Datenmanagementkompetenz aufbauen und nutzen
Erfahren Sie in unserer Webinar-Aufzeichnung, wie unser Partner Creos seine Kundendatenqualität messen & verbessern konnte.
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Datenmanagement
Warum
Mit Datenmanagement zur Data Excellence
Ein effektives Datenmanagement hilft Unternehmen, Kunden besser zu verstehen, Prozesse zu automatisieren und Services und Produkte datengetrieben zu verbessern. Darüberhinaus ist sie ein wichtiger Treiber für die Nachhaltigkeitsstrategie im Unternehmen und den damit verbundenen Reporting- und Transparenzbedarfen.
Der Startpunkt des Datenmanagements ist eine klare Datenstrategie. Die Datenstrategie hilft dabei, klare Datenziele und -Prioritäten zu setzen und die erforderlichen Skills und Technologien festzulegen, um die Daten Use-Cases Ihres Unternehmens bestmöglich zu unterstützen und Data Excellence schrittweise zu erreichen.
Services
Datenstrategie
Mit unseren Datenstrategie Services unterstützen wir die Entwicklung nachhaltiger Technologie- und Datenlösungen, die das Fundament für Ihre Data Excellence bilden.
Daten Assessment
Ist-Zustand Ihrer Daten & dem Umgang mit den Daten verstehen und dabei den Reifegrad, Methoden & Tools des aktuellen Datenmanagements erfassen.
Vision-, Mission- & Datenziele
Entwicklung einer Daten-DNA und greifbaren Datenzielen. Hier werden der Zweck („Vision“) und die langfristige Ambition („Warum?“) des Datenmanagements festgelegt und an Ihre Unternehmensziele angepasst.
Data Governance
Identifikation der notwendigen Datenrollen & -Skills, -Prozesse und –Tools, um die Datenstrategie zu realisieren und Datenmanagement in die bestehenden Geschäftsabläufe zu integrieren.
Data Quality
Datenqualität nachhaltig verbessern und Daten nutzbar machen. Unser bewährtes Vorgehen integriert Data Profiling, Data Cleansing, Data Standardization und fortlaufendes Monitoring der Datenqualität.
Daten Use Cases
Mehr aus Ihren Daten rausholen. Das Potenzial ihrer Daten entdecken, Datenprodukte und -Services mit Business Mehrwert identifizieren und einen Fahrplan zur Umsetzung festlegen.
Datenarchitektur
Auflösung von Datensilos und Entwicklung einer nachhaltigen Datenarchitektur, die die Realisierung ihrer Daten Use Cases und Reporting Anforderungen bestmöglich unterstützt.
Data Trainings
Datenanalyse & -visualisierung, Datenmodellierung und API-Management – Entwickeln Sie die Fähigkeiten Ihrer Data Teams weiter, mit den bewährten Data-Trainings und Workshops der neoverv Academy.
Ansatz
Data Excellence etablieren
Die Datenstrategie ist der erste Schritt zur Data Excellence. In einem bewährten Vorgehen entwickeln wir 3 – 6 Monaten ihre Datenstrategie und Umsetzungsroadmap.
- Im Rahmen unseres Daten Assessments werden Stärken, Chancen und Potenziale Ihres Datenmanagement aufgedeckt und mit den Business Anforderungen abgeglichen.
- Das Daten Zielbild bestimmt wie Ihr Datenmanagement der Zukunft aussehen soll. Es werden Daten-Ziele im Einklang mit den Unternehmenszielen definiert und die technologischen und organisatorischen Skills bestimmt, die zur Erreichung der Ziele etabliert werden müssen.
- In Daten Use-Case Workshops werden konkrete Anwendungsfälle für Ihre Daten und Technologien identifiziert. Aus den Use-Cases werden konkrete Maßnahmen abgeleitet, die deren Umsetzung vorantreiben und gleichzeitig die benötigten Fähigkeiten aufbauen.
- Abschließend dient die Datenstrategie Roadmap als Fahrplan für die Umsetzung der Daten Use-Cases und Aufbau der benötigten Fähigkeiten. Die Maßnahmen werden über einen Zeitraum von 1-3 Jahren verteilt und in regelmäßigen Abständen (ca. 3 Monate) messbar nachgehalten.
Projektbeispiel
Datenstrategie für Energieversorger
- Entwicklung von Daten Vision, -Mission und -Transformations-Roadmap
- Entwicklung und Priorisierung von Daten Use-Cases für drei Unternehmen der Gruppe
- Erfolgreiche Umsetzung eines PoC Use Cases im Bereich Kundendatenqualität
- Einführung neuer Datenrollen inkl. Upskilling und Coaching
Insights
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Data Excellence Insights
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September 28, 2023
5 Schritte zu einer besseren Datenqualität
Hohe Datenqualität ist in der heutigen datengetriebenen Welt von zentraler Bedeutung. In diesem Blog beleuchten wir die fünf Schritte zur Verbesserung der Datenqualität.
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