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Eine erfolgreiche Weiterentwicklung bzw. Erweiterung der Unternehmenskultur in Richtung einer optimalen Datenkultur gelingt aktuell nur sehr wenigen Unternehmen. Im Vortrag möchten wir mit Ihnen ein gemeinsames Verständnis von Datenkultur schaffen - abseits etwaiger Buzzwords, die im Markt kursieren. Darauf aufbauend vermitteln wir Lösungsansätze erfolgreicher Veränderungen einer Datenkultur, aber auch typische Hindernisse aus unserer umfangreichen Kundenerfahrung. Und zum Mitnehmen erhält jeder einen Werkzeugkoffer für die eigene Anwendung.

Zielpublikum: CDO, CIO, Entscheider im Kontext Data & Analytics, Programmleiter, Projektleiter
Voraussetzungen: Verständnis der Funktionsweise von Organisationsstrukturen, Führungserfahrung, Grundverständnis Data & Analytics
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Extended Abstract:
Der Begriff Datenkultur wird doch allzu häufig aktuell genutzt, um beliebige Themen zu positionieren. Wir vermitteln Ihnen deshalb ein Datenkulturverständnis aus der Praxis, welches sich deutlich näher an der klassischen Unternehmenskultur und einem damit verbunden Kulturverständnis orientiert. Hierzu grenzen wir auch weitere „Beschleuniger” ab, die sich zwar positiv auf die Entwicklung zu einem datengetriebenen Unternehmen auswirken, aber im engeren Sinne keine Kulturinhalte sind.
Datenkulturen sind im Verhältnis relativ neu, Kulturentwicklung von Unternehmen hingegen im Verhältnis ein alter Hut, aber die Wirkweisen, Lösungsansätze für Veränderungen und die dabei auftretenden Hindernisse sind doch auch auf Datenkulturen übertragbar.
Damit jeder Teilnehmer direkt etwas für sich mitnehmen kann, bringen wir einen Werkzeugkoffer mit, der aufzeigt, welche möglichen Werkzeuge in den verschiedenen Bereichen der Datenkultur genutzt werden können.

Missing data leadership, lack of vision, data-unliterate business units, data in silos, no data- and analytics-governance - The symptoms of a missing data strategy are unmistakable. Whilst organizations strive to exploit the benefits promised from data & analytics, corporate well thought data strategies are rather an exception than rule. We would like to exchange best practices and experiences for designing & implementing sustainable yet pragmatic data strategies for organizations.

Target Audience: Practitioners for data strategy consulting, (Data-) decision makers in organizations, Data leaders, BI & AI team leaders
Prerequisites: Experience and knowledge in the area of analytics, BI or AI; data use cases
Level: Basic

Extended Abstract:
TOC draft

• Overview elements of a data strategy
• Typical initial situations in organizations
• Toolkits and methodologies when designing data strategies
• Exchange of experiences & best practices 

Höher, schneller, weiter scheint immer noch das Grundprinzip der Data & Analytics Community zu sein.

In Zeiten von Informations- und Kommunikationsüberfluss stellt sich die Frage, ob mit mehr Daten der Mehrwert in gleichem Maß steigt. 

Der Vortrag möchte aufzeigen, warum wir umdenken sollten. Relevanz steht vor Menge - es geht nicht um die Menge der verarbeiteten Daten, sondern um die Menge der sinnvoll genutzten Daten.

Es wird aufgezeigt, wie Anwender gezielter unterstützt und Prozesse automatisiert werden können.

Zielpublikum: Business Users, Head of BICC, CIO
Voraussetzungen: None
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Extended Abstract:
Höher, schneller, weiter scheint immer noch das Grundprinzip der Data & Analytics Community zu sein. Mit immer besseren Technologien, die auf der Grundlage von Cloud-Services immer einfacher zugreifbar werden, werden immer mehr Daten, immer schneller und immer intelligenter verarbeitet.

In Zeiten von Informations- und Kommunikationsüberfluss stellt sich die Frage, ob mit mehr Daten der Mehrwert in gleichem Maß steigt. Werden wirklich mehr Use-Cases zu Business-Cases oder an welcher Stelle wird getrieben durch Daten das Geschäftsmodell verbessert.

Der Vortrag möchte aufzeigen, warum wir umdenken sollten. Relevanz steht vor Menge - es geht nicht um die Menge der verarbeiteten Daten, sondern um die Menge der sinnvoll genutzten Daten.
Zunächst wird aufgezeigt, warum das Problem nicht erst mit Big Data aufgekommen ist, sondern vielmehr schon ein Dauerbrenner bei der Analyse von Daten ist.
Im Weiteren wird dargestellt, wie Anwender besser dabei unterstützt werden können, Informationen einfacher und gezielter zu verarbeiten. Dabei wird die Bedeutung von Data Governance oder auch aktuellen Trendthemen wie Data Democracy oder Data Literacy näher beleuchtet.

Weil es sich um einen zentralen Punkt bei vielen Digitalisierungsprojekten handelt, geht es abschließend darum, sich mit dem Potenzial der Automatisierung von Entscheidungen und damit von Prozessen auf der Grundlage von Daten auseinanderzusetzen. 

In diesem Vortrag werden die Teilnehmer 

• die drei wesentlichen Säulen einer guten Geschäftsentscheidung kennenlernen
• erfahren, wie sie diese am Beispiel kundenzentrierter Prozesse anwenden können
• ein Framework zur nachhaltigen Etablierung auf Basis des SAP-Lösungsportfolios kennenlernen.

Zielpublikum: Entscheidungsträger, an Customer Experience interessierte Teilnehmer
Voraussetzungen: keine
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger

Extended Abstract:
Intelligente Unternehmen zeichnen sich durch gute Geschäftsentscheidungen aus. Diese Entscheidungen basieren auf Daten, entstehen in konkreten Prozessen und haben Auswirkungen auf die Geschäftsentwicklung. 
Am Beispiel der kundenzentrierten Prozesse (Vertrieb, Service, Marketing, eCommerce) und deren Abbildung im SAP Customer Experience Portfolio werden diese Komponenten insbesondere im Hinblick auf das Zusammenspiel mit den beteiligten Personas dargestellt.

Wir geben einen Überblick über die beteiligten Produkte und zeigen, wie die konsequente Einbeziehung von Personas Geschäftsentscheidungen optimiert.