{"id":37857,"date":"2022-07-14T11:44:20","date_gmt":"2022-07-14T09:44:20","guid":{"rendered":"http:\/\/54.194.80.134.nip.io\/?page_id=37857"},"modified":"2026-10-28T13:56:10","modified_gmt":"2026-10-28T12:56:10","slug":"landing-page-analytics-strategie-data-culture","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/landing-page-analytics-strategie-data-culture\/","title":{"rendered":"Landing Page – Analytics Strategie & Data Culture"},"content":{"rendered":"\t\t
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Analytics Strategie & Data Culture<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Was macht eine gute Datenstrategie aus? <\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Data Culture<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die letzten Monate und Jahre habe ich mit verschiedenen Kunden diskutiert, wie sich der Wunsch nach mehr BI-Self-Service im Alltag umsetzen l\u00e4sst. Die CubeServ hat als eine Voraussetzung vorgeschlagen, die Business-Analytics-Platform zu etablieren. Hierdurch werden die Daten technologie\u00fcbergreifend verwendbar. <\/span><\/p>

K\u00f6nnen unsere Anwender produktiv mit den Daten arbeiten, wenn wir ihnen einfach einen Zugriff gew\u00e4hren? Vermutlich nicht. F\u00fcr unser Ziel, gute Entscheidungen faktenbasiert zu treffen, reicht der Schritt nicht.<\/p>

Was macht eine gute Datenstrategie aus? Es gibt insbesondere f\u00fcnf Dimensionen, die ganzheitlich in der Strategie zu ber\u00fccksichtigen sind:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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  • Daten:<\/strong> Die Daten sind relevant, qualitativ hochwertig und die verschiedenen Best\u00e4nde sind integriert.<\/li>
  • Unternehmen:<\/strong> Wie wird Analytics organisiert, damit eine weite Verbreitung erm\u00f6glicht wird?<\/li>
  • F\u00fchrung\/Inspiration:<\/strong> Passt die Datenstrategie zur gelebten Firmenkultur? Werden Fakten und saubere Datenaufbereitung f\u00fcr die Entscheidungen im Unternehmen herangezogen und eingefordert? Wie Gary Loveman, COO Harrah\u2019s, es h\u00e4ufig ausdr\u00fcckt: \u201eGlauben wir, dass es wahr ist? Oder wissen wir es?\u201c<\/li>
  • den (messbaren) Zielen<\/strong> (f\u00fcr Analytics)<\/li>
  • sowie der Unterst\u00fctzung f\u00fcr Controller, Data Scientists und (Gelegenheits-) Anwendern (also allen Analysten<\/strong>).<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Mit dem Data Mesh\u2013Konzept von Zhamak Dehghani ist ein (in meinen Augen) revolution\u00e4rer Ansatz einer dezentralen Datenarchitektur entwickelt worden. F\u00fcr Data Mesh \u2013 dem Aufbau eines Datennetzes etabliert Frau Dehghani vier Prinzipien:\u00a0<\/p>

    • Domain Ownership<\/li>
    • Data as a Product<\/li>
    • Self-Service Data Platform<\/li>
    • Federated Governance.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Das Konzept wurde 2019 erstmals vorgestellt und hat sich seitdem sehr schnell verbreitet. Zum Beispiel bei Zalando, das unter anderem auf die Data Warehouse Cloud mit dem Spacekonzept setzt, um Data Mesh zu verwirklichen.<\/p>

      Die einfache Pr\u00e4misse der Datenvernetzung besteht darin, dass Gesch\u00e4ftsbereiche in der Lage sein sollten, ihre eigenen Datenprodukte zu definieren, darauf zuzugreifen und sie zu kontrollieren.<\/p>

      Der Gedanke dahinter ist, dass die Beteiligten in einem bestimmten Bereich ihre Datenbed\u00fcrfnisse besser verstehen als alle anderen. Wenn Gesch\u00e4ftsleute gezwungen sind, mit Dateningenieuren oder Datenwissenschaftlern ausserhalb ihres Bereichs zusammenzuarbeiten, ist die Bereitstellung der richtigen Daten f\u00fcr die richtigen Datenkonsumenten zur richtigen Zeit zeitaufw\u00e4ndig, oft fehleranf\u00e4llig und letztlich ineffektiv.<\/p>

      Wenn die Auspr\u00e4gung der Daten als Datenprodukte in der jeweiligen Dom\u00e4ne (Fachbereich) erfolgt, ist dann das zentrale Analytics-Team \u00fcberfl\u00fcssig? Wohl nicht! Das Framework, eine solche Datenvernetzung effektiv und effizient zu gestalten, ist eine echte Herausforderung. Die Datengrundlage kann nur automatisiert und standardisiert bereitgestellt werden. Berechtigungen, die den Schutz der pers\u00f6nlichen Daten sowie der Betriebsgeheimnisse sicherstellen, ein aussagekr\u00e4ftiges Datenmodell, ein Data-Katalog sowie ein Data-Marketplace bleiben grosse Herausforderungen. Auch wenn die Verantwortung f\u00fcr die Datenprodukte in den jeweiligen Dom\u00e4nen liegt, sollte das Analytics-Team Coachings f\u00fcr analytische Methoden und die verschiedenen Standard-Analytics-Anwendungen geben.<\/p>

      Die Auspr\u00e4gung einer angemessenen Datenstrategie kann nur individuell erfolgen. Gerne unterst\u00fctzen wir Sie, die Richtige f\u00fcr Ihr Unternehmen zu finden und die Umsetzung zu planen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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      Sie haben die Wahl:<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Nutzen Sie unser Expertenwissen zur Analytics Strategie<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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