Data Mindedness

Die Intelligenz in der Auswertung

Wenn hier eh schon alles voller Daten ist…

…kann man sie auch nutzen

Aus Daten entstehen Wettbewerbsvorteile, die ganze Branchen aus den Angeln heben. Die Konsequenz für Unternehmen: Der optimale Datenfluss sollte den Aufbau der Organisationen und das Design der internen Prozesse bestimmen. Die CIO-Organisation verantwortet den richtigen Umgang mit den Daten – vom Sammeln über das Auswerten bis zum Verwerten. Sie hat alle Möglichkeiten in der Hand, um den Fachabteilungen neue Geschäftsideen oder Möglichkeiten zur Optimierung vorzuschlagen.


Data Mindedness eröffnet neue Perspektiven

Data

Vom Data Warehouse über Big Data bis zu maschinenlernfähigen Data Lakes

Datenbeschaffung

Von der eigenen Datenerhebung über den fallweisen Datenaustausch bis zur Schaltzentrale in Datenökosystemen

KI-Prozesse

Von der Anwendung von KI über eigene KI-IT-Entwicklungen bis zum KI-getriebenen Verändern von Geschäftsmodellen

Die Aufgabe der IT-Organisation: bisherige dispositive Systeme aus den Bereichen Data Warehouse und Big Data zu maschinenlernfähigen Data Lakes ausbauen. Dieses Wissen um Daten, kombiniert mit dem KI-Know-how, ist die Basis, auf der sich die CIO-Organisation in die Produkt- und Serviceentwicklung einbringt.

Elemente von Data Mindedness sind unter anderem:

  • Das Entwickeln von Datenstrategien für verschiedene Szenarien (vom Wachstum durch eigene Daten bis zum Outsourcen an einen externen Data Operator)
  • Aufbau einer KI-Strategie
  • Aufsetzen einer Produkt-/Service-Roadmap mit Fokus auf Daten und KI

Mit der wachsenden Bedeutung von KI für den Erfolg eines Unternehmens steigen auch die Anforderungen an die Mitarbeitenden. Methodenkompetenz – also die Fähigkeit, mit der Vielzahl von Werkzeugen und Programmbibliotheken umzugehen – wird zum entscheidenden Erfolgsfaktor.

Der Nutzen für die IT: Auf Basis von Daten und KI-Know-how erweitert der CIO seinen Anteil an der Wertschöpfungskette der Firma.


Handlungsempfehlungen für eine neue Rolle von IT im Unternehmen

  • Roadmapping für neue Geschäftsideen und Einsparpotenziale durch Daten und KI aktiv aus der IT heraus angehen
  • Datenstrategie angehen, beispielsweise über eine Szenarioanalyse für eine Datenvision
  • Antworten für zentrale Fragen, beispielsweise: Welche Daten haben wir bereits und wie können sie verwendet werden? Was sind unsere Fähigkeiten in Datenanalyse und -engineering?


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