The Data Economist | Establishing sustainable "Data Inspired & Digital Culture"

HAL 9000 aus Odyssee 2001 ist näher als wir denken!

Dialogbeispiel: Mensch und AI-Agent

AI-Agent: „Hallo, Lisa. Ich habe festgestellt, dass die Maschine in Produktionslinie 3 erhöhte Vibrationen zeigt. Die Daten deuten darauf hin, dass das Kugellager des Motors in den nächsten 48 Stunden ausfallen könnte.“

Lisa: „Danke für den Hinweis! Hast du Details zu den erforderlichen Maßnahmen?“

Beschäftige Dich intensiv mit Deiner Datenqualität und erkenne die wahren Hebel zur Operational Excellence!

Das Zitat „Wer sich mit Datenqualität intensiv beschäftigt, lernt sehr viel über die Stärken und Schwächen seiner Geschäftsprozesse und erkennt die wahren Hebel zur Operational Excellence!“ fasst prägnant zusammen, wie wichtig Datenqualität für den Erfolg eines Unternehmens ist. Daten und Prozesse sind eng miteinander verbunden. Nur durch die gezielte Auseinandersetzung mit der Qualität der eigenen Daten können Unternehmen die Mechanismen erkennen, die ihre Effizienz, Produktivität und Flexibilität bestimmen. In einer datengetriebenen Welt ist es unerlässlich, nicht nur auf die Daten selbst zu achten, sondern sie auch als Spiegel der eigenen Geschäftsprozesse zu betrachten.

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.

Wie künstliche Intelligenz den Aufwand in der Datenaufbereitung drastisch senkt und neue Freiräume für strategische Entscheidungen schafft

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren immense Fortschritte gemacht und beeinflusst zunehmend alle Bereiche von Technologie und Wirtschaft. Einer der wichtigsten Anwendungsbereiche, in denen KI große Veränderungen bewirken wird, ist die Datenaufbereitung – ein oft unterschätzter, aber kritischer Prozess in der Arbeit von Data Engineers und Data Analysts.

Warum das Hub & Spoke Model eine gute Idee ist die Organisation zur einer Data Inspired Culture zu transformieren.

In der digitalen Transformation gewinnt das Datenmanagement zunehmend an Bedeutung, als Voraussetzung einer erfolgreichen Nutzung von Data Analytics und AI. Doch wie wird eine Organisation wirklich "Data Inspired"? Ein erfolgversprechender Ansatz ist das Hub & Spoke Model, das Unternehmen hilft, dateninspiriert zu agieren und gleichzeitig die Reife der Organisation schrittweise zu entwickeln, ohne die Menschen und Organisation zu überfordern. In diesem Artikel beleuchte ich, wie das Hub & Spoke Model als Entwicklungshelfer zur Data Inspired Company fungiert und wie es Sie auf dem Weg zu einer crossfunktionalen und agilen dateninspirierten Organisation unterstützt.

Wie strategische Synergieeffekte von Datenprodukten zur Wertsteigerung beitragen

In der heutigen digitalen Wirtschaft spielen Datenprodukte eine entscheidende Rolle bei der Schaffung von Mehrwert für Unternehmen und ihre Partner. Komplementäre Datenprodukte bieten einen strategischen Ansatz, um den Wertschöpfungsprozess innerhalb eines Unternehmens und in seiner Beziehung zu Kunden und Lieferanten zu verbessern. Im Folgenden werden die Vorteile dieser komplementären Datenprodukte näher erläutert.