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Data Strategy
Die Beschäftigung mit Daten ist in der heutigen Zeit von großer Bedeutung, da sich Wirtschaft und Gesellschaft in einem dynamischen Umfeld befinden, welches von Schwankungen, Unsicherheiten, Konjunkturschwäche und zunehmenden internationalen Wettbewerbsdruck geprägt ist. Doch wie können Unternehmen das Beste aus ihren Daten rausholen, um weiter innovativ und erfolgreich zu bleiben bzw. um auf zukünftige Krisen datengesteuert reagieren zu können? Die Antwort liegt in einer unternehmensweiten Datenstrategie (Data Strategy).
Unser umfassendes Whitepaper zum Thema Data Strategy bietet wertvolle Einblicke und bewährte Methoden, um Ihr Unternehmen auf den richtigen Weg zu bringen:
- Data Strategy – Aufbau und Vorgehensweise
- Ansätze des Data Assessment
- Fachliche, organisatorische und technologische Anforderungen
- Roadmap und Priorisierung von Maßnahmen
- Prototyp – Übergang vom theoretischen Konzept zur praktischer Anwendung
- Changemanagement und Integration
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Erfahren Sie in diesem Whitepaper, worauf es bei der Umsetzung einer Data Strategy ankommt.
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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 bestimmt. Dabei gehen wir immer iterativ und agil vor.
Benefits einer etablierten Data Strategy
Wertschöpfung
Steigerung der Wertschöpfung des Unternehmens durch Prozess- und 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 die 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 von beispielsweise 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.
