Große Datenmengen zu generieren und die neueste Technologie zu implementieren, ist nicht schwer. Doch ohne das Geschäft im Blick zu haben und einen strukturierten, ganzheitlichen Ansatz zu verfolgen, werden Sie nie den vollen Nutzen aus Ihren Investitionen ziehen können.

Beginnen Sie immer mit der Definition des angestrebten Geschäftswerts 

Viele Unternehmen stellen teure Datenwissenschaftler:innen ein, geben ihnen Zugriff auf die Daten und bitten sie, wertvolle Modelle und Analysen zu erstellen. Problematisch ist, dass jede:r in der Lage ist, etwas zu erstellen. Aber ohne konkrete Anweisungen wäre es so, als würden Sie Ihrem Team eine Kiste mit Plastikbausteinen geben und ihnen sagen, sie sollen etwas erstellen - das Endprodukt wird höchstwahrscheinlich in einem Regal landen und nie benutzt werden. Ein Hauptgrund dafür ist, dass Unternehmen oft nicht bereit sind oder zögern, die erforderlichen Verhaltensweisen anzunehmen, um datengesteuerte Erkenntnisse zu nutzen.

Um Zeit- und Geldverschwendung zu vermeiden, empfehlen wir, mit dem angestrebten Geschäftswert zu beginnen und zu ermitteln, wie Daten und Erkenntnisse genutzt werden können, um diesen zu erreichen. Diese Daten und Erkenntnisse können eingesetzt werden, um bestehende Aktivitäten, Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, aber auch um neue zu entwickeln. Die Überlegung, ob Sie zum Beispiel sicherstellen wollen, dass Daten keine Verbindlichkeit darstellen; die strategische Entscheidungsfindung verbessern wollen; vorausschauende Instandhaltungsmaßnahmen nutzen oder damit beginnen wollen, abwandernde Kund:innen zu kontaktieren, hat großen Einfluss auf die Art der Daten und Tools, die Sie verwenden sollten, und auch darauf, wie die Architektur aufgebaut sein muss, um den nötigen Datenfluss zu erleichtern.

Datengesteuerte Geschäftsprozesse und künstliche Intelligenz verändern die Art und Weise, wie Wertschöpfung erzielt wird. Technologie und Daten sind verfügbar, aber man braucht unternehmerisches Denken, um das Optimum aus ihnen herauszuholen. Unsere Stärke liegt darin, Organisationen dabei zu unterstützen, diese Chancen entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu nutzen.

Mit unserer Expertise können Sie Ihren angestrebten Geschäftswert realisieren

data analytics business

Data & Analytics Strategy 

Bevor Sie die nächste datengesteuerte Maßnahme einleiten, sollten Sie wissen, welches Ziel sie erreichen wollen und wie Ihnen dies gelingen kann. Wir unterstützen unsere Kunden bei der Identifizierung und Definition datengesteuerter Vorhaben sowie bei der Vorbereitung ihrer Organisation und Ressourcen für den Erfolg.

Typische Projektbeispiele:

  • Daten- und Analysestrategie
  • Bewertung des Reifegrads von Daten und Analytik
  • Beratung für Chief Data Officer (CDO)
  • Workshops zur Definition von Datenanwendungsfällen

Data Governance 

Die Umsetzung der Vorstellung, datengesteuert zu agieren, ist nicht nur auf einige wenige Personen in Ihrem Unternehmen konzentriert, sondern erfordert, dass alle Beteiligten verstehen, wie sie zur Datenwertschöpfungskette beitragen. Unsere Datenverwaltungsleistungen basieren auf unserem bewährten und praxisnahen Datenverwaltungsbetriebsmodell, werden aber stets an Ihre individuelle Situation und Wertvorstellungen angepasst.

Typische Projektbeispiele:

  • Schaffung eines Rahmens für die Datenverwaltung und eines Betriebsmodells
  • Einführung eines Rahmenwerks für Datenethik
  • Befähigung zu Datenkultur und -kompetenz

Advanced Analytics 

Analytik ist viel mehr als lediglich Algorithmen und Technologie. Es geht darum, wichtige Probleme zu lösen und nachhaltige geschäftliche Verbesserungen zu erzielen. Wir verfügen über umfassende praktische Erfahrungen in den Bereichen Data Science und maschinelles Lernen. Zudem kombinieren wir fundiertes technisches und mathematisches Fachwissen mit einem ganzheitlichen Geschäftsverständnis.

Typische Projektbeispiele:

  • Prognose des Abwanderungsrisikos sowie der Kaufneigung zur Personalisierung des Kundendialogs
  • Datengestützte Verhaltenssegmentierung zur Differenzierung der Customer Journey
  • Vorausschauende Instandhaltungsmaßnahmen zur Steigerung der betrieblichen Effizienz in der Produktion/Versorgung
  • Ursachenanalyse für ein tieferes Verständnis von Risiken und Chancen

Data Engineering & Architecture 

Beim Data Engineering handelt es sich um die Einrichtung von Datenpipelines und der erforderlichen Datenplattform, die als Grundlage für die Gewinnung von Geschäftswerten aus den Daten des Unternehmens dienen. Wir unterstützen Unternehmen bei der Entwicklung der geeigneten Architektur. Durch die Implementierung stellen wir sicher, dass die Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort und im richtigen Format zur Verfügung stehen und gleichzeitig die Sicherheits- und Datenschutzbestimmungen eingehalten werden.

Typische Projektbeispiele:

  • Beratung zur Daten- und Analysearchitektur
  • Stamm- und Metadatenverwaltung
  • Implementierung von Daten- und Analyseplattformen

Data Visualization 

Bei vielen D&A-Initiativen ist die Interaktion mit den Nutzer:innen ein wesentlicher Bestandteil für die Erzielung echter Geschäftseffekte. Wir beraten und unterstützen unsere Kunden bei der Erstellung interaktiver Datenvisualisierungen und intuitiver Benutzeroberflächen, um Verbraucher:innen und Mitarbeiter:innen über Hierarchien und Geschäftsfunktionen hinweg einzubinden.

Typische Projektbeispiele:

  • Interaktives Dashboarding
  • Grafische Analytik
  • Storytelling mit Daten: Von Daten zur Geschäftssprache

Intelligent Agents & Automation 

KI-gestützte Technologien sind ein starker Treiber für die Disruption von Unternehmen. Wir identifizieren die Bedrohungen und Chancen, die diese Technologien für unsere Kund:innen mit sich bringen und transformieren ihre Geschäftsprozesse entsprechend.

Typische Projektbeispiele

  • Integration von Chatbots für die Kundenbetreuung
  • Implementierung einer intelligenten Anrufweiterleitung
  • Process Mining und Beratung
  • Data and Analytics - boost your business performance 2.58 MB Download

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