Viele Unternehmen investieren in BI-Tools und Dashboards.
Doch im Alltag wird weiterhin mit Excel, Erfahrung und Bauchgefühl entschieden.
Kennzahlen sind nicht einheitlich definiert
Oft ist die Datengrundlage für wichtige unternehmerische Kennzahlen nicht klar definiert und Entscheidungen werden anhand von falschen Voraussetzungen getroffen.
Vielen Mitarbeitern fehlt das Verständnis für die Entscheidungsfindung anhand von wichtigen Kennzahlen. Baugefühl und Erfahrung ersetzen so schnell Fakten als Entscheidungsgrundlage.
Im Moment der Entscheidung kann der Mitarbeiter nicht auf relevante und verlässliche Informationen zugreifen. Die Basis für die richtige Entscheidung fehlt.
AI-gestütze Geschäftsanalysen als Basis für richtige Entscheidungen nutzen!
Hier erfahren Sie, warum Unternehmen im Bereich Datenkompetenz und Prozessberatung auf unser Fachwissen und unsere Expertise setzen, um Erfolg zu erzielen. Starten Sie den gemeinsamen Weg mit uns und erleben Sie die Sicherheit, mit einem Partner zusammenzuarbeiten, der sich Ihren datengestützten Zielen verschrieben hat.
Entfesseln Sie das volle Potential Ihrer Daten
Wir analysieren gemeinsam, welche Entscheidungen im Tagesgeschäft relevant sind – egal ob Einkauf, Produktion, Vertrieb oder in der Geschäftsführung.
Zentrale Fragen:
Welche Informationen werden tatsächlich benötigt?
Wo entstehen heute Intransparenzen?
Welche Datenquellen spielen eine Rolle?
Unser Ziel:
Klarheit über Entscheidungsprozesse statt Fokus auf Technik.
Auf Basis der Analyse entwickeln wir eine konsistente Datenstruktur.
Einheitliche Definition von Kennzahlen
Klare Datenmodelle
Transparente Verantwortlichkeiten
Abteilungsübergreifende Logik
Unser Ziel:
Eine verlässliche, nachvollziehbare Informationsbasis für das gesamte Unternehmen.
Technologie als Werkzeug, nicht als Ausgangspunkt.
Für die technische Umsetzung setzen wir auf das Analysetool Qlik – eine Analyseplattform, die Datenmodelle flexibel abbildet und Zusammenhänge transparent macht.
Wir bereiten die strukturierten Daten so auf, dass sie im Alltag nutzbar sind – rollenbezogen, aktuell und verständlich visualisiert.
Dabei steht nicht die Komplexität im Vordergrund, sondern die Entscheidungsrelevanz.
Unser Ziel:
Informationen dort verfügbar machen, wo Entscheidungen getroffen werden.
Technologie allein verändert kein Unternehmen.
Datenkompetenz entsteht, wenn Mitarbeitende Sicherheit im Umgang mit Kennzahlen gewinnen und Informationen selbstverständlich in ihre täglichen Entscheidungen integrieren.
Deshalb begleiten wir Projekte nicht nur technisch, sondern organisatorisch:
Einführung in Fachbereichen
Schulung und Befähigung
Klärung von Verantwortlichkeiten
Etablierung klarer Standards
Unser Ziel:
Aus einem Projekt eine nachhaltige Veränderung entstehen lassen.
Ein mittelständisches Unternehmen steuerte mehrere Bauprojekte parallel – von der Finanzierungsplanung über die Realisierungsbewertung bis zur operativen Projektüberwachung.
Die relevanten Informationen lagen verteilt in Excel-Listen, Einzelsystemen und manuellen Auswertungen.
Kostenstände wurden manuell zusammengeführt
Projektfortschritte waren nur verzögert sichtbar
Plan-Ist-Abweichungen mussten aufwendig recherchiert werden
Investoren erhielten Auswertungen mit zeitlichem Verzug
Entscheidungen waren möglich – aber nicht fundiert in Echtzeit.
Datengrundlage
Entscheidung durch Fakten
Gemeinsam haben wir zunächst die entscheidenden Steuerungspunkte identifiziert:
Welche Informationen benötigt ein Investor zur Finanzierungsentscheidung?
