Beratung zur Datenstrategie

Bei der Beratung zur Datenstrategie geht es darum, zu ermitteln, welche wiederkehrenden Entscheidungen in einem Unternehmen aufgrund fehlenden Wissens falsch getroffen werden, welches Wissen jeweils zur Verbesserung dieser Entscheidungen beitragen würde, wo dieses Wissen gespeichert werden muss, damit es zum Zeitpunkt der Entscheidungsfindung abrufbar ist, und wer unter welcher Berechtigung Zugriff darauf hat. Vivaldi berät in diesen Fragen. Wir erstellen keine Data Warehouses, programmieren keine Pipelines, führen keine Migrationen durch und übernehmen keine Governance-Aufgaben – und genau diese Einschränkung ist der Grund dafür, dass unser Leistungsumfang in der Regel deutlich kleiner ist als der eines Implementierungspartners.

• Seit 1999Nachfrage-, Geschäfts- und Kundenstrategie
• Über 200veröffentlichte Fallstudien
• 10 Niederlassungenauf vier Kontinenten
• Nur beratendWir legen den Arbeitsumfang fest, Ihre Teams und unsere Entwicklungspartner setzen ihn um
• Keine Bindung an bestimmte AnbieterUnsere Beratung zum Thema Werkzeuge ist völlig unabhängig von kommerziellen Interessen

Wenn Unternehmen uns beauftragen

• Die Investition ist hoch, und die Antworten sind nach wie vor sehr allgemein gehalten. Jahrelange Ausgaben für die Plattform, eine kompetente Datenabteilung und eine Frage der Führungsetage, die immer noch aus dem Bauch heraus beantwortet wird.
• Bevor ein mehrjähriges Datenprogramm unterzeichnet wird. Eine Zielarchitektur soll bald finanziert werden, doch niemand hat bisher die Entscheidungen benannt, die dadurch verbessert werden sollen.
• Wenn ein KI-Pilot „nothing“ als Antwort zurückgibt. Das System stützt sich dabei auf das allgemeine Trainingswissen und nicht auf das Wissen Ihres Unternehmens, da dieses Wissen nicht abrufbar ist.
• Wenn Governance zu einem Ausschuss geworden ist. Es gibt eine Richtlinie, eine Lenkungsgruppe und ein Klassifizierungsschema, und die Mitarbeiter umgehen alle drei, um ihre Arbeit zu erledigen.
• Wenn zwei Abteilungen dieselbe Frage unterschiedlich beantworten. Der kaufmännische Bereich und der operative Bereich liefern unterschiedliche Zahlen für ein und dieselbe Sache, und die Diskussion dreht sich eher um die Daten als um die Entscheidung.

Warum eine Roadmap zur Datenreife den Kontakt mit dem Budget nicht übersteht

Der Standardansatz besteht in einer standortweiten Bestandsaufnahme: Ist-Zustand, Soll-Zustand, ein Reifegrad-Score und ein schrittweiser Mehrjahresplan. Er ist gründlich, er ist fundiert, und er verschiebt die Wertsteigerung so lange, bis alles in Ordnung ist. Aber „alles“ ist nie in Ordnung.

Die Bewertung ist der schwächste Aspekt des Ganzen. Der Reifegrad variiert je nach Bereich enorm, sodass ein Durchschnittswert für das gesamte Unternehmen keine aussagekräftige Beschreibung liefert. Ein Unternehmen kann durchaus bereit sein, eine Preisentscheidung zu treffen, aber noch lange nicht bereit sein, eine Serviceentscheidung zu treffen – und genau diesen Unterschied verschleiert eine einzige Zahl.

Der Begriff „datengestützte Entscheidungen“ ist seit zwanzig Jahren allgemein gebräuchlich und enthält mittlerweile keine Informationen mehr. Drei spezifischere Fragen enthalten hingegen sehr wohl Informationen, und jede davon hat einen anderen Verantwortlichen:

• Entscheidungsbereitschaft. Sind die für diese Entscheidung erforderlichen Informationen zugänglich, aktuell und zuverlässig genug, um darauf zu reagieren – und zwar bei jeder einzelnen Entscheidung?
• Aktualität. Wissen verliert an Gültigkeit, und ein System, das auf der Realität des letzten Jahres basiert, ist mit Sicherheit falsch – auf eine Weise, die sich unbemerkt bemerkbar macht.
• Präzision. Zehn relevante Ergebnisse sind besser als tausend irrelevante – daher ist Quantität das falsche Ziel.

