Intelligent Data & Analytics Strategy

Bei vielen Unternehmen bleibt ein Teil des Potentials von vorhandenen Datenbeständen aufgrund von fragmentierten Datenquellen, fehlenden Qualitätsstandards und einer punktuellen Governance weitgehend ungenutzt. Diese Ausgangslage betrifft nicht nur die Analytics-Fähigkeit eines Unternehmens, sondern ist auch die entscheidende Voraussetzung dafür, ob KI-Initiativen tatsächlich tragfähig sind oder an einer unzureichenden Datenbasis scheitern.

Kontext und Relevanz

Die Investitionsbereitschaft in Künstliche Intelligenz (KI) und Advanced Analytics hat in den vergangenen Jahren zugenommen. Jedoch liefert ein erheblicher Teil dieser Investitionen nicht die erwartete Wirkung. Der häufigste Grund dafür ist eine unzureichende Datengrundlage. Dabei führen inkonsistente Datenquellen, fehlende Verantwortlichkeiten für Datenqualität und das Fehlen einer strukturierten Analytics-Architektur dazu, dass selbst leistungsfähige KI-Systeme keine verlässlichen Outputs erzeugen. Eine belastbare Data Foundation und eine klar definierte Data Governance sind damit keine nachgelagerten IT-Themen, sondern strategische Voraussetzungen für jede Form datengetriebener Wertschöpfung.

Unser Ansatz

FOSTEC & Company entwickelt eine vollständige Intelligent Data & Analytics Strategy in vier aufeinander aufbauenden Phasen (Abbildung 1: Vier-Phasen-Ansatz zur Entwicklung einer belastbaren Data & Analytics Strategy), die von der Bestandsaufnahme bis zur wirtschaftlichen Verwertung der Datenbestände reicht. Da eine belastbare Datengrundlage die Funktionsfähigkeit aller KI-Cluster bestimmt, ist dieses Modul das strategische Fundament des gesamten KI-Portfolios von FOSTEC & Company.

1. Data Foundation: Die bestehende Datenbasis wird systematisch erfasst und hinsichtlich Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität beurteilt. Das Data Strategy Document beschreibt den Ist-Zustand der Datenlandschaft, identifiziert strukturelle Lücken und legt die strategische Zielarchitektur fest. Diese Grundlage ist die notwendige Voraussetzung für alle nachgelagerten Phasen und für jede Form von AI-Integration.

2. Analytics-Strategie: Auf Basis der Data Foundation wird eine Analytics Architecture entwickelt, die Analyse- und Berichtsanforderungen nach Hierarchieebene, Steuerungslogik und Nutzungskontext strukturiert. Sie schafft damit die strukturelle Grundlage für ein unternehmensweites Analyse- und Berichtssystem und ist direkt anschlussfähig an bestehende und geplante KI-Initiativen aller Kompetenzfelder.

3. Data Governance: Das Data Governance Framework legt Verantwortlichkeiten, Qualitätsstandards, Zugangsrechte und Prozesse für Datenpflege und Datenbereinigung verbindlich fest. Außerdem sichert es die langfristige Datenintegrität und ist damit die operative Voraussetzung dafür, dass alle KI-Module des Unternehmens dauerhaft auf einer verlässlichen Datenbasis arbeiten.

4. Data-Monetarisierung: Potenziale zur wirtschaftlichen Verwertung der Datenbestände werden identifiziert und bewertet. Die Monetization Roadmap unterscheidet zwischen interner Wertschöpfung durch verbesserte Steuerungsentscheidungen und externer Verwertung durch datenbasierte Produkte oder Partnermodelle. Sie priorisiert Szenarien nach erzielbarem wirtschaftlichem Beitrag und Umsetzungsaufwand und schließt damit die strategische Betrachtung der Daten als Unternehmensressource ab.

Abbildung 1: Vier-Phasen-Ansatz zur Entwicklung einer belastbaren Data & Analytics Strategy

Ergebnisse und Wirkung

Mandanten erhalten ein vollständiges Data Strategy Document, welches den strategischen Rahmen für die Weiterentwicklung der Datenlandschaft definiert, eine implementierungsreife Analytics Architecture als strukturelle Grundlage für Analyse- und Berichtssysteme, ein verbindliches Data Governance Framework sowie eine priorisierte Monetization Roadmap. Es wird eine belastbare Datengrundlage geschaffen, die es KI-Modellen, Automatisierungsinitiativen und datengestützten Steuerungssystemen ermöglicht ihr Potential zu realisieren. Als Einstieg schafft es die strukturelle Voraussetzung dafür, dass alle nachgelagerten KI-Investitionen tragfähig sind und die erwarteten Ergebnisse liefern.

Einordnung im Leistungsportfolio

Das Leistungsportfolio Digital & Operational Performance Services beinhaltet Leistungen von unterschiedlichem Umfang und Fokus. FOSTEC & Company bietet umfangreiche Services zur Steigerung der digitalen und operativen Performance an:

• Digital & Commerce Operating Model Design
• Cost & Margin Intelligence
• AI-Powered Process & Workflow Automation
• Commerce Operations & Supply Chain Performance
• Data-Driven Performance Steering
• Technology Efficiency & Platform Optimization
• Intelligent Data & Analytics Foundation

Erfahren Sie in einem persönlichen Erstgespräch, wie FOSTEC & Company die Datengrundlage Ihres Unternehmens strategisch bewertet und eine belastbare Analytics-Architektur entwickelt – kontaktieren Sie uns.