Welche Kennzahlen braucht die Projektleitung zur Realisierungsbewertung?
Welche Daten muss ein Bauleiter täglich zur Projektüberwachung sehen?
Auf dieser Basis wurden:
Kennzahlen einheitlich definiert
Datenquellen strukturiert zusammengeführt
Projekt-, Kosten- und Leistungsdaten konsistent modelliert
Erst anschließend erfolgte die technische Umsetzung in einer zentralen Analyseumgebung – rollenbezogen und entscheidungsorientiert.
Heute stehen alle relevanten Informationen auf Knopfdruck zur Verfügung:
Aktueller Projektstatus in Echtzeit
Transparente Kostenentwicklung pro Bauphase
Frühzeitige Erkennung von Budgetabweichungen
Fundierte Realisierungsabschätzungen für Investoren
Messbare Effekte:
Deutlich reduzierte manuelle Auswertungszeit
Schnellere Freigabe- und Finanzierungsentscheidungen
Höhere Transparenz zwischen Bauleitung, Projektsteuerung und Investoren
Mehr Sicherheit in der Projektüberwachung
Das Ergebnis ist kein neues Reporting-System.
Es ist ein Entscheidungswerkzeug –
vom Bauleiter auf der Baustelle bis zum Investor in der Finanzierungsphase.
Datengrundlage
Entscheidungen durch Fakten
Datenkompetenz, auch als "Data Literacy" bezeichnet, bezieht sich auf die Fähigkeit von Individuen oder Organisationen, Daten effektiv zu verstehen, zu interpretieren, zu analysieren und zu nutzen. Sie umfasst mehrere Aspekte:
Verstehen von Daten: Die Fähigkeit, verschiedene Datentypen und -quellen zu erkennen und deren Bedeutung zu erfassen.
Datenanalyse: Die Fähigkeit, Daten mithilfe von statistischen Methoden oder Analysetools auszuwerten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren.
Interpretation von Ergebnissen: Die Fähigkeit, die Ergebnisse der Datenanalyse in einen sinnvollen Kontext zu setzen und daraus fundierte Entscheidungen abzuleiten.
Datenvisualisierung: Die Fähigkeit, Daten in verständlicher Form darzustellen (z.B. durch Diagramme oder Grafiken), um komplexe Informationen leichter zugänglich zu machen.
Datenethik: Das Bewusstsein für ethische Fragen im Umgang mit Daten, einschließlich Datenschutz und verantwortungsvollem Umgang mit sensiblen Informationen.
Datenkompetenz ist in der heutigen datengetriebenen Welt von entscheidender Bedeutung, da sie es Einzelpersonen und Unternehmen ermöglicht, informierte Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
Business Intelligence (BI) bezeichnet eine Reihe von Technologien, Anwendungen und Praktiken, die Unternehmen dabei unterstützen, Daten zu sammeln, zu analysieren und in umsetzbare Informationen umzuwandeln. Ziel von BI ist es, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Unternehmensleistung zu verbessern. Die wichtigsten Aspekte von Business Intelligence sind:
Datenintegration: BI-Systeme sammeln Daten aus verschiedenen Quellen, wie z.B. internen Datenbanken, externen Datenquellen oder Cloud-Diensten, um eine umfassende Sicht auf die Unternehmensdaten zu ermöglichen.
Datenanalyse: BI-Tools bieten Funktionen zur Analyse von Daten, einschließlich statistischer Analysen, Trendanalysen und Prognosen. Dies hilft Unternehmen, Muster und Zusammenhänge in ihren Daten zu erkennen.
Reporting: BI umfasst die Erstellung von Berichten und Dashboards, die wichtige Leistungskennzahlen (KPIs) visualisieren und es Entscheidungsträgern ermöglichen, den aktuellen Stand des Unternehmens schnell zu erfassen.
Datenvisualisierung: Durch grafische Darstellungen werden komplexe Daten verständlicher gemacht. Visualisierungen helfen dabei, Erkenntnisse klarer zu kommunizieren und Trends leichter zu erkennen.
Entscheidungsunterstützung: BI-Tools bieten Entscheidungsunterstützung durch die Bereitstellung relevanter Informationen zur richtigen Zeit, sodass Führungskräfte informierte Entscheidungen treffen können.
