Datenmanagement kommen.

Herausforderung von Data Governance

Eines der Ziele von Data Governance ist es eine möglichst gute Transparenz über die Verarbeitung und Verwendung von Daten über die Systeme hinweg herzustellen, um den Grad der Compliance-Konformität festzustellen und stetig zu monitoren sowie ein compliance-konformes Verhalten beim Umgang mit Daten zu fördern. Zusätzlich ermöglicht die Transparenz stetig Schwächen der Leistungsfähigkeit von Daten zu erkennen und Maßnahmen zur Verbesserung abzuleiten. Dies fördert die Qualität von Datenanalyse- und Digitalisierungsprojekten.

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Data Governance: Vom Data Profiling zur ganzheitlichen Leistungsbewertung von Daten

Wie Data Governance zum Innovator wird und Mehrwert liefert

Viele Unternehmen wandelten sich in den letzten Jahren zu agilen Organisationsformen, um sich den Herausforderungen von schnellen Anforderungsänderungen besser stellen zu können. Auch das Unternehmen, für welches ich tätig bin, befindet sich mitten in diesem Wandel. Hinzu kommt, dass Daten und datengetriebene Prozesse immer stärker im Fokus stehen. Wer einen Vorsprung in der Datenintelligenz erlangt und diesen optimal zu nutzen weiß, erlangt auch einen erfolgskritischen Wettbewerbsvorsprung, den es stetig auszubauen bzw. auf lange Sicht zu halten gilt.

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Prozessorientierter Data Quality Index erfolgreich einführen

Wer Datenqualität und Prozessqualität als eine Einheit betrachtet, hat gute Zukunftsaussichten

Das Forschungsprojekt  „World Management Survey“ beschäftigt sich mit der Einführung und Anwendung von Managementpraktiken in über 12.000 Unternehmen aus 34 Ländern. Es wurde gemessen, wie gut eine Organisation die wesentlichen Führungsmethoden in vier Bereichen beherrscht: Produktionsmanagement, Performance-Monitoring, Zielvorgaben und Talentmanagement.

Die Auswertung der Daten zeigt zwei wesentliche Erkenntnisse.

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Datenqualität messen: Mit 11 Kriterien Datenqualität quantifizieren

Einleitung

Für eine optimale Bewertung und Messung der Datenqualität sowie der Ableitung gezielter Verbesserungsmaßnahmen, müssen im Vorfeld entsprechende Datenqualitätskriterien definiert werden.

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Das Datenqualitätsniveau bestimmt die Ergebnisqualität von Sprachassistenzsystemen

Wer "ja" zur Digitalisierung sagt, muss auch "ja" zu besserer Datenqualität sagen

"76% aller Organisationen glauben, dass ungenaue Daten ihre Fähigkeit behindert, ein herausragendes Kundenerlebnis zu bieten (Experian, DQ-Studie 2016)." 

Alles deutet darauf hin, dass wir zukünftig immer stärker Sprachassistenzsysteme nutzen werden. Der prominenteste Vertreter ist Siri. Mit dem zunehmenden Erfolg zogen Google und Amazon nach. Im Bereich der Daten-Analyse ist der bekannteste Vertreter Watson von IBM. Weitere werden sicherlich folgen.

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Wie Sie schnell bewerten können, ob Sie ein Problem mit der Datenqualität haben

Datenqualitätsmanagement nach der "Friday Afternoon Measurement" Methode

Entscheidungsträger, Führungskräfte, Datenwissenschaftler und Manager müssen oft schnell beurteilen, ob sie einem Datensatz vertrauen können, ob sie ihn in eine Analyse einbeziehen oder ob eine neue Richtung einschlagen werden muss. Es gibt viele Möglichkeiten, aber die grundlegende Frage ist, "habe ich ein Problem mit der Datenqualität?"

Mit der Methode "Friday Afternoon Measurement (FAM)" von Thomas C. Redman, kann diese Frage schnell beantwortet werden. Die Methode richtet sich an Manager auf jeder Ebene, deren Entscheidungsfähigkeit stark von Daten abhängig ist. Mit der fortschreitenden Digitalisierung von Geschäftsprozessen steigt zunehmend das Risiko fehlerhafter Entscheidungen sowie einer verzögerten Erfüllung von Prozesszielen aufgrund schlechter Datenqualität. Die FAM-Methode hilft, das aktuelle Niveau der Datenqualität zu messen, die möglichen Auswirkungen gut einzuschätzen und  entsprechende Handlungsoptionen abzuleiten. Die Methode ist unabhängig von Branche, Unternehmen, Prozesse und Daten einsetzbar.

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Ein Qualitätsmanagementsystem (QMS) ohne ein integriertes Datenqualitätsmanagement (DQM) hat in einer digitalisierten Welt keine Zukunft

Durch die stark wachsende Anzahl datengetriebener Geschäftsmodelle gibt es keinen Ausweg für das Qualitätsmanagement, sich verstärkt mit dem Thema Datenqualität zu beschäftigen. Datenqualität als Risikofaktor ist schon etwas länger bekannt. Negative Auswirkungen schlechter Datenqualität auf das gesamte System einer Organisation werden zukünftig durchschlagender sein.

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Der Datenqualitätsdurchsatz bestimmt die Effizienz digitalisierter Prozesse

Digitales Formularmanagement steigert die Effizienz - Voraussetzung für die Verbesserung ist einwandfreie Datenqualität

Ein Großteil von Formularen wird noch immer auf Papier ausgedruckt und per Hand ausgefüllt, anschließend wieder eingescannt und bestenfalls in einem Dokumentenmanagementsystem abgelegt und verschlagwortet. Digitales Formularmanagement bietet die Möglichkeit, diesen Prozess erheblich effizienter und damit wirtschaftlicher zu gestalten.

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Wie schlechte Datenqualität neues Geschäft verhindert

Ein eigener Erfahrungsbericht mit einem Datenprovider

Vor einigen Wochen meldete sich telefonisch die Vertrieblerin eines Datenproviders bei mir mit der Frage, ob es für die ACT Gruppe  interessant wäre für die Kundenakquise detaillierte Kontaktdaten von Unternehmen zu bekommen, die unsere Webseite besucht haben.

Grundsätzlich war ich interessiert und wollte wissen,

a) wie dies im Zusammenhang mit der ACT Webseite technisch gelöst wird und
b) welche Daten mit welcher Qualität angeboten werden.

Zusätzlich zu den qualifizierten Adressen könne man uns auch entsprechende Ansprechpartner zur Verfügung  stellen.

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Logikbäume: Mehr Transparenz zur Wirkung schlechter Datenqualität auf Unternehmensziele

Mit den effektiven Denkprozessen aus der TOC (Theory of Constraints) Durchbruchslösungen im Datenqualitätsmanagement schaffen

Ein Bewusstsein dafür, dass ein dringender Handlungsbedarf besteht ein übergreifendes und nachhaltiges DQM einzuführen, ist in vielen Organisationen noch gering ausgeprägt.

Wenn sich um das Thema Datenqualität gekümmert wird, dann meist auf lokale Einheiten beschränkt und situativ bedingt. Je nach Handlungsdruck werden immer wieder Einzelmaßnahmen durchgeführt. In der Regel stört schlechte Datenqualität den Flow von Prozessen und es erfordert immer wieder Nachbearbeitungsschleifen im laufenden Betrieb, bis ein Prozess effektiv abgeschlossen werden kann. Zusätzlich stören immer wieder die ad hoc initiierten Datenkorrekturmaßnahmen den Regelbetrieb.

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