Wenn ein Unternehmen diese drei Fragen im Zusammenhang mit einer bestimmten Entscheidung nicht beantworten kann, wird auch eine Reifegradbewertung das Programm nicht retten.

Was unsere Beratungsleistungen im Bereich Datenstrategie umfassen

Vier Werkgruppen. Die meisten Projekte beginnen mit der ersten und enden dort, wo der Nutzen aufhört, und jede kann für sich genommen betrachtet werden.

1. Eine Entscheidungsaufstellung vor einer Datenaufstellung

Wir beginnen mit den Personen, die regelmäßig Entscheidungen treffen, und arbeiten rückwärts zu dem Wissen, das jeder Einzelne benötigt. Wenn man von den verfügbaren Daten ausgeht, entstehen Projekte, die erst noch nach einer Anwendung suchen.

• Die einzelnen Entscheidungen, mit Angabe des jeweiligen Eigentümers und der Art und Weise, wie sie heute getroffen werden
• Welches Wissen würde jeden Einzelnen weiterbringen, wo er derzeit steht und ob es aktuell genug ist, um darauf vertrauen zu können
• Die Entscheidungen, geordnet nach dem jeweiligen Einsatz, sowie diejenigen, von denen wir empfehlen, sie unverändert zu lassen, werden ausdrücklich genannt

2. Wissensarchitektur

Wie ist das organisatorische Wissen so strukturiert, dass die richtige Person oder das richtige System im Moment einer Entscheidung darauf zugreifen kann? Dies ist der Teil, der am häufigsten übersehen wird, da er eher nach Bibliothekswesen als nach Ingenieurwesen aussieht.

• Wie Wissen strukturiert, benannt und miteinander verknüpft wird, damit die Suche präzise statt pauschal erfolgt
• Verantwortlichkeiten, Überprüfungszyklen und Verfallsanzeigen, die veraltete Inhalte kennzeichnen, bevor sie jemanden in die Irre führen
• Was bewusst schriftlich festgehalten werden muss, denn Wissen, das nur in einem Gespräch existiert, ist eher eine Abhängigkeit als ein Gewinn

3. Verankerung, Herkunft und bewusste Erlaubnis

Die Steuerung gehört an den Ort des Abrufs, denn nur dort ist sie zuverlässig gewährleistet, da dort sowohl die Anfrage als auch ihr Kontext vorliegen.

• Wer darf was einsehen, auf welcher Rechtsgrundlage und mit einem Nachverfolgungspfad – festgelegt als gestalterische Anforderung und nicht als Richtlinie
• Herkunft, damit eine Antwort überprüft werden kann, denn kein leitender Mitarbeiter handelt auf der Grundlage einer Antwort, deren Herkunft er nicht nachvollziehen kann
• Die Klassifizierung erfolgt proportional zur Empfindlichkeit, sodass Kontrollmechanismen, die für das schwierige Zehntel des Bestands entwickelt wurden, den übrigen, unproblematischen Teil nicht verlangsamen.
• Ein namentlich genannter Inhaber pro Domain, denn Governance ohne Inhaber ist nur ein Stück Papier

4. Eine Spezifikation, auf deren Grundlage andere entwickeln können

Das Ergebnis unserer Arbeit ist eine Entscheidung, die so formuliert ist, dass sie von Fachleuten, die ihren Lebensunterhalt mit dem Bauen verdienen, kalkuliert und umgesetzt werden kann. Wir stehen während der Bauphase weiterhin zur Verfügung, beteiligen uns jedoch nicht an der Ausschreibung für den Bau.

