Die Ausgangslage
Dateninitiativen bleiben oft hinter den Erwartungen zurück, weil die Grundlagen fehlen:
- Verantwortlichkeiten sind unklar
- Definitionen sind uneinheitlich
- Plattformen sind über- oder unterdimensioniert
- Das Betriebsmodell rund um Analytics wurde nie festgelegt
Die meisten Organisationen haben in Tools, Dashboards und Data Warehouses investiert und tun sich dennoch schwer, Geschäftsfragen konsistent zu beantworten.
Wie wir unterstützen
Unsere Arbeit in Daten und Analytics gliedert sich in vier Bereiche.
Datenstrategie und Betriebsmodell
- Data Ownership
- Governance-Frameworks
- Die Struktur von Daten- und Analytics-Teams
Plattform und Architektur
- Auswahl eines Cloud Data Warehouse
- Lakehouse-Design
- Datenintegration und Orchestrierung
- Einführung eines modernen Data Stacks
Analytics, BI und Self-Service
- Bereinigung von Dashboards
- Design eines Semantic Layer
- Self-Service-Tools, die das Business tatsächlich nutzt
Data Governance und Datenqualität
- Datenkataloge und Definitionen
- Lineage
- Die Richtlinien, die Analytics dauerhaft vertrauenswürdig halten
Formen der Zusammenarbeit
Fokussierte Analyse
- Reifegradanalyse
Laufendes Programm oder gezielte Einsätze
- Transformationsprogramme, abgestimmt auf Ihr Betriebsmodell und den Reifegrad Ihrer Datenfunktion