Wir helfen Ihnen, eine klare Datenerzählung für Ihr Unternehmen zu erstellen, zusammen mit einer Roadmap, um Ihre Transformation zu leiten. Hier sind einige der typischen Kundenherausforderungen und -möglichkeiten, die wir sehen.
DE_DataStrategy - Element - Competitors
Unsere Wettbewerber investieren zunehmend in Daten. Wir wissen, dass wir dasselbe tun sollten, wir sind uns nur nicht sicher, wo wir anfangen sollen.
False
DE_DataStrategy - Element - Buzzwords
Wie sollten wir auf die neuesten Daten-Buzzwords und -Trends reagieren? Müssen wir KI und maschinelles Lernen „tun“?
False
DE_DataStrategy - Element - Invest
Wir haben viel in Daten und Technologie investiert – aber niemand scheint sie zu nutzen.
False
DE_DataStrategy - Element - Acquisition
Wir haben eine Reihe von Akquisitionen hinter uns und müssen unsere Strategien und Arbeitsweisen vereinheitlichen.
False
DE_DataStrategy - Element - Innovation
Wir können unserer Konkurrenz einen Schritt voraus sein, indem wir frühzeitig in Daten investieren und sie zur Steuerung von Innovation und Betriebseffizienz nutzen.
False
DE_DataStrategy - Element - Connect
Wir verstehen Daten, aber sie könnten mehr für uns tun: Wir verbinden sie nicht gut mit unserer Geschäftsstrategie.
False
DE_DataStrategy - Element - Customer
Wir müssen wissen, wie ein „guter“ Kunde aussieht – und wie ein „großartiger“ Kunde aussieht.
False
DE_DataStrategy - Element - Products
Wir wollen Daten besser nutzen, um neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.
False
0
Grid
Four Columns
White
Center
With Borders
Small Image
Default
DE_Empty Space DStrat
Empty Space
False
DE_Diagram_Our resources and capability - DataStrategy
Unser Ansatz zur Datenstrategie.
Verknüpfen und Priorisieren von Dateninitiativen mit Ihren Geschäftszielen.
In enger Zusammenarbeit mit Ihren Geschäftsinteressenten entwickeln wir umsetzbare Datenstrategien, die Ihre Investitionen formen und steuern. Wir ordnen Dateninitiativen den Geschäftszielen zu – identifizieren zunächst die Datenchance und erstellen dann eine übergreifende Datenvision, die mit den Geschäftsambitionen verbunden ist.
Wir nehmen uns die Zeit, um zu verstehen, was Ihr Unternehmen von anderen unterscheidet, die Herausforderungen und Chancen, mit denen Sie konfrontiert sind, die Treiber für den Wandel in Ihrer Branche und die sich entwickelnde Wettbewerbslandschaft.
False
Value Proposition Inverted
False
DE_DataStrategy - Maturity Assessment
DE_DataStrategy - Maturity Assessment
Reifeprüfung.
Wir analysieren dann Ihre bestehende Datenreife anhand unserer proprietären Benchmarking-Tools und vereinbaren einen Zielzustand, um Ihr Datenpotenzial auszuschöpfen. Als Teil davon setzen wir gemeinsam Initiativen um, die darauf abzielen, die Reife auf ausgewogene Weise zu beschleunigen.
False
Value Proposition
False
DE_Data Strategy ValueProp-Roadmap
DE_empty1 DStrat
False
DE_DataStrategy - Roadmap
Fahrplan.
Mithilfe von Ideenfindungs- und Planungsframeworks erstellen wir dann eine Roadmap, um Ihre Datentransformation zu steuern, und identifizieren eine Reihe von frühen Initiativen, um schnell Wert zu liefern und Schwung auf dem Weg zum datengesteuerten Erfolg zu schaffen.
Wir arbeiten mit Ihnen zusammen, um eine Reihe von ersten Datenprojekten mit einem ausreichenden Detaillierungsgrad zu spezifizieren, um einen umsetzbaren ersten Schritt zu schaffen. Wir helfen Ihnen auch dabei, einen High-Level-Investment-Case zu erstellen, um interne Freigabeprozesse zu beschleunigen und Pläne für das Buy-in von Führungskräften zu sozialisieren.
False
Value Proposition Inverted
False
DE_What it means to you table - DataStrategy
Wie wir arbeiten und was es für Sie bedeutet.
DE_How it work & what it means to you.
Wie wir arbeiten.
Was es für Sie bedeutet.
Definition eines klaren Narrativs rund um die Rolle von Daten in der Zukunft Ihres Unternehmens.
Richten Sie Ihre Teams auf eine einzige Vision für Daten und ihre Beziehung zu Ihren wichtigsten Geschäftszielen aus. Helfen Sie den Beteiligten, das Potenzial und ihre Rolle bei der Förderung der Datenreife zu verstehen.
Recherche & Analyse: Was Ihre Wettbewerber mit Daten machen und wie schnell sich Ihre Branche verändert.
