Erfolg und Innovation basieren auf Systematik, nicht auf Geistesblitzen. Deshalb sind nicht die Ziele für den Erfolg entscheidend, sondern die Systeme. Man erreicht nicht das Niveau seiner Ziele, sonder sinkt auf das Niveau seiner Systeme. Mit Systemen werden Aktivposten aufgebaut, die sich auf die einzelnen Projekte übertragen lassen. Nachstehende Folien beschreiben eine kleine Auswahl von Systemen für Ihre Datenprojekte dar.

Whitebook
Datenökonomie
(Vorwort)

Vorwort zum ausführlichen Whitebook über Daten als neuer Produktionsfaktor, über die Grundlagen der Datenökonomie sowie zur Bilanzierung von Daten.

Die sieben Daten-Weisheiten 
Was ist das Besondere an Daten?
(Wissenswertes)

Wesentliche Grundlagen der Datenökonomie wurden 1999 von Moody & Walsh gelegt. Deren sieben Weisheiten der Daten beschreiben die Besonderheiten von immaterieller gegenüber physischen Werten.

Daten als Produktionsfaktor
im historischen Kontext
(Systemgrafik)

Daten haben sich zum vierten Produktionsfaktor entwickelt und verändern die Art und Weise der Wertschöpfung in seinen Grundfesten ändern, so wie die bisherigen Produktionsaktoren auch; allerdings um ein Vielfaches schneller. Lernen Sie die Grundlagen kennen, die zu diesem Wandel führen.

Digitaler Reifegrad
Voraussetzung zur Datenwirtschaft
(Systemgrafik)

Nach über 50 Jahren Erfolgsgeschichte hat sich die Digitalisierung zu einer Voraussetzung für die Bewirtschaftung von Daten degradiert.

Um Daten effektiv und effizient gewinnen und wertschöpfend umsetzen zu können, bedarf es eines digitalen Reifegrades. Diesen zu messen ist zwar nur bedingt sinnvoll, das Verständnis für den Reifegrad ist hingegen sehr bedeutsam.

Datenökonomie
Voraussetzungen und Wertschöpfung
(Systemgrafik)

Verschaffen Sie sich einen Überblick über die Voraussetzungen für die zielgerichtete Datenbewirtschaftung. Darüber hinaus werden die einzelnen Wertschöpfungsstufen skizziert und Arten der Datenmonetarisierung aufgezeigt. Darüber hinaus werden die Methoden zur monetären Bewertung der Daten vermittelt.

Customer Journey
Optimierung durch algorithmische Logik
(Systemgrafik)

Kerngedanke datengetriebener Unternehmen ist die Zentrierung der Prozesse auf den Kunden (customer centricity). Diese leiten sich aus der Customer-Journey ab. Diese ist zunehmend digital, so dass die Kunden wertvolle Daten hinterlassen.

Erweitern Sie Ihr Verständnis über die Customer-Journey mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitsrechnung.

ECR / Efficient Consumer Response 
Datengetriebene ECR-Optimierung
(Systemgrafik)

Datengetriebene Prozesse denken Bottom-Up, also vom Kunden in den gesamten ECR-Prozess. So wie in der Industrie der Trend zur Losgröße 1 geht, erwartet der Konsument den personalisierten Warenkorb. Das ist durch die Erfassung von Daten an der Schnittstelle zum Kunden und deren Auswertung möglich.

Seamless Digital Food Journey
Datenanreicherung bei F&B-Prozessen
(Systemgrafik)

Die Vorschriften zur Dokumentation von Herstellung, Transport und Verarbeitung machen die digitale Erhebung der Prozessdaten unausweichlich. Erfahren Sie, wie diese Datengrundlage zur Optimierung der Prozesse genutzt werden.

