Mit der richtigen Strategie können Data Assets das Erreichen von Unternehmenszielen beschleunigen und selbst Business Value generieren. Die Wertschöpfung entsteht durch Verbesserungen bei der Entscheidungsfindung, Optimierung und Automatisierung im operativen Geschäft und durch Data Monetization.
Mit der richtigen Strategie können Data Assets das Erreichen von Unternehmenszielen beschleunigen und selbst Business Value generieren. Die Wertschöpfung entsteht durch Verbesserungen bei der Entscheidungsfindung, Optimierung und Automatisierung im operativen Geschäft und durch Data Monetization.
Eine Data Strategy bringt Analytics, Data Governance und die Informationsarchitektur in Einklang und bezieht sich auf Werkzeuge, Prozesse sowie Regeln für die Arbeit mit Geschäftsdaten. Die Strategie legt fest, wie Daten zu managen, zu analysieren oder zu verarbeiten sind. Die Datenstrategie bezieht sich nicht nur auf die Entscheidungsunterstützung durch fundierte Daten, sondern bezieht ebenfalls Compliance- und Sicherheitsaspekte mit ein.
Eine Vision entwickeln, wie Business Strategy, Business Operations, Data Operations und Risk Management zu einer verbesserten Analytics-Architektur führen.
Target Operating Model BI und Analytics Architektur – Dieses ist das Kernstück der Strategie. Aus der Bewertung von Anforderungen, Best Practices, Markttrends und dem Reifegrad der Organisation wird ein Zielmodell entwickelt und Szenarien bewertet, die den Weg zum Ziel beschreiben.
Prozesse – Die Data Strategy schaut auch auf die Optimierung von Prozessen. Daten sollen nicht nur für Analysen vorliegen – sie sollen auch automatisiert und ohne Systembrüche gewonnen werden. Im Spannungsfeld zwischen gesetzlichen Anforderungen, Kundeninteressen und störungsfreien Abläufen sind hier die Potentiale zu bestimmen.
Organisation, Kultur und Rollen – Die Datenstrategie wird getrieben durch die Business-Strategie und das gewählte operative Geschäftsmodell. Doch das darf keine Einbahnstraße werden. Um Nutzen aus den Data Assets zu ziehen, muss auch klar gesagt werden, welche Positionen einen Wandel benötigen.
Aus den Partnerschaften von synvert saracus mit innovativen und marktführenden Software-Anbietern in Kombination mit einer breiten Basis von Kundenprojekten aus 3 Jahrzehnten ergibt sich ein umfassendes Know How über Datenstrategien in den Business Intelligence- und Data Analytics-Welten mit ihren Treibern, Best Practices und Trends. synvert saracus begleitet Sie im Wandel und bringt abgestimmte Werkzeuge für eine Strategieentwicklung mit.
Die Architektur im Blick – Wir schauen mit einem umfassenden und neutralen Blick auf Ihre Informations- und Data Architecture. Und wir entwickeln eine passende Zielarchitektur sowie die Roadmap dorthin. Wo soll es hingehen? In die Cloud, mehr AI, Data Engineering, Self-Service-BI mit Storytelling? Wollen Sie einen Data Lake oder einen Data Catalog aufbauen?
synvert saracus bestimmt mit Ihnen erreichbare und sinnvolle Use-Cases, damit keine Luftschlösser konzipiert werden. Es geht darum, die Weichen im richtigen Kontext zu stellen, damit die Nutzung von neuen Daten und Technologien später auch gelebt werden kann und Nutzen erzielt. synvert saracus hat zur Beratungsunterstützung eigene Werkzeuge zur Erarbeitung, Abstimmung und Dokumentation von analytischen Use-Cases geschaffen, die bei der Strategie-Definition eingesetzt werden.
synvert saracus interpretiert Daten als Assets, die dem gesamten Unternehmen Nutzen bringen sollen. Data Governance und das Management von Datenqualität, Metadaten, Master- und Referenzdaten, Information Security oder auch Content und Knowledge Management stehen in Wechselwirkung zur Data-Strategie. Der synvert saracus Data Governance Framework gibt den Themen dabei Struktur.
Maßnahmen auf der einen Seite führen zu Wirkungen auf der anderen. Meist ist daher die Data Strategy nicht nur eine IT-Frage und die Strategiebetrachtungen müssen weiter gefasst werden! Es geht um Change Management, um Kommunikation, vielleicht um die Neuordnung von Rollen und Verantwortlichkeiten. Oder wie zuvor gesagt, auch um die Optimierung von Prozessen. Auch ein organisatorischer Wandel wird im Zielbild und der Strategie dorthin zu beschreiben sein.
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