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User Guide: Wettbewerbsfaktor Daten

Immer mehr Unternehmen erkennen den Wert von Daten und finden Wege, sie zu monetarisieren. 

Mit zunehmender Digitalisierung von Gesellschaft und Wirtschaft werden immer mehr Daten erhoben. Erfahren Sie im User Guide, wie Sie sich in Ihrem Unternehmen die Macht der Daten zunutze machen und daraus Wettbewerbsvorteile am Markt erzielen. 

Daten im Sinne der sogenannten Datenökonomie zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmen nutzbar zu machen und sie als essenziellen Wertschöpfungsfaktor der Zukunft zu betrachten, ist Chance und Herausforderung zugleich. Beispielsweise sind fertigende Unternehmen durch das Sammeln von Daten über den Produktionsprozess in der Lage, Bereiche zu identifizieren, in denen bislang unentdeckte Verbesserungspotenziale liegen. Diese zu erkennen und zu nutzen, führt zu mehr Effizienz und gesteigerter Produktivität. Dadurch wiederum verbessert sich die Ertragslage. Und dies ist nur eine von vielen Möglichkeiten, wie Unternehmen Daten zur Monetarisierung nutzen können.



Im User Guide erwarten Sie diese Inhalte

Der Weg zur datengetriebenen Organisation 

Fallbeispiele aus der Industrie

Die 7 Schritte zur Datenökonomie

  • Datenökonomie: Warum Unternehmen datengetriebene Entscheidungen treffen

    Immer mehr Unternehmen setzen auf Datenanalyse, um ihre Abläufe zu verbessern. Gleichzeitig eröffnet eine Aufzeichnung von Nutzungsdaten Möglichkeiten für neuartige Geschäftsmodelle. Lässt sich beispielsweise verfolgen, wie häufig die Geräte eines Unternehmens genutzt werden, kann es der Kundschaft anbieten, auch nur für diesen Nutzungszeitraum zu bezahlen – etwa in Form eines Mietmodells mit Pay-Per-Use-Abrechnung. Der Industriekunde zahlt nur für die tatsächliche Nutzung der Maschine. Das können zum Beispiel Betriebsstunden, die Anzahl der produzierten Teile oder verbrauchte Mengen sein, wie zum Beispiel ein Volumen an Druckluft.

    Datengetriebene Prozessoptimierung – wo anfangen?

    Ganz gleich, ob Sie versuchen, Ihren Umsatz zu steigern, Kunden zu binden oder Ihre Effizienz zu verbessern - datengestützte Entscheidungsfindung ist der Schlüssel zum Erfolg. Aber wo fangen Sie an? Die Entwicklung zu einem datengesteuerten Unternehmen lässt sich nicht auf einen Schlag vollziehen. Mit einem schrittweisen Vorgehen legen Sie den Grundstein für einen erfolgreichen Wandelprozess.

    Im User Guide finden Sie hierzu ein Modell, anhand dessen der Reifegrad eines Unternehmens bestimmt werden kann und das die nächsten realistischen Schritte aufzeigt.


 



  • Interview im User Guide

    Die Unternehmen müssen den erwarteten Nutzen (Mehrwert) des Anwendungsfalls genau definieren: Was soll die spätere Lösung genau leisten und wie soll sie in der Praxis eingesetzt werden?

    Carsten Roepke, Consultant & Business Analyst, T-Systems MMS

Datengetriebene Geschäftsmodelle – Welchen Mehrwert bieten Daten?



► Daten können zur Verbesserung der Entscheidungsfindung eingesetzt werden.

► Sie dienen der Optimierung von Prozessen.

► Sie unterstützen bei der Gewinnung von Erkenntnissen beispielsweise über das Kundenverhalten.

Ein Unternehmen, das in der Lage ist, Daten über das Kaufverhalten seiner Kunden zu sammeln und zu analysieren, wird bessere Entscheidungen über den Warenbestand treffen als ein Konkurrent, der keinen Zugang zu diesen Informationen hat. Dank Datenanalyse lassen sich auch Ineffizienzen erkennen und Wege zur Verbesserung der Mitarbeiterleistung finden. Kurzum, Daten bieten eine Fülle von Möglichkeiten für diejenigen, die bereit sind, sie zu sammeln und zu analysieren.



Über den User Guide „Wettbewerbsfaktor Daten“

 

Grundlagen

In welchen Bereichen können Daten eingesetzt werden? Was sind die Meilensteine auf dem Weg in die Datenwirtschaft? Wie lassen sich Daten nutzenbringend auswerten? 

Datenstrategie im Unternehmen

Welchen Reifegrad hat Ihr Unternehmen? Wie schaffen Sie gute Voraussetzungen für eine zukunftssichere Datenstrategie und Infrastruktur? 

Akustische Diagnose

Wie plant der US-amerikanische Halbleiterproduzent
Global Foundries Ausfallzeiten in bestimmten Bereichen um
25 bis 35 Prozent zu reduzieren? 



Einblick in den User Guide


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