Verstehen Sie die Treiber für den Wandel in Ihrer Branche und die sich entwickelnde Wettbewerbslandschaft. Lassen Sie sich von Erfolgsgeschichten inspirieren und vermeiden Sie Fallstricke. Schwung erzeugen.
Ist- und Soll-Zustandsdefinition.
Visualisieren Sie die Lücke zwischen der aktuellen und zukünftigen Fähigkeit, Investitionsfälle zu unterstützen und voranzutreiben, und binden Sie die Geschäftsleitung in die Reise ein.
Roadmap zum Zielzustand, entwickelt in Zusammenarbeit mit Ihrer internen Programmleitung.
Ein klarer Überblick über die primär durchzuführende Arbeit, die gegenseitigen Abhängigkeiten von Initiativen und Aktivitäten und eine gut spezifizierte Reihe von empfohlenen sofortigen ersten Schritten. Eine zusammenhängende Roadmap von Workstreams und Initiativen gibt Ihnen einen praktischen Weg zum Aufbau einer ausgewogenen Datenreife.
True
Base
False
IN AKTION
DE_DATA - DataStrat CaseStudy
GAP Group
Erschließen Sie das Potenzial von Daten und Analysen, um das Wachstum zu beschleunigen.
GAP Hire Solutions wurde 1969 gegründet und ist Großbritanniens führendes unabhängiges Vermietungsunternehmen für Ausrüstung. Mit zehn Abteilungen und über 140 Standorten in ganz Großbritannien bieten sie alles von Baggern und Werkzeugen bis hin zu Gleismatten und tragbaren Toiletten.
Die GAP Group suchte nach einem erfahrenen Partner, um eine effektive, praktische Roadmap zu entwerfen, die darauf ausgelegt ist, starke Verbindungen zwischen Datenwert und Geschäftszielen herzustellen. Unsere Datenberater haben die Geschäfts- und Wettbewerbslandschaft der GAP Group untersucht und analysiert, um die Möglichkeiten für datengesteuerte Innovationen zu verstehen. Wir haben gemeinsam eine Reihe von Kandidatendatenprojekten entwickelt, die mit Schlüsselbereichen wie informiertes Geschäft, bessere Verbrauchergespräche und intelligente Entscheidungsfindung verknüpft sind, und eine Datenstrategie und einen Fahrplan mit Initiativen für die Umsetzung in den nächsten 2 Jahren bereitgestellt.
DE_Logo- Data - Case Study - DataStrategy Services
Logo
False
Career Progression Services
False
DE_Empty Space DStrat
Empty Space
False
Unsere Kunden.
Wir lieben, was wir tun, und wir arbeiten mit einigen der klügsten Köpfe in den klügsten Unternehmen zusammen: von Smart-Home-Geräten, Weltraumforschung und Bier bis hin zu Fertigung, Finanzen, Ökologie und Logistik.
Erstellen Sie überzeugende Omnichannel-Erlebnisse von der Bar bis zum Browser.
BREWDOG
Optimierung von Leistung und Support mit 360°-Einblick in das Elite-Frauenspiel.
ENGLAND & WALES CRICKET BOARD
Demokratisierung von Daten zur Einbindung neuer Gemeinschaften und zum Schutz des britischen Meeresbodens.
THE CROWN ESTATE
Bereitstellung der horizontalen Skala, um in neue medizinische Forschungsfelder zu expandieren.
HANSON WADE
Verbesserung der Erfahrung und Vereinfachung des Lebens für Heimautomatisierungskunden.
HIVE
Bringen Sie On-Demand auf die beliebteste Plattform für TV-Listen und Rezensionen in Großbritannien.
RADIO TIMES
Kosten senken, Innovationen beschleunigen und neue Talente im Gesundheitswesen gewinnen.
Our Chief Data Scientist, Rich Pugh, on data within successful digital transformation.
Digital Transformation
2022-11-04T22:00:00Z
Watch & listen - 5 November 2022
Digital Transformation
Data Science
Data Transformation
The 5 pillars of data transformation.
Insight
Organisations on a data-driven journey want to achieve value from their data. Download this whitepaper to learn how to get started on your data-driven journey, and discover the pillars that define a successful transformation.
Organisations on a data-driven journey want to achieve value from their data, but what they are attempting isn’t really about digital, first and foremost — It’s actually about the necessity of transforming business models.
Download this whitepaper to learn how to get started on your data-driven journey, and discover the pillars that define a successful transformation.
Do you know who owns the data in your organisation? Should you care?
Blog
Branka Subotic, Ascent’s Principal Data Consultant looks at the various data roles within an organisation and the business-wide responsibility to make data-led business decisions.
data ownership, data owner, data steward, technical strategy, data & analytics, data-driven, data custodian
True
True
False
2021-12-12T00:00:00Z
Do you know who owns the data in your organisation? Should you care?
Data is arguably the biggest asset an organisation owns - but who’s ultimately responsible for it? Ascent’s Principal Data Consultant Branka Subotic considers the roles and responsibilities of data ownership.