Performance Management: BI hilft Unternehmen dabei, ihre Leistung zu überwachen und strategische Ziele festzulegen sowie deren Fortschritt zu verfolgen.
Insgesamt ermöglicht Business Intelligence Unternehmen, datengetrieben zu arbeiten und Wettbewerbsvorteile durch bessere Einsichten in ihre Geschäftsprozesse und Marktbedingungen zu erlangen.
Die Entwicklung einer Datenstrategie ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie eine strukturierte Herangehensweise an den Umgang mit Daten bietet. Hier sind einige Gründe, warum eine Datenstrategie wichtig ist:
Wettbewerbsvorteil: Eine gut durchdachte Datenstrategie ermöglicht es Unternehmen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, die ihnen helfen, sich von der Konkurrenz abzuheben und Marktchancen besser zu nutzen.
Effiziente Datennutzung: Eine klare Strategie hilft dabei, Daten effizient zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Dies reduziert redundante Prozesse und verbessert die Datenqualität.
Bessere Entscheidungsfindung: Mit einer soliden Datenstrategie können Unternehmen relevante Informationen schnell abrufen und analysieren, was zu fundierteren Entscheidungen führt.
Kundenerlebnis verbessern: Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen personalisierte Erlebnisse schaffen und ihre Produkte oder Dienstleistungen besser auf die Bedürfnisse ihrer Kunden abstimmen.
Risikomanagement: Eine Datenstrategie hilft dabei, Risiken im Zusammenhang mit Datenschutz und -sicherheit zu identifizieren und zu minimieren, indem sie Richtlinien für den verantwortungsvollen Umgang mit Daten festlegt.
Compliance und Regulierung: In vielen Branchen gibt es gesetzliche Anforderungen an den Umgang mit Daten (z.B. Datenschutzgesetze). Eine klare Datenstrategie stellt sicher, dass das Unternehmen diese Vorschriften einhält.
Innovation fördern: Durch den Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten können Unternehmen neue Geschäftsmöglichkeiten identifizieren und innovative Produkte oder Dienstleistungen entwickeln.
Kollaboration verbessern: Eine gemeinsame Datenstrategie fördert die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen im Unternehmen, da alle Beteiligten auf dieselben Informationen zugreifen und diese nutzen können.
Langfristige Planung: Eine strategische Herangehensweise an Daten ermöglicht es Unternehmen, langfristige Ziele festzulegen und ihre Ressourcen entsprechend auszurichten.
Insgesamt trägt eine gut definierte Datenstrategie dazu bei, dass Unternehmen datengestützt arbeiten können, was in der heutigen digitalen Welt unerlässlich ist. Sie schafft eine Grundlage für Wachstum, Effizienz und Innovation.
Echtzeitanalysen bieten eine Vielzahl von Vorteilen für Unternehmen, die in einer dynamischen und datengetriebenen Umgebung agieren. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:
Schnelle Entscheidungsfindung: Echtzeitanalysen ermöglichen es Unternehmen, sofortige Einblicke in ihre Daten zu gewinnen, was zu schnelleren und fundierteren Entscheidungen führt. Dies ist besonders wichtig in schnelllebigen Branchen.
Proaktive Maßnahmen: Mit Echtzeitanalysen können Unternehmen Probleme oder Chancen sofort erkennen und proaktive Maßnahmen ergreifen, anstatt reaktiv zu handeln. Dies kann dazu beitragen, Risiken zu minimieren und Chancen optimal zu nutzen.
Verbessertes Kundenerlebnis: Durch die Analyse von Kundendaten in Echtzeit können Unternehmen personalisierte Angebote und Dienstleistungen bereitstellen, die auf den aktuellen Bedürfnissen und Verhaltensweisen der Kunden basieren.
Optimierung von Geschäftsprozessen: Echtzeitanalysen helfen dabei, ineffiziente Prozesse zu identifizieren und sofortige Anpassungen vorzunehmen, um die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.
