Data Strategy

In Ihren Daten liegt die Zukunft Ihres Unternehmen!

Datengesteuertes
Vorgehen

In der heutigen Geschäftswelt ist ein datengesteuertes Vorgehen ein maßgeblicher Erfolgsfaktor, um die betriebliche Effizienz zu erhöhen, Innovation zu fördern, geschäftliche Risiken zu verringern und um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Eine richtungsweisende Data Strategy ist dabei der Grundstein, um aus Daten übergreifend echten Mehrwert und Nutzen für Ihr Unternehmen zu generieren. Das Ziel einer Data Strategy besteht darin, die Frage zu beantworten, wie das gesamte Unternehmen Daten zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen nutzen kann.

Es geht um die langfristige Vision, wie Daten in Ihrem Unternehmen erfasst, gespeichert, gemeinsam genutzt und verwendet werden. Dabei werden alle Instrumente, Verfahren und Richtlinien für den Umgang mit Unternehmensdaten einbezogen und Data Analytik, Data Governance und die Informationsarchitektur koordiniert. Dies erfolgt alles unter Berücksichtigung essenzieller Compliance- und Sicherheitsfragen berücksichtigt.

Data Strategy

Es geht um die langfristige Vision, wie Daten in Ihrem Unternehmen erfasst, gespeichert, gemeinsam genutzt und verwendet werden. Dabei werden alle Instrumente, Verfahren und Richtlinien für den Umgang mit Unternehmensdaten einbezogen und Data Analytics, Data Governance und die Informationsarchitektur koordiniert. Dies erfolgt alles unter Berücksichtigung essenzieller Compliance- und Sicherheitsfragen berücksichtigt.

Benefits einer etablierten Data Strategy

Wertschöpfung

Steigerung der Wertschöpfung des Unternehmens durch Prozessoptimierung, Effizienzoptimierung, schnellere Entscheidungsfindung, verbesserte Kundenzufriedenheit und Umsatzsteigerung.

Datenverwaltung

Konsistente Datenverwaltung mit hoher Datenqualität beugen Datensilos, Datenduplizierung, ineffizienter Datenfluss zwischen Geschäftsbereichen und Unklarheiten über Datenprioritäten vor.

Analyse

Mit dem Erreichen eines analytischen Reifegrades für prädiktive Analyse, ist es möglich heute schon Antworten auf Fragen von morgen zu erhalten.

Innovation

Mehr Innovation und bessere Produkte und Services: Durch die Analyse beispielsweise von Kundendaten gewinnen Unternehmen ein tieferes Verständnis für ihre Kunden und können unerfüllte Kundenbedürfnisse proaktiv erfüllen. Auf dieser Grundlage können Unternehmen Innovationen und personalisierte Produkte und Services entwickeln.

Datenkompetenz

Aufbau einer unternehmensweiten Datenkompetenz ermöglicht Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen fundierte Entscheidungen zu treffen für ein exponentielles Wachstum.

Unser Vorgehen iterativ und agil

1

Data Assessment

Gemeinsam mit Ihnen führen wir eine Informationsbedarfsanalyse durch, von welcher wir die Anforderungen an Ihr zukünftiges Data Analytics-System ableiten. Parallel betrachten wir mit Ihnen das bisherige Vorgehen im Bereich Reporting und ermitteln die Gap-Analyse im Rahmen einer Reifegradbestimmung und führen ein Data Screening durch. Auch evaluieren wir relevante Datenquellen und schauen uns die Datenqualität näher an. Gibt es noch nur wenig Ansätze zum Reporting im Unternehmen erstellen wir mit Ihnen zunächst eine Daten-/Prozesslandkarte.

2

Prototypen entwickeln

Auf Grundlage der ermittelten Anforderungen und der Datenlandkarte konzeptionieren und entwickeln wir einen Prototyp bzw. eine Data Pilotanwendung. Dabei werden aus allen Anforderungen inkl. Informationsbedarfen ein oder zwei konkrete Anwendungsfälle umgesetzt. Diese Pilotierung wird mit Ihnen anschließend evaluiert und dabei u.a. auch Ansatz und Methode intensiv geprüft.

3

Data Lösung projektieren

Entsprechend der Erfahrungen und Kenntnisse aus der Pilotanwendung planen und projektieren wir mit Ihnen zusammen die Weiterentwicklung sowie Integration der Lösung in die IT-Landschaft Ihres Unternehmens inkl. Richtlinien für Releasemangement und Deploymentprozessen. Weiterhin wird ein Berechtigungsmodells für die Endanwender:innen konzipiert.

Ihr Einstieg

Data Strategy in Ihrem Unternehmen

Die Entwicklung einer Data Strategy ist keine theoretische Abhandlung, sondern vielmehr gehen wir mit Ihnen konkret und praktisch vor. Gemeinsam mit Ihnen gehen wir die Schritte, um Ihr Unternehmen für ein erfolgreiches Datenhandling zu befähigen. Unser dreistufiges Vorgehensmodel hat sich dabei in vielen Data Projekten bewährt. Die Durchführungslänge der einzelnen Phasen richtet sich nach Ihrer tatsächlichen Notwendigkeit und ist somit vollkommen nach Ihren individuellen Zielen und Rahmenbedingungen. Dabei gehen wir immer iterativ und agil vor.

TIQ CEO Andreas

Andreas Richter
Principal Consultant

TIQ Solutions GmbH

Inspiration für Ihre Anwendung

Kundenreferenzen

Business Intelligence

Reifegradbestimmung und Einführung von Microsoft Power BI

Business Intelligence

Entwicklung Datenprozesslandkarte bei einem Energieversorger

Data Science

Big Data-Analytics und Dashboarding für Stimmungsbarometer mit Social Listening

Datenqualität

Datenqualitätsmanagement in der Chemieindustrie

Business Intelligence

Datenmodellierung und ETL-Entwicklung im Telefonservice

Data Engineering

Big Data für das digitale Fernsehen und Telefonieren bei der deutschen Telekom

New Business anfragen

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