Data & AI Strategie
Strategie vor Technologie
Eine Data & AI Strategie beantwortet, welche Daten Sie brauchen, wie Informationen fliessen, wer Verantwortung trägt – und welche Massnahmen Umsatz, Kosten und Risiko messbar verbessern.
Fünf Säulen
Von der Vision zur Planung
Entlang dieser fünf Säulen erarbeiten wir mit Ihnen die Data & AI Strategie.
Vision
- Geschäftsmodell
- Marktsituation
- Zielbild
Data
- Interne und externe Datenquellen
- Datenqualität
- Datenverfügbarkeit
- Datensicherheit und Datenschutz
Information
- Design der Informationsgewinnung
- Informationsfluss
- Echtzeit- und In-Time-Verfügbarkeit
- Datenwerkzeuge und Methoden
Knowledge
- Data Driven Thinking
- Organisation und Verantwortlichkeiten
- Bewertung, Evaluation, Genauigkeit
- Priorisierung
Planning
- Prototyping
- Make or Buy
- Team-Setup
- Meilensteine
Data Strategy – konkrete Massnahmen für
- Mehr Umsatz
- Weniger Kosten
- Besseres Risikomanagement
Data & AI Assessment
Die Schnittstellen im Blick
Eine Data & AI Strategie zu entwickeln heisst auch, den vielen Schnittstellen im Unternehmen besondere Aufmerksamkeit zu schenken.
Diese Schnittstellen bestehen nicht nur zwischen IT-Systemen, die Quell- und Zielsysteme jeder KI-Anwendung sein können. Auch Geschäftsprozesse und Stakeholder wie Lieferanten und Kunden sind wichtige Schnittstellen.
- IT-Systeme
- Daten
- API
- KI
- Geschäftsprozesse
Data Analytics Evolution
Vier Reifestufen der Analytik
Der Nutzen wächst mit jeder Stufe – ebenso die Komplexität. Wir holen Sie dort ab, wo Sie stehen.
- 01
Descriptive
Welche Geschäftsereignisse sind eingetreten – und wann? Standard-Reporting, BI, OLTP/OLAP.
- 02
Diagnostic
Warum sind diese Ereignisse eingetreten? Kausalanalysen auf bereinigten Daten.
- 03
Predictive
Welche Ereignisse werden eintreten – und wann? Prognosemodelle mit grossem Wert.
- 04
Prescriptive
Wie muss das Unternehmen konfiguriert sein, um das Optimum zu erreichen? Optimierung – der volle Wert.
Data vs. Digital
Mehr Daten dank Digitalisierung
Digitalisierung erzeugt Daten: Anwendungen in Hardware und Software füllen Datenbanken und Data Lakes. Erst die Analyse mit Data Science, Big Data und KI macht daraus Wissen, das zurück in die Anwendungen fliesst.
- 01
Application (Hardware)
- 02
Application (Software)
- 03
Databases (Data Lake)
- 04
Analysis (Data Science)
Wo steht Ihr Unternehmen?
Mit einem Data & AI Assessment schaffen wir in wenigen Wochen Klarheit über Datenbasis, Schnittstellen und die wirkungsvollsten nächsten Schritte.