Bessere Marktanpassung: Unternehmen können Trends und Veränderungen im Marktumfeld schneller erkennen und ihre Strategien entsprechend anpassen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Risikomanagement: Durch die kontinuierliche Überwachung von Daten können Unternehmen potenzielle Risiken frühzeitig identifizieren und geeignete Maßnahmen ergreifen, um negative Auswirkungen zu minimieren.
Erhöhung der Agilität: Die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu analysieren, fördert eine agile Unternehmenskultur, in der Teams schnell auf Veränderungen reagieren können.
Effektive Ressourcenallokation: Echtzeitanalysen ermöglichen es Unternehmen, Ressourcen gezielt dort einzusetzen, wo sie am dringendsten benötigt werden, basierend auf aktuellen Daten und Analysen.
Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die Echtzeitanalysen nutzen, können sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie schneller auf Marktveränderungen reagieren als ihre Konkurrenten.
Datengetriebene Innovation: Die kontinuierliche Analyse von Daten in Echtzeit kann neue Ideen und Innovationsmöglichkeiten hervorbringen, da Unternehmen besser verstehen, was bei ihren Kunden funktioniert und was nicht.
Insgesamt tragen Echtzeitanalysen dazu bei, dass Unternehmen agiler, reaktionsschneller und datengestützter arbeiten können, was in der heutigen Geschäftswelt von entscheidender Bedeutung ist.
Die Investition in Datenqualität ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da die Qualität der Daten direkte Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung, Effizienz und letztlich den Geschäftserfolg hat. Hier sind einige Gründe, warum Unternehmen in Datenqualität investieren sollten:
Fundierte Entscheidungen: Hohe Datenqualität gewährleistet, dass Entscheidungen auf verlässlichen und genauen Informationen basieren. Schlechte Daten können zu Fehlentscheidungen führen, die kostspielige Fehler nach sich ziehen.
Effizienzsteigerung: Wenn die Datenqualität hoch ist, müssen weniger Ressourcen für die Bereinigung und Validierung von Daten aufgewendet werden. Dies führt zu einer effizienteren Nutzung von Zeit und Geld.
Verbessertes Kundenerlebnis: Hochwertige Kundendaten ermöglichen es Unternehmen, personalisierte Dienstleistungen anzubieten und besser auf die Bedürfnisse ihrer Kunden einzugehen. Dies kann die Kundenzufriedenheit und -bindung erhöhen.
Risikomanagement: Ungenaue oder unvollständige Daten können Risiken erhöhen, insbesondere im Hinblick auf Compliance-Vorgaben oder rechtliche Anforderungen. Investitionen in Datenqualität helfen dabei, diese Risiken zu minimieren.
Wettbewerbsvorteil: Unternehmen mit hochwertigen Daten können schneller auf Marktveränderungen reagieren und fundierte strategische Entscheidungen treffen, was ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft.
Bessere Analysen: Die Qualität der Analyseergebnisse hängt direkt von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Hochwertige Daten führen zu präziseren Analysen und besseren Erkenntnissen.
Kostensenkung: Die Behebung von Problemen, die durch schlechte Daten verursacht werden (z.B. falsche Bestellungen oder ineffiziente Marketingkampagnen), kann teuer sein. Investitionen in Datenqualität können langfristig Kosten sparen.
Erhöhte Agilität: Unternehmen mit hochwertigen Daten sind agiler und können schneller auf Veränderungen im Markt oder im Kundenverhalten reagieren.
Langfristige Strategie: Eine starke Fokussierung auf Datenqualität unterstützt eine nachhaltige datengetriebene Kultur im Unternehmen, die langfristig zu besseren Ergebnissen führt.
Vertrauen in die Daten: Wenn Mitarbeiter wissen, dass sie mit qualitativ hochwertigen Daten arbeiten, steigt das Vertrauen in die Informationen und damit auch in die Entscheidungen, die auf diesen Informationen basieren.
Insgesamt ist die Investition in Datenqualität nicht nur eine technische Notwendigkeit, sondern auch eine strategische Entscheidung, die erhebliche Auswirkungen auf den Erfolg eines Unternehmens haben kann.
Nein. Sie treffen die richtigen Entscheidungen. Wir kümmern uns um den Rest.
Der Datenkompetenz-Check gibt Ihnen eine erste Einschätzung in folgenden Bereichen:
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