Ist Ihr Unternehmen bereit für Data Science?

Wenn Sie die Bereitschaft Ihres Unternehmens vor dem Start einer Dateninitiative bewerten, können Sie den Erfolg gezielt planen.

WARUM READINESS WICHTIG IST DIMENSIONEN DER READINESS READINESS MESSEN SO FUNKTIONIERT ES UNSER PROZESS WAS SIE ERHALTEN WARUM ISC?CASE STUDIES

Warum Data-Science-Readiness wichtig ist

Bevor Sie aus Daten Wert schöpfen können, brauchen Sie die passende Grundlage.

Verhindert Fehlinvestitionen
Die meisten Data-Science-Projekte scheitern, weil die richtigen Personen, Systeme oder die nötige Datenqualität fehlen

Ermöglicht sichere Entscheidungen
Sie können keine datenbasierten Entscheidungen treffen, wenn Sie nicht wissen, ob Ihre Daten vollständig oder verlässlich sind

Schafft einen klaren Ausgangspunkt
Identifiziert konkrete Lücken und gibt Ihnen eine strukturierte Roadmap, statt zu raten, wo Sie beginnen sollen

Liefert schnelle Erfolge und baut langfristige Fähigkeiten auf
Identifiziert kurzfristige Verbesserungsmöglichkeiten auf dem Weg zu größeren Zielen

Richtet Ressourcen an der Realität aus
Bestimmt die richtige Mischung aus internen und externen Ressourcen, die für den Erfolg nötig ist

Dimensionen der Data-Science-Readiness

Geschäftsstrategie und Ziele

Klare Ziele für Data Science
Projektpriorisierung
ROI von Data-Science-Initiativen

Führung und Entscheidungsfindung

Strategische Integration
Reifegrad der Geschäftsprozesse
Reifegrad der IT-Prozesse

Kultur

Zusammenarbeit
Datenkultur
Offenheit für Veränderung

Governance

Datenbasierte Entscheidungsfindung
Unterstützung durch das Management

Dateninfrastruktur und Qualität

Datenverfügbarkeit und Integration
Datenmanagement
Datenqualität und Struktur

Datenkompetenz und Fähigkeiten

Datenkompetenz der Mitarbeitenden
Expertise in der Organisation
Weiterbildungsmöglichkeiten

Technologie und Tools

Analyseplattformen
Rechenressourcen
Tools, Plattformen und Automatisierung

Bereitschaft messen

Anhand der sieben Dimensionen der Data-Science-Bereitschaft bewerten und gewichten wir die Stärken und Schwächen Ihres Unternehmens im Vergleich zu branchenüblichen Empfehlungen.

Wie funktioniert das Data Science Readiness Assessment?

Ein strukturierter, kollaborativer Prozess, der die Grundlage für erfolgreiche Data-Science-Projekte schafft.

Phase 1: Selbsteinschätzung

Unsere Selbsteinschätzung mit 30 Fragen hilft Ihnen, sich in den Dimensionen der Data-Science-Readiness zu orientieren und übergeordnete Stärken und Schwächen Ihres Unternehmens zu erkennen.

Phase 2: Workshops

In einem ersten Workshop ordnen wir Datenflüsse Ihrem Wertstrom zu, um Engpässe und mögliche Quick Wins zu identifizieren.
Wir führen eine Reihe von Interviews mit Ihren Mitarbeitenden und Führungskräften durch, um eine tiefere Bewertung vorzunehmen. Außerdem betrachten wir Datenbeispiele und die relevante IT-Architektur.
In einem abschließenden Workshop stellen wir die Ergebnisse des Assessments vor und besprechen mögliche Quick Wins in Ihrer Organisation.

Phase 3: Ergebnisse

Data-Science-Readiness Map
Liste von Quick-Win-Maßnahmen
Klare Kriterien für die Auswahl von Datenprojekten
Klarheit über Kultur- und Kompetenzreife sowie passende Entwicklungsschritte

Unser Prozess

Das Data Science Readiness Assessment folgt einem strukturierten Zeitplan, um verlässliche Ergebnisse zu liefern.

Was Sie mit einem Data Science Readiness Assessment erhalten

Ein genaues Bild
Ihres Status in allen sieben Dimensionen der Data-Science-Readiness sowie einen Branchenbenchmark

Empfohlene Quick Wins
helfen Ihnen, direkt Wirkung zu erzielen

Bewertung potenzieller Vorteile
die sich aus bestehenden Datenstrukturen und Prozessen ergeben können

Ressourcenabgleich
zwischen Ihrem prognostizierten Bedarf und intern sowie extern verfügbaren Ressourcen

Klarheit über Blockaden
bei der Wertschöpfung aus Ihren Daten

Klare Kriterien
für Auswahl und Start von Datenprojekten, damit Sie vor der Investition Sicherheit haben.

Branchen, die wir unterstützen

Das Data Science Readiness Assessment ist auf Unternehmen aus verschiedenen Branchen zugeschnitten, darunter:

Fertigung + Lieferkette: Produktion optimieren, Abfall reduzieren und Prognosen verbessern
Finanzdienstleistungen: Risikoanalysen, Betrugserkennung und Customer Intelligence nutzen
Einzelhandel + E-Commerce: Einblicke in Kundenverhalten und Bestandsmanagement gewinnen
Gesundheitswesen + Life Sciences: Patientenergebnisse durch datenbasierte Entscheidungen verbessern
Technologie + SaaS: Skalierbare, datenbasierte Produkte und Analyselösungen entwickeln

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