Holistische Analyse entlang der gesamten Wertschöpfungskette

Mit dem Reifegrad eines Unternehmens auf seinem Weg zur Data Performing Enterprise wächst auch die Erwartung von Stakeholdern und Sponsoren an die Ergebnisse wie etwa gewinnbringende Datenprodukte und deren Fähigkeiten. Die Erwartungen der Entscheidungsträger und Verantwortlichen der Geschäftsfunktionen an dem Impact von Daten auf den Geschäftserfolg wachsen exponentiell. Dagegen entwickelt sich die Organisation eines Unternehmens – Mitarbeitende, Prozesse und Technologien – naturgemäß eher linear. Die daraus resultierende Lücke zwischen dem, was erwartet wird und dem, was unter den konkreten Bedingungen in der Organisation tatsächlich realisierbar ist, stellt Unternehmen vor Herausforderungen. Viele Chancen durch vermutetes Potenzial bleiben zwangsläufig ungenutzt. Die Experten von INFOMOTION unterstützen Unternehmen dabei, aus dem stetig wachsenden Pool von Chancen, die Datenprodukte und Projekte auszuwählen, die den größten Mehrwert versprechen. Um die begrenzten Ressourcen so effizient wie möglich einzusetzen, werden Data Value Potentials im Unternehmen systematisch identifiziert und unter Berücksichtigung relevanter Kriterien – Wertschöpfungskette, digitale Roadmap, Unternehmensstrategie, Markt, Umsetzbarkeit und weitere Einflussfaktoren – für die Umsetzung priorisiert. In Workshops und Geschäftsfeldanalysen unterstützen unsere erfahrenen Experten dabei, relevante Handlungsfelder für die Steigerung des Nutzens, der Qualität, für die Kostenreduktion oder Risikominimierung zu erkennen und einen nachhaltigen Mehrwert aus Daten zu schaffen. Data Value Potentials Scan – Methoden und Tools Holistische Analyse mit Top-Down-Blickwinkel Aufdecken von Datenwertpotenzialen in enger Zusammenarbeit mit dem Management. Data Value Potentials Heat Map Identifizieren und Priorisieren von Handlungsfeldern in der Organisation zur Optimierung bzw. Innovation. Machbarkeitsanalyse Abwägen der Aufwände gegen Benefits, um die Maßnahmen zur Schaffung von Data Value zu priorisieren. Data Products Collection Bottom-up-Analyse und Priorisierung möglicher Produkte, Erhebung bereits bekannter Data Use Cases. Trendanalyse Wir bringen das Wissen über relevante Datentechnologie-Trends ein und unterstützen dabei, diese zu evaluieren. Workshops auf Basis bewährter Methoden wie Design Thinking, u. a. in unseren Innovation Labs in Stuttgart und Frankfurt. #Vorgehensweise