Have you ever sat in a meeting with your Board or executive team when a really obvious question was asked that nobody truly had an answer for? Do you recall an uncomfortable silence followed by a senior leader providing a half-baked response (whilst two other senior leaders frantically messaged their teams)?
If you do (and you are not in the minority!) - ask yourself this: who should have had the answer? Who owns data in your organisation?
Data should drive ALL business-critical decisions.
The Covid-19 pandemic has disrupted (and is still disrupting) most industries. For some, it has led to a complete standstill for few months, and an urgent need to re-finance and cut costs. For others, it has meant a boost in sales and unprecedented growth.
Regardless of where your business stands in between these two extremes, you can say that it has taught us all how important it is to have accurate, readily available data that informs critical business decisions. Often, this is data which describes productivity per location, per sector, per type of product, per team, per employee, or it simply indicates the actual number of products sold, customers engaged, or employees in the company.
Let’s run with the latter example. If you ask HR how many employees there are, you will get a figure including everyone who has a contract with the company, permanent staff as well as contractors, but also staff who are on unpaid leave, special leave, sabbatical, secondment, etc.
If you ask Finance, you will get a number that reflects staff on the payroll. Therefore, the answers to the same question from HR and Finance will be different – but both can be considered ‘correct’. But which answer should you use to drive your business?
Governance and trust: data roles.
Data and analytics assets exist everywhere across an enterprise and vary in nature – and not all data and information is equal. Gartner suggests establishing a trust-based governance model that:
supports a distributed ecosystem of data and analytics assets
acknowledges the different lineage and curation of these assets, and
assists business leaders in making contextually relevant decisions with greater confidence.
The last point above is key - it all comes down to context. If we consider our earlier example, the scenario might be that the CEO is asking how many employees the company has because they need to decide how many they will furlough. Providing this kind of answer is only possible if the ‘People’ data in this company has a single owner who has a framework in place to steward the relevant data sets and deliver context-specific, relevant answers to organisational questions.
Which brings us to data governance roles. There are various approaches to the delineation of responsibilities around data but one of the simplest (and therefore my favourite), is the distinction between Data Owner, Data Steward and Data Custodian. You can read vast amounts of material on each of these roles from either Gartner or DAMA, but, succinctly, this is what they mean to me:
A Data Owner is the person accountable for the specific and logical groups of data assets (in our example, all data sets that constitute ‘People’ data), whether generated by the company or 3rd party (e.g., postcode database). The Data Owner can be a member of the executive team or a senior manager with delegated authority and a vested interest in ensuring data is managed appropriately.
A Data Steward is responsible for maintaining specialist knowledge about their data area, putting into place acceptable use of this data, maintaining necessary records about the data (metadata) and is consulted for operational advice regarding any changes about the acquisition, transformation, storage and consumption of this data (where consumption includes both human and system usage). They implement data strategy enterprise-wide for their data area and are also responsible for performing any transformations required for their data assets.
A Data Custodian is responsible for a set of data. Data Custodians are essentially data administrators who focus on the ‘how’, rather than the ‘why’ of data management. Data Custodians must communicate and collaborate with the Data Steward regarding any technical activities that impact the data within the Data Steward’s scope.
Here’s how that looks in practice:
Data governance ensures that the right people are assigned the right data responsibilities. It is mostly about strategy, roles, organisation and policies, whilst data stewardship is all about the execution and operationalisation of said policies for the benefit of the whole business, making sure that the data is accurate, in control, and easy to discover and process by the relevant parties.
NB: It is very important we do not mix Data Stewardship in any way with the business function within which the Data Steward happens to sit. The role they perform is company-wide.
In our previous example, the Data Steward for the ‘People’ data may well sit in the HR department, but they are responsible for the single source of truth for a total number of employees, staff demographics, contact details, licences/ qualifications and their validity, etc. Similarly, the Data Steward for the ‘Customer’ data could easily sit in the Commercial department, but their remit is to manage a complete and accurate set of customer data for the whole of the business.
“So what?”, you say. Why should you care about all of this?
It all comes down to a single source of truth. When your Executive asks a question, you want to make sure there is a single party responsible for getting to the answer, using a managed, quality-checked data source or sources. You want to prevent different parties going off on a tangent trying to answer the same question in silos, using locally produced data sets that are not quality checked, resulting in different answers, delivered in different formats with a range of differing assumptions.
What is good is to start asking this question today (not next week, or the week after). The longer you let the business evolve without a clear answer to who the data owners are, the longer you will lack clarity about your business, its performance, and clear lines of accountability.
So see your data for the asset that it is: go ahead, be brave, ask the question. And if you need a hand, the Ascent team is here to help you every step of the way!
Branka Subotic
Principal Data Consultant
Ascent
A strategic thinker, Branka is passionate about data, specialising in strategy and transformation. Branka’s primary role at Ascent is to help customers turn data into insight to support operational decision-making, having established her credentials in a mission-critical context: leading key alliances and advanced analytic teams in European air traffic management for over 15 years.
Branka is also a Chartered Engineer with a PhD in air traffic management, an MSc in aeronautical science and an MEng in air transport engineering.