Building 4.0
selbstlernende Gebäude
(Systemgrafik)

Gebäude liefern permanent Daten. Erfahren Sie, wie Sie über mit Hilfe Building-4.0 und einem Gebäude-Betriebssystem (BOS) Ihre Immobilien in das Datenzeitalter überführen und Sie zugleich bis zu 40 % Energie einsparen.

Hotel 4.0
Ein Eldorado datengetriebener Prozesse
(Systemgrafik)

Die zentralen Assets eines Hotels sind die Immobilie, die Menschen, die Objekte und Prozesse, die alle im Zusammenhang zueinandner stehen. Jedes Asset für sich erzeugt hohe Datenvolumen unterschiedlichster Art, die sich optimal für Big Data eignen. Die richtige Nutzung lässt den Personalaufwand und die Energiekosten um mindestens 30 Prozent erwarten.  

Internet der Dinge
Abgrenzung der Begrifflichkeiten
(Systemgrafik)

Bisher diente das Internet dazu, dass Menschen untereinander, oder mit Maschinen kommunizieren können. Zunehmend kommunizieren aber auch Maschinen ohne menschliches Zutun über das Internet untereinander und organisieren sich selbsttätig. 

Diese Vernetzung der Dinge ist mit einer Vielzahl neuer Begriffe und deren Abkürzungen Abkürzungen verbunden, die grafisch aufbereitet voneinander abgegrenzt werden. Damit wird die Grundlage für eine einheitliche Kommunikationsebene geschaffen.

Änderung der Produktion
Wie verändern Daten die Produktionsprozesse
(Wissenswertes)

Erfahren Sie, wie sich mit dem Wandel der Produktionsfaktoren auch die Herstellung von Produkten verändert, und zwar grundlegend. Vom personalisierten Produkt durch handwerkliche Arbeit, über die gewerbliche Produktion, die Massenproduktion und nunmehr zurück zum personalisierten Produkt, jedoch zum Preis eines Produktes aus der Massenproduktion, und zwar als Bestandteil eines erweiterten Produktverständnisses innerhalb der Experience-Economy.

Wissensbasierte Unternehmensführung
kollaborative digitale Roboter als Assistenten
(Systemgrafik)

Daten führen zu Informationen und diese zu Wissen. Die Mitarbeiter zwerden zunehmend um Wissensmitarbeiter. Zukünftig werden dies Wissensmitarbeiter durch Künstliche Intelligenz, bspw. durch digitale kollaborative Roboter, unterstützt oder ganz ersetzt.

Künstliche Intelligenz als Bereicherung
Bereicherung für die Tiefe und Breite des Wissens
(Systemgrafik)

Die KI steht nicht im Wettbewerb mit dem Menschen, sondern bildet eine sinnvolle Ergänzung. Der Mensch kann sich auf seine Stärken konzentrieren und wird in den Bereichen entlastet, die nicht seine Stärke sind.

Projektanlass
(Systemgrafik)

Data Value Management
(Systemgrafik)

Digitale Konvergenz
zwischen Kunde und Unternehmen
(Systemgrafik)

Kundenwertmanagement
als Grundlage für den Unternehmenserfolg
(Systemgrafik)

Die Beziehung zu den Kunden ist eines der bedeutsamsten Values eines Unternehmens. Dabei kommt es nicht nur auf die monetären Vorteile an, die eine Kundenbeziehung mit sich bringt, sondern auch auf das Ressourcenpotential.

Was man nicht messen kann, lässt sich auch nicht managen. Deshalb ist es sinnvoll den monetären Wert der Kunden zu ermitteln und systematisch wertorientiert zu entwickeln (Customer-Value-Development). Dabei spielen Daten, die entlang der Customer-Journey generiert werden, eine bedeutsame Rolle.

Aufgrund ihres besonderen Wertes werden die Kundendaten allerdings häufig Gegenstand von Datendelikten. Auch in diesen Fällen ist die Kenntnis des monetären Wertes von Kundendaten und Kundenbeziehungen bedeutsam.

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