• Die Zielfunktionalität, beschrieben anhand dessen, was sie beantworten muss, für wen, mit welcher Latenz und mit welcher Herkunft
• Die Auswertung, die Ihnen anzeigt, dass sich die Suchqualität verschlechtert hat, anstatt dass Sie dies erst durch eine falsche Entscheidung feststellen
• Auswahlkriterien, die Sie selbst anwenden können, da wir keine Partnerschaft mit einer Plattform oder einem Model-Anbieter unterhalten

So läuft ein Projekt zur Entwicklung einer Datenstrategie ab

1. Bestandsaufnahme. Interviews mit den Personen, die die wiederkehrenden Entscheidungen treffen, eine Übersicht darüber, wie jede einzelne Entscheidung derzeit getroffen wird, und eine Rangliste danach, welchen Wert eine bessere Variante hätte.
2. Diagnose durch Entscheidungsfindung. Nur für die wichtigsten Entscheidungen: Welches Wissen fehlt, wo befindet es sich, wie aktuell ist es und was verhindert, dass es zum Zeitpunkt der Entscheidung zur Verfügung steht?
3. Design. Wissensarchitektur, Abrufbarkeit, Nachverfolgbarkeit und Berechtigungen für diese Entscheidungen sowie die Zuständigkeiten und Überprüfungszyklen, die dafür sorgen, dass sie auf dem neuesten Stand bleiben.
4. Spezifizieren und übergeben. Eine Projektspezifikation, auf deren Grundlage Ihre Teams oder ein Implementierungspartner einen Kostenvoranschlag erstellen können, einschließlich einer Bewertungsmethode und einer Messgröße, die von der Entscheidung bis zum Geschäftsergebnis reicht.

Warum sich Unternehmen bei der Entwicklung ihrer Datenstrategie für „ Vivaldi “ entscheiden

• Wir beginnen bei der Entscheidung, nicht beim Nachlass. Die Wertanalyse geht der Architektur voraus – und genau dieser Schritt entscheidet darüber, ob überhaupt etwas davon zum Einsatz kommt.
• Wir entwickeln es nicht selbst, und das sagen wir auch gleich zu Beginn. Hinter unserer Empfehlung stehen keine Umsätze aus der Implementierung, daher ist der kleinste sinnvolle Umfang auch der, für den wir bezahlt werden.
• Keine Plattform- oder Modellpartnerschaften. Unsere Beratung zum Thema Werkzeuge ist völlig unabhängig von kommerziellen Interessen – was bei den meisten Unternehmen, die solche Dienstleistungen anbieten, nicht der Fall ist.
• Die Geschäftsstrategie bildet den Rahmen. Seit 1999 beraten wir zu Nachfrage-, Geschäfts- und Kundenstrategien. Daher lautet die Frage, die wir uns in Bezug auf einen Datensatz stellen: Welche Entscheidung beeinflusst er?

So bewerten Sie einen Berater für Datenstrategien

Das sollten Sie bei jedem Unternehmen auf Ihrer Auswahlliste erfragen – auch bei uns.

• Bitten Sie sie, den Umfang anhand von Entscheidungen festzulegen. Ein Unternehmen, das mit einem Reifegradmodell und einer Zielarchitektur beginnt, unterbreitet Ihnen ein Angebot für die gesamte Infrastruktur. Fragen Sie, welche zehn Entscheidungen zuerst umgesetzt werden sollten.
• Fragen Sie, was nicht behoben wird. Bei jedem seriösen Auftrag bleiben Teile des Nachlasses unberührt. Ein Unternehmen, das alles als kritisch einstuft, hat keine Prioritäten gesetzt.
• Fragen Sie, wo die Unternehmensführung angesiedelt ist. Lautet die Antwort „in einem Grundsatzdokument und einem Ausschuss“, dann steht die Unternehmensführung am Rande des Arbeitsablaufs und wird innerhalb von zwei Quartalen umgangen werden.
• Fragen Sie, wie die Aktualität der Daten gewährleistet wird. Wissenssysteme versagen langsam und unbemerkt. Die Lösung liegt in der Festlegung von Verantwortlichen, Überprüfungszyklen und Warnsignalen – und niemand gibt diese gerne aus.
• Fragen Sie nach, wer für die Entwicklung bezahlt wird. Eine Empfehlung eines Unternehmens, das auch die Umsetzung übernimmt, ist nicht dasselbe wie eine Empfehlung eines Unternehmens, das dies nicht tut.

Beratung zur Datenstrategie, Implementierungspartner oder internes Datenteam?

Wo unsere Arbeit im Bereich der Datenstrategie endet

Wir sind ein Strategieberatungsunternehmen, daher dienen die Inhalte dieser Seite der Beratung und nicht der Umsetzung. Wir entwickeln oder betreiben keine Datenplattformen, schreiben keinen Integrationscode, führen keine Migrationen durch, besetzen keine Governance-Stelle und vertreiben keine Tools. Wir haben keine Fallstudien zur Datenstrategie veröffentlicht, weshalb auf dieser Seite auch keine Ergebnisse oder Kundenzahlen zu finden sind: Ein Unternehmen, das keine Nachweise vorweisen kann, sollte dies offen sagen, anstatt sich auf Erfolge aus verwandten Bereichen zu berufen. Was wir beisteuern, sind der Entscheidungsrahmen und die Spezifikation, und wir geben offen zu, dass die Umsetzung Aufgabe eines anderen ist.

Vier benachbarte Dienste beantworten Fragen, die auf dieser Seite nicht behandelt werden – jeder ist nur einen Schritt entfernt. Wenn das Wissen vorhanden ist und das Problem darin besteht, dass zwei Systeme es nicht untereinander austauschen, liegt die Entscheidung bei der API- und Systemintegration. Wenn die Daten verfügbar sind und die offene Frage lautet, ob die vor Ihnen liegenden Designentscheidungen auf der Grundlage von Fakten statt nach Geschmack getroffen werden, beginnen Sie mit digitalem Interaktionsdesign. Wenn das wichtigste Wissen von Akteuren außerhalb Ihrer eigenen Grenzen generiert wird, handelt es sich um eine KI-gesteuerte Ökosystemstrategie. Wenn die Einschränkung darin besteht, wie schnell etwas überhaupt bereitgestellt werden kann, liegen die Entscheidungen bezüglich Bereitstellung und Plattform oberhalb der Entwicklungsebene bei der technischen Architektur und der DevOps-Architektur.

Verwandte Arbeiten

• Beratung zu digitalen Produkten für den Konzernbereich, in dem diese Kompetenz angesiedelt ist, wenn die eigentliche Frage lautet, welche Produkte und Plattformen überhaupt entwickelt werden sollen.
• Prädiktive und fortgeschrittene Analysen Wenn die Daten gut genug sind, besteht die Lücke in der geschäftlichen Prognose, die darauf aufbauen würde.
• Maschinelles Lernen, Predictive Analytics und KI-Strategie für die Modellentwicklung, -bewertung und die Auswahl von KI-Modellen.
• Beratung im Bereich KI-Technologie Wenn die vorherige Frage lautet, ob und in welcher Reihenfolge künstliche Intelligenz Ihre Wirtschaft überhaupt verändert.

Unsere Sichtweise darauf, warum ein Großteil dieser Investitionen so wenig Rendite bringt, wird im „KI-Paradoxon“ dargelegt. Diese Arbeit ist Teil unseres Geschäftsbereichs für Technologiestrategie bei Vivaldi, dem Strategieberatungsunternehmen, das hinter dem „Demand Landscape“ und dem „ Interaction Field “ steht.

Beratung zur Datenstrategie in den USA und weltweit

Vivaldi hat seinen Hauptsitz in New York und unterhält eine zweite Niederlassung in Los Angeles. Außerhalb der USA sind wir in London, Zürich, München, Hamburg, Düsseldorf, Singapur, Buenos Aires und Lima tätig. Da sich die Vorschriften zu Datenaufbewahrung, -speicherung und -zugriff je nach Markt unterscheiden, lässt sich eine Wissensarchitektur, die an einem Standort konform ist, oft nicht auf einen anderen übertragen. Wir passen das Design an den jeweiligen Markt an und nutzen dabei das Entscheidungsinventar wieder, nicht jedoch die Konfiguration. Erfahren Sie mehr darüber, wer di Vivaldi -Gruppe ist und wie wir arbeiten.