TDWI Konferenz 2020

München, 26. – 28. Oktober 2020

Sessionsdetails

Vortrag: Mi 2.1
Datum: Mi, 24.06.2020
Uhrzeit: 09:00 - 10:30
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Transformation zum datengetriebenen Unternehmen - Datenstrategien in europäischen Unternehmen

Uhrzeit: 09:00 - 10:30
Vortrag: Mi 2.1

 

Die Bedeutung von Daten ist unbestritten, aber wie wird man zum datengetriebenen Unternehmen? Eine Datenstrategie klärt die (künftige) Rolle von Daten und legt Eckpunkte für die Datensammlung, -speicherung und -nutzung fest. Doch wo stehen europäische Unternehmen bei Formulierung und Umsetzung von Datenstrategien? Dieser Vortrag fasst den aktuellen Stand zusammen und zeigt anhand von Fallbeispielen Ausprägungen offensiver und defensiver Datenstrategien. Außerdem gibt er Tipps zur Formulierung einer Datenstrategie mit dem Data Strategy Canvas.

Zielpublikum: Chief Data/Digital Officer und Entscheider in den Bereichen AI, BI und Datenmanagement
Voraussetzungen: Grundlagenwissen im Bereich Data & Analytics
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

 

Extended Abstract Dieser Vortrag stellt Forschungsergebnisse des Competence Center Corporate Data Quality (CC CDQ) vor, in dem 20 europäische Unternehmen und Forscher der Universitäten Lausanne und St. Gallen zusammenarbeiten. Gemäß aktueller Studien des MIT und des CC CDQ streben viele Unternehmen an, sich zu datengetriebenen Unternehmen zu transformieren. Doch wie gehen sie dabei vor? Eine Datenstrategie klärt die Eckpunkte für die unternehmensweite Nutzung und Monetarisierung von Daten und legt die Roadmap fest. Anhand von Fallstudien und Interviews mit Unternehmen haben die CC CDQ-Forscher verschiedene Ausprägungen von Datenstrategien analysiert, wie z. B. defensive und offensive Datenstrategien. Ihre Erkenntnisse haben sie im sog. 'Data Strategy Canvas' zusammengefasst, einem visuellen Tool, das bei der Formulierung einer Datenstrategie unterstützt. Neben Prinzipien für die Sammlung, Speicherung und Nutzung von Daten sollte die Datenstrategie auch ethische Grundsätze für den Umgang mit Daten festlegen. Der Einsatz von KI ist ein wichtiger Bestandteil offensiver Datenstrategien, allerdings sind in der Unternehmensrealität die vorhandenen Daten oft schlecht zugänglich oder unvollständig, teilweise veraltet oder komplett unstrukturiert. Daher sollten auch Datenqualität, die Dateninventarisierung und Governance Teil einer Datenstrategie sein.

 

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