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Data Thinking (2): Data Leadership Process Model

Verfasst am 14.03.2016 von Christoph Salzig

Im ersten Teil dieses Beitrags haben wir das grundlegende Data Thinking vorgestellt. Erstens als notwendige Fähigkeit von Unternehmen, aus Datensicht an Dinge heranzugehen und prinzipiell darüber nachdenken, inwiefern interne und externe Daten künftig eine Rolle spielen können. Und zweitens als den neuen, im besten Wortsinn wegweisenden Bereich, der unser Service-Portfolio um eine entscheidende Facette erweitert: Unternehmen ganzheitlich zu unterstützen und sie bei ihrer individuellen Digitalen Entwicklung zu begleiten. Nun führen wir aus, wie und in welcher Form dies geschieht.

Teil 2: Das Data Leadership Process Model (DLPM)

Was macht *um dabei?

*um ist individueller Wegbereiter und -begleiter, unterstützt individuell und aus einer Hand bei der Planung und Realisierung innovativer Vorhaben, bietet fundierte und zeitgemäße Beratungskonzepte in den Bereichen Data, Algorithms, Compute & Mindset.

Mit ausgeprägtem Gespür für Marktthemen und umfassender Expertise gibt *um Orientierung und leitet durch den kompletten Prozess. Vom grundlegenden Mindset/Denken bis zum Data Enterprise, das dieses Denken und Vorgehen maßgeschneidert in die eigene Organisation integriert hat.

Was ist das *um Data Leadership Process Model?

Das einzigartige Vorgehensmodell führt durch den kompletten Prozess des Denkens, Planens und Umsetzens erfolgreicher Data-Projekte und leitet die Digitale Entwicklung von Unternehmen an.

DLPM

Das Data Leadership Process Model ist eine Art "Navigationshilfe" für Unternehmen. Ein mechanisches Modell, eine Art Schalt- oder Ablaufplan mit Sensoren (links) und Aktoren (rechts), wie man sie aus der Robotik und der Darstellung von autonomen Systemen kennt, und der neuen Logik im Kern.

Data Thinking beginnt am linken Rand des Prozess(modell)es, wo es "die Fühler ausstreckt", um Faktoren außerhalb der Organisation (Entwicklungen, Veränderungen, Anforderungen, Trends) einzufangen und zu internalisieren.

Dann folgen die Stages, die einzelnen Entwicklungsschritte und Zyklen auf dem Weg zur Data Solution. In diesen Stadien entwickeln sich Daten-Cases von Prototypen und Proofs of Concept, die validieren, dass ein Case funktioniert, zu realen Produkten und Projekten. Data Thinking bedeutet, Prozessketten ganzheitlich zu erfassen, zu Ende zu denken und komplette Lösungen (Data Solution) zu schaffen und umzusetzen.

So dienen die folgenden Stages dem weiter gedachten Prozess und der Umsetzung der Data Solution. Verdeutlicht durch die Aktoren am rechten Rand des Denk- und Vorgehensmodells. Prozessmechanisch gedacht, werden die Motoren/Maschinen angetrieben: *um ermöglicht Unternehmen, alle richtigen und wichtigen Fähigkeiten und Ressourcen (capabilities) zu implementieren. *um begleitet das Unternehmen bei der individuellen Entwicklung zum Data Enterprise, das auf dem Weg in seine digitale Zukunft wieder aktiv ins Lead geht, statt nur auf Markt und Wettbewerb zu reagieren.

Warum kann *um das?

*um ist Pionier und Innovationstreiber – offeriert seit der "digitalen Stunde 0" fundierte und umfassende Beratungsleistungen rund um Data und Technology. Was erst kürzlich erneut mit der doppelten Auszeichnung als "Big Data Leader 2016" durch die Experton Group bestätigt wurde.

Nächster logischer Schritt war der Aufbau des Bereichs "Data Thinking". Damit erweitert *um sein Service-Portfolio um eine entscheidende Facette in Richtung Markt und Unternehmen und positioniert sich als erste Adresse für die großen digitalen Themengebiete unserer Zeit: Data, Algorithms, Compute & Mindset.

Der Bereich ist eingebettet in ein interdisziplinäres Netzwerk von Experten aus den Reihen von *um und Partnern aus zahlreichen Communities, Startups, der Wissenschaft in Berlin, im deutschsprachigen Raum und in der ganzen Welt. Eng verbunden selbstverständlich mit den anderen *um Bereichen Data Science, Data Engineering und Data Operations. Koordiniert und verantwortet wird der übergreifende Data Thinking-Bereich von Klaas Bollhoefer.


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