Beratung
Data Value Excellence
Coaching
Datenmanagement für das TOP Management im Mittelstand
Unser Data Value Excellence Coaching ist in 7 spezialisierte Module strukturiert, die maßgeschneiderte und tiefgehende Einblicke ins Datenmanagement bieten. Für das Top-Management in Industrie und Handel ist es von entscheidender Bedeutung, sich mit den Chancen und Anforderungen der Digitalisierung und des Datenmanagements zu beschäftigen, um das Unternehmen effizient und nachhaltig zu entwickeln.
Vor dem ersten Coaching-Termin werden die Teilnehmer aufgefordert, am Data-Readiness-Check teilzunehmen. Diese Analyse zeigt die aktuelle Sichtweise der einzelnen Teilnehmer auf das Datenmanagement. Dies bietet eine sehr gute Grundlage für die individuelle Ausgestaltung der einzelnen Module.
Grundlagen und Relevanz des Datenmanagements
Zielsetzung: Einführung in das Thema Datenmanagement und Schaffung eines grundlegenden Verständnisses für seine Bedeutung im Mittelstand.
Inhalt:
- Einführung in Datenmanagement: Grundlegende Begriffe, Konzepte und die Bedeutung von Daten als wertvolle Unternehmensressource.
- Datenarten und -quellen: Übersicht über strukturierte und unstrukturierte Daten sowie typische Datenquellen in mittelständischen Unternehmen.
- Der Wert von Daten: Wie Daten zur Entscheidungsfindung, Prozessoptimierung und Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit beitragen können.
Entwicklung einer Datenstrategie und Governance
Zielsetzung: Erarbeitung einer unternehmensweiten Datenstrategie und Implementierung einer effektiven Daten Governance.
Inhalt:
- Datenstrategie entwickeln: Schritte zur Erstellung einer datenbasierten Strategie, die die Unternehmensziele unterstützt und auf die Praxis abgestimmt ist.
- Daten Governance: Einführung in die Prinzipien und Strukturen einer effektiven Daten Governance, einschließlich Rollen, Verantwortlichkeiten und Richtlinien.
- Rechtskonformität und Datensicherheit: Kurze Einführung zur Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Anforderungen (z.B. DSGVO, Product Complience) und Implementierung notwendiger Sicherheitsmaßnahmen. Keine Beratung durch SDZeCOM – gerne empfehlen wir Ihnen weitere Experten.
Datenqualität und Prozessmanagement
Zielsetzung: Sicherstellung der Datenqualität und Etablierung effizienter Datenmanagementprozesse unter Einbindung relevanter Stakeholder.
Inhalt:
- Datenqualität sicherstellen: Methoden zur Überprüfung und Verbesserung der Datenqualität, um zuverlässige Entscheidungsgrundlagen zu schaffen.
- Prozessmanagement mit Stakeholdern: Einfache und praxisnahe Ansätze zur Optimierung von Datenprozessen unter Berücksichtigung aller Stakeholder.
- Tools und Technologien: Vorstellung relevanter Softwarelösungen und Technologien, die den Datenmanagementprozess unterstützen.
Von Koordination zu Kooperation: Weg von Datensilos
Zielsetzung: Förderung der abteilungsübergreifenden Zusammenarbeit im Datenmanagement und Abbau von Datensilos zugunsten einer integrierten Datenplattform.
Inhalt:
- Koordination vs. Kooperation: Warum eine Kooperationskultur im Datenmanagement Mehrwerte schafft.
- Datensilos abbauen: Aufzeigen der Nachteile isolierter Daten und der Vorteile einer zentralen, integrierten Datenplattform.
- Implementierung einer Datenplattform: Praktische Ansätze zur Einführung und Nutzung einer unternehmensweiten Datenplattform.
Datengetriebene Entscheidungsfindung und Datenkompetenz
Zielsetzung: Etablierung einer datengetriebenen Kultur und Steigerung der Datenkompetenz auf allen Unternehmensebenen.
Inhalt:
- Datengetriebene Kultur fördern: Methoden zur Etablierung einer datenorientierten Denkweise und Entscheidungsfindung im Unternehmen.
- Schulung und Change Management: Unterstützung bei der Schulung der Mitarbeiter und dem Management des kulturellen Wandels hin zu datenbasierten Entscheidungen.
- Data Literacy: Programme zur Steigerung der Datenkompetenz und des Datenbewusstseins im Unternehmen.
Praktische Umsetzung und kontinuierliche Verbesserung
Zielsetzung: Unterstützung bei der praktischen Implementierung der gelernten Konzepte und Sicherstellung der kontinuierlichen Verbesserung.
Inhalt:
- Roadmap zur Implementierung: Erstellung einer Umsetzungsstrategie, die auf die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten ist.
- Pilotprojekte und Testläufe: Durchführung von Pilotprojekten zur Validierung der Datenmanagementstrategie.
- Monitoring und kontinuierliche Verbesserung: Einführung von Methoden zur Überwachung der Datenmanagementprozesse und deren kontinuierlicher Verbesserung.
Zukunftstrends im Datenmanagement
Zielsetzung: Vorbereitung auf zukünftige Entwicklungen und Technologien im Bereich Datenmanagement.
Inhalt:
- Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Einführung in die Möglichkeiten und Anwendungen von KI und ML im Datenmanagement.
- Big Data und Cloud Computing: Nutzung von Big Data und Cloud-Technologien zur Skalierung des Datenmanagements.
- Zukunftssicherung: Wie mittelständische Unternehmen sich auf zukünftige Trends vorbereiten und ihre Datenstrategie anpassen können.
Weitere Eckpunkte:
- Die Dauer beträgt insgesamt 1,5 Tage. Dies kann entweder an einem Stück durchgeführt werden oder in separate Abschnitte.
- Starker Transfer kann möglich sein. Dieser ist bezogen auf Ihre Anforderungen und in Ihr Unternehmen.
- Handout: Sie erhalten ein Summary mit den wichtigen Themen und ersten Einschätzungen.
- Teilnehmeranzahl: Max. 6 Teilnehmer.
- Empfehlung: Vor dem Coaching füllen die Teilnehmer den Data Readiness Check aus.