Datenstrategie

AUS DATEN WERT SCHAFFEN 

Treffen Sie wertschöpfende Entscheidungen durch umfassende und automatisierte Datenanalysen

 
 

ELEMENTE IHRER DATENSTRATEGIE

CORE BUSINESS

TRANSFORMATION

  • Qualität und Prozesseffizienz steigern

  • Routine-Tätigkeiten automatisieren

  • Kollaboration neu denken

  • Datenkompetenz erhöhen

DATA-DRIVEN

NEW BUSINESS

  • Innovative Use Cases identifizieren

  • Neue Geschäftsmodelle entwickeln

  • Agiles Testing und Prototyping

  • Business-Mehrwert quantifizieren

GLOBAL

DATA GUIDELINES

  • Data Governance und Sicherheit gewährleisten

  • Kompetenz-Austausch fördern

  • "Make, Buy or Partner"-Entscheidungen treffen

 

Einen Daten-Aktionsplan zu haben,

ist für erfolgreiche Unternehmen unumgänglich

  • Deep Learning und autonome Systeme

  • Adaptive Task- und Prozess-Automatisierung

  • Nutzung von Text, Bild- und Videodaten

  • Optimierte Entscheidungsfindung

  • Detailliertes KPI-Monitoring und Alarme

  • Machine Learning-basierte Prognosen und Empfehlungen

Daten Analyse

Advanced Analytics

Cognitive Analytics

  • Insights und Prognosen

  • Aufbau von Daten-Pipelines zur Automatisierung

  • Ursache-Wirkungs-Quantifizierung

BESSERE ENTSCHEIDUNGEN TREFFEN

Was ist eine Datenstrategie?

Daten sind das digitale Abbild einer Organisation. Sie sollten die Grundlage sein, um wichtige Entscheidungen zu treffen. Daher muss die Datenstrategie ein integraler Bestandteil der übergeordneten Geschäftsstrategie sein. 

 

Unternehmen müssen sich um ihre Datenstrategie kümmern, um ein klares Verständnis und Überblick über die Datenverfügbarkeit und -qualität sowie eine sichere Governance zu erhalten. 

 

Bei der Datenstrategie geht es darum, jedem Mitarbeiter Datenkompetenz und Verantwortung zu übertragen, Richtlinien und Orientierung zu geben, um effizient und Compliance-konform zu arbeiten, sowie innovative neue Lösungen entwickeln zu können. Dies betrifft sowohl die Transformation von Prozessen auf höhere Automatisierungslevel - als auch die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle.

  • Use Cases

  • Prozesse

  • Partner und Applikationen

Projekt-Beispiel:

KI Use Case Evaluation

Retail AI Use Cases
  • Neue Produkte und Services

  • Geschäftsmodell-Innovationen

  • Qualität und Prozess-Geschwindigkeit

Projekt-Beispiel:

Emissions-Tracking

Carbon Emission Tracking
  • Agile Organisation und Kollaboration

  • Best Practices

  • Wissenstransfer

Projekt-Beispiel:

Computer Vision Strategie

Computer Vision Manufacturing

Kontakt aufnehmen

Sie suchen nach Inspiration, bewährten Tools und Erfahrungen, um Ihre Unternehmensdaten optimal zu nutzen? 

 

Lassen Sie uns gemeinsam die perfekte Strategie zum effektiven Einsatz datengestützter Entscheidungen besprechen.

Tobias Bohnhoff
Leiter Strategie Projekte

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