Wo stehen Sie bei der digitalen Transformation in Ihrem Unternehmen? Ein Data Maturity Assessment hilft dabei, den Status quo festzustellen und die nächsten Schritte zu planen.

Unternehmen, die den nächsten Schritt bei der digitalen Transformation planen, müssen zunächst bestimmen, wie gut ihre Organisation im Datenbereich aufgestellt ist. Dazu benötigen sie genaue Kenntnisse über Einsatzmöglichkeiten von Daten sowie eine Strategie zur Priorisierung relevanter und umsetzbarer Use Cases. Zur konkreten Realisierung ist auch eine fundierte Einschätzung darüber nötig, ob Sie neue Mitarbeiter einstellen müssen oder ihre bestehende Belegschaft zu diesem Zweck weiterqualifizieren können. Auch umfangreiche Fragen dazu, ob Ihre Organisationsstruktur ausreichend für Datenprojekte gerüstet ist, sind vorab zu klären. Informationen zu all diesen zentralen Aspekten liefert das Data Maturity Assessment.

Linktipp: Jedes datengetriebene Unternehmen braucht bestimmte Data Skills und Data Roles in der Organisation. Welche dies sind, erfahren Sie in unserem Beitrag.

Was ist ein „Data Maturity Assessment“?

Immer mehr traditionelle Konzerne, Firmen und Betriebe wollen zu datengetriebenen Unternehmen werden. Der Weg dieser Transformation beginnt mit einem Data Maturity Assessment – also der Bestimmung des digitalen Reifegrads des Unternehmens. Der Reifegrad eines Unternehmens wird anhand von allen relevanten Dimensionen bestimmt, die zur Umsetzung datengetriebener Projekte nötig sind.

Jedes datengetriebene Projekt baut auf Voraussetzungen der folgenden fünf Dimensionen auf:

1. Der Organisationsstruktur
2. Der Use-Case-Pipeline
3. Den Data Roles
4. Der Data Governance
5. Der Systemlandschaft

Linktipp: Data Governance ist eine der fünf Dimensionen datengetriebener Projekte, der oft zu wenig Aufmerksamkeit geschenkt wird.

Mehrwerte eines Data Maturity Assessment

Die Messung des digitalen Reifegrades auf dem Weg zu einem datengetriebenen Unternehmen, bringt mehrere Vorteile mit sich. Zunächst sichert die Kenntnis über den Status quo der digitalen Transformation das Wissen darüber, wo konkreter Nachholbedarf ist, um alle Voraussetzungen zu erfüllen, um erfolgreich datengetriebene Projekte durchzuführen.

Darüber hinaus wird ein individualisiertes Zielbild erarbeitet – denn nicht jedes datengetriebene Unternehmen sieht am Ende genau gleich aus. Dazu gehört auch, eine agile auf das jeweilige Unternehmen zugeschnittene, agile Datenstrategie zu entwickeln. Schließlich wird festgelegt, was der nächsten Schritte in jeder Dimension ist, um die ersten datengetriebenen Projekte umzusetzen. Daraus leiten sich sowohl konkrete Handlungsimpulse für das Management ab.

Unsere Dienstleistung

Profitieren Sie von unserem intensiven Einblick, den wir im Rahmen von über 500 Data Science Projekten in unterschiedlichsten Firmen und Unternehmen in Deutschland gewinnen konnten. Im Rahmen unserer 5jährigen Erfahrung konnten wir die unterschiedlichen Reifegrade und die entsprechenden Anforderungen kennenlernen. Dieser Erfahrungsschatz lehrte uns die Stärken und Schwächen in Organisationen schnell zu erkennen. Gleichzeitig konnten wir die Best Practices erproben und die damit verknüpften Dimensionen genau ableiten.

Wir führen das Data Maturity Assessment im Rahmen eines eintägigen Workshops durch. In diesem messen wir den Status quo anhand der 5 relevanten Dimensionen und definieren gemeinsam Ihr individuelles Zielbild. Im Rahmen des Workshops vermitteln wir zudem Fachwissen über die 5 Dimensionen von datengetriebenen Projekten:

1. der Organisationsstruktur,
2. der Use-Case-Pipeline,
3. den Data Roles,
4. der Data Governance und
5. der Systemlandschaft.

Bei der Analyse der Organisationsstruktur werden beispielsweise die folgenden Fragen gestellt und gemeinsam beantwortet:

• Gibt es eine zentrale Data Einheit? Wenn nicht, wo soll die Data-Einheit im Unternehmen angesiedelt werden und welche Schnittstellen wird es geben? Soll sie zentral oder dezentral sein?
• Sind die Verantwortlichkeiten im Bereich Data geklärt? Gibt es einen CTO?
• Sind Wissensmanagement-Prozesse definiert? Erfolgt eine interne Kommunikation und Austausch zu laufenden Data Projekten? Gibt es „Brückenköpfe“?
• Gibt es eine inhaltliche Abgrenzung zwischen Big Data vs. BI vs. Advanced Analytics?
• Welches „Geschäftsmodell“ soll die Data-Einheit fahren? (Cost vs. Profit Center)

Am Ende des Workshops erhalten Sie eine detaillierte Dokumentation zur Nachbereitung verbunden mit konkreten Handlungsempfehlungen für die nächsten Schritte für jede der fünf Dimensionen.