Datenstrategie-Design

Warum Datenstrategie-Design?

Um Ihre Daten zielgerichtet zu verwerten – sei es im Marketing, Sales, Service oder für Produkt- und Geschäftsmodellinnovationen:

  • Identifizieren Sie relevante Anwendungsfälle für Ihre Unternehmensdaten.
  • Evaluieren Sie das Geschäftspotential der Anwendungsfälle.
  • Erkunden Sie Ihre Datenlandschaft und entdecken Sie neue Datenquellen.
  • Bewerten Sie Ihre Datenquellen hinsichtlich Exklusivität, Verfügbarkeit und Nutzungsrechten.
  • Definieren Sie die notwendigen Prozesse für die Verfeinerung der Daten.
  • Spezifizieren Sie die erforderlichen Werkzeuge, Personen sowie Partnerschaften.
  • Erkennen Sie mögliche Fehler frühzeitig und definieren Sie die kritischen Annahmen.
  • Visualisieren und kommunizieren Sie Ihre Datenstrategie Ihrem Team, Entscheidern und Investoren.

Was ist Datenstrategie-Design?

Datenstrategie-Design ist eine einfache und kreative Methode, um in interdisziplinären Teams eine gemeinsame Datenstrategie zu entwerfen. Die visuellen Kollaborationswerkzeuge („Canvas“ genannt) machen Abstraktes (be-)greifbar und lenken die Aufmerksamkeit auf die kritischen Fragen einer erfolgreichen Datenstrategie. Das Datenstrategie-Designkit besteht aus den folgenden Canvas:

Daten:

  • Analytik-Reifegrad: um den analytischen Reifegrad des eigenen Unternehmens oder von Kunden zu bestimmen und die jeweils passenden Anwendungsfälle und Werkzeuge für die Steigerung des Reifegrades auszuwählen.
  • Datenmanagement: um ein Konzept für den Datenschutz, die Datensicherheit, die Datenqualität und die Datenverfügbarkeit zu entwickeln
  • Datenlandschaft: um die eigene Datenlandschaft zu erkunden, vorhandene Daten-Assets zu entdecken und neue Datenquellen zu erschließen.
  • Datenstrategie: um datengetriebene Anwendungsfälle zu identifizieren, zu konkretisieren und zu bewerten.

Strategie:

  • Geschäftsmodell / -fall: um neue Geschäftsmodelle zu entwerfen und bestehende zu analysieren sowie Geschäftsfälle für Analytik-Projekte zu prüfen.
  • Strategiepyramide: um gemeinsam im Team eine Unternehmensvision und -mission zu entwickeln sowie Meilensteine und Leitlinien zu definieren.
  • Wachstumshorizonte: um innovative Ideen hinsichtlich ihres Zeithorizonts und Geschäftspotentials zu bewerten und zu sortieren.
  • Wertschöpfungskette: um Unternehmensprozesse zu analysieren und zu optimieren sowie potentielle Kunden und Produkte zu identifizieren.

Design:

  • Kundenkontaktpunkte: um die Customer Journey Ihrer Kunden zu modellieren, Bruchstellen und Lücken aufzudecken sowie die relevanten Kennzahlen zu bestimmen.
  • Stakeholder-Analyse: um Benutzer, Käufer, Entscheider und weitere Personen oder Rollen zu identifizieren, welche für eine Kauf- oder Projektentscheidung von Bedeutung sind.
  • Analytik-Anwendungsfall: um nutzerorientierte Analytik-Lösungen mit Mehrwert zu entwerfen.
  • Wertekurve: um Ihr Wertangebot mit dem des Wettbewerbs zu vergleichen und zu schärfen.

Sonstiges:

Wie wende ich das Datenstrategie-Design an?

Starten Sie mit dem Geschäftsmodell / -fall Canvas, dem Analytik-Anwendungsfall Canvas oder dem Kundenkontaktpunkte Canvas, um Ihr Geschäftsmodell, Ihre Analytik-Lösungen und Ihre Customer Journey besser zu verstehen und um mögliche Anwendungsfälle für datengetriebene Verfahren zu identifizieren. Konkretisieren Sie die Anwendungsfälle mit dem Datenstrategie Canvas und nutzen Sie das Datenlandschaft Canvas, um herauszufinden, welche Daten Ihnen zur Verfügung stehen. Das Analytik-Reifegrad Canvas hilft Ihnen, mehrere Anwendungsfälle miteinander zu vergleichen und eine Roadmap für deren Umsetzung zu definieren. Arbeiten Sie im Team und bringen Sie Geschäftsführung, Fachabteilungen, IT und Datenanalysten zusammen. Nutzen Sie die Stattys Notes für Ihre Ideen und verwenden Sie dabei unterschiedliche Farben, zum Beispiel grün für vorhandene Datenquellen, Werkzeuge etc., rot für nicht-vorhandene und gelb für jene Ressourcen, bei denen Sie sich nicht sicher sind.

Auf alle Canvas-Poster sind Leitfragen gedruckt, welche Ihnen beim Befüllen der Canvas helfen.

Links

Mehr Informationen finden Sie bei Datentreiber.

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