8 Juli Transparenz durch Governance Data Governance als kritischer Erfolgsfaktor für Predictive Analytics

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1 Transparenz durch Governance Data Governance als kritischer Erfolgsfaktor für Predictive Analytics

2 Contents Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? Einfach denken worauf achten, bevor gestartet wird? Agenda Page Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? 3 Einfach denken worauf achten, bevor gestartet 6 wird? Einfach handeln Verantwortung und Transparenz 8 schaffen! Einfach managen