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Big Data mundgerecht serviert

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Was ist der DataLab Datenstrategie Designer?

Mit dem Datalab Datenstrategie Designer entwickeln wir gemeinsam Ihre individuelle Big Data Strategie.
Mit Hilfe von Use-Case-basierten Fragestellungen erarbeiten wir den notwendigen Datenbedarf sowie die benötigte IT- & Analyse-Infrastruktur. Über einer anschließende Priorisierung der aufgestellten Use Cases entwerfen wir Ihre persönliche Roadmap zur Erreichung Ihrer Big Data Ziele.

Von Big Data zu Smart Data

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Welche Funktionen bieten der DataLab Datenstrategie Designer?

Das Konzept des Datenstrategie Designers versetzt Sie in die Lage, die wirklich wichtigen Fragen zu beantworten.
Nämlich, brauche ich das überhaupt? Und wenn ja, wofür? Gemeinsam schauen wir über den Tellerrand hinaus und stellen bereits vorhandene aber auch noch nicht erschlossene Datenquellen auf den Prüfstand. So behalten wir das Ziel – die Datennutzung in Ihrem Unternehmen zu verbessern – stets im Blick.

 

Nutzen Sie den DataLab Datenstrategie Designer…

  • zur Entwicklung von ergebnis-orientierten Datenanforderungen.
  • um praxisrelevante Use-Cases zu erstellen und zu lösen.
  • für die Erarbeitung Ihrer unternehmensindividuellen Analyse-Roadmap.
  • um klare Anforderungen an Ihre IT-Infrastruktur zu formulieren.

Egal wo Sie hinwollen, wir bereiten den Weg vor

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Der DataLab Datenstrategie Designer eignet sich für Sie, wenn…

 

  • Sie über die Implementierung neuer Analyse- oder Big Data-Technologie nachdenken.
  • Ihre Big-Data-Bemühungen bisher nicht den gewünschten Erfolg bringen.
  • Sie sich fragen, ob Big Data für Ihr Unternehmen überhaupt relevant ist.

„Es kommt nicht auf die Menge an Daten an, sondern darauf wie man sie nutzt. Mit Hilfe der Design-Thinking-Methode machen wir Big Data für alle Beteiligten greifbar. Das interaktive und cross-funktionale Workshopformat bietet die Möglichkeit, den Input aller relevanten Stakeholder in die Datenstrategie bzw. sogar in jeden einzelnen Use Case einfließen zu lassen. Über die gemeinsame Priorisierung z.B. nach Aufwand und Business-Impact, entsteht so am Ende eine unternehmensindividuelle Datenstrategie.“

Marcel Schmidt

Manager New Business, DataLab. GmbH

Welche Daten gibt es und wo kommen diese her?

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Datenlandschaft

Zunächst verschaffen wir uns gemeinsam einen Überblick über Ihre vorhandenen Datenquellen. Dabei suchen wir auch gezielt nach neuen, relevanten Datenquellen.
Über die Bewertung der Wertigkeit und Wichtigkeit der Daten lassen sich anschließend die richtigen Anwendungsfelder erarbeiten.
Die grafische Aufbereitung hilft dabei Lücken in den Daten, fehlende Verknüpfungen und rechtliche Beschränkungen schnell zu erfassen.

3 Kernelemente der Datenstrategie

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Den Kunden vor lauter Daten nicht mehr sehen

Die drei Kernelemente der Datenstrategie stellen gleichzeitig auch drei Kernfragen für jeden Use Case dar:

  1. Wofür benötige ich die Daten? Durch die Formulierung eines möglichst konkreten Use Cases (basierend auf der Unternehmensstrategie), behalten Sie das Ziel immer Blick.
  2. Was muss ich mit den Daten machen? Durch diese Frage erfahren Sie, welche analytischen Methoden (und Systeme oder Tools) Sie einsetzen müssen, um das zuvor definierte Ziel zu erreichen bzw. den Use Case zu lösen
  3. Welche Daten benötige ich für die Lösung? Durch die vorherige Befüllung der Datenlandschaft sehen Sie auf einen Blick, ob Sie die notwendigen Daten bereits erschlossen haben. 

Analytics Reifegrad

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Sehen, wo Ihre Reise hingeht

Neben dem aktuellen IST-Zustand an Use Cases (=Anwendungen) und den dafür eingesetzten Werkzeugen, werden auch die zuvor erarbeiteten, geplanten Anwendungsfälle eingezeichnet.
Weiter fortgeschrittene Anwendungsfälle und die dafür benötigten Werkzeuge bedingen das Beherrschen der vorherigen Stufe. Dadurch ergibt sich automatisch eine Priorisierung zur Umsetzung der neuen Anwendungsfälle.
Gleichzeitig werden auf jeder Stufe die notwendigen Investitionen (in Tools oder Personen) deutlich. Am Ende entsteht so Ihre eigene Datenstrategie-Roadmap.

 

 

Welche Daten gibt es und wo kommen diese her?

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Datenlandschaft

Zunächst verschaffen wir uns gemeinsam einen Überblick über Ihre vorhandenen Datenquellen. Dabei suchen wir auch gezielt nach neuen, relevanten Datenquellen.
Über die Bewertung der Wertigkeit und Wichtigkeit der Daten lassen sich anschließend die richtigen Anwendungsfelder erarbeiten.
Die grafische Aufbereitung hilft dabei Lücken in den Daten, fehlende Verknüpfungen und rechtliche Beschränkungen schnell zu erfassen.

3 Kernelemente der Datenstrategie

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Den Kunden vor lauter Daten nicht mehr sehen

Die drei Kernelemente der Datenstrategie stellen gleichzeitig auch drei Kernfragen für jeden Use Case dar:

  1. Wofür benötige ich die Daten? Durch die Formulierung eines möglichst konkreten Use Cases (basierend auf der Unternehmensstrategie), behalten Sie das Ziel immer Blick.
  2. Was muss ich mit den Daten machen? Durch diese Frage erfahren Sie, welche analytischen Methoden (und Systeme oder Tools) Sie einsetzen müssen, um das zuvor definierte Ziel zu erreichen bzw. den Use Case zu lösen
  3. Welche Daten benötige ich für die Lösung? Durch die vorherige Befüllung der Datenlandschaft sehen Sie auf einen Blick, ob Sie die notwendigen Daten bereits erschlossen haben. 

Analytics Reifegrad

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Sehen, wo Ihre Reise hingeht

Neben dem aktuellen IST-Zustand an Use Cases (=Anwendungen) und den dafür eingesetzten Werkzeugen, werden auch die zuvor erarbeiteten, geplanten Anwendungsfälle eingezeichnet.
Weiter fortgeschrittene Anwendungsfälle und die dafür benötigten Werkzeuge bedingen das beherrschen der vorherigen Stufe. Dadurch ergibt sich automatisch eine Priorisierung zur Umsetzung der neuen Anwendungsfälle.
Gleichzeitig werden auf jeder Stufe die notwendigen Investitionen (in Tools oder Personen) deutlich. Am Ende entsteht so Ihre eigene Datenstrategie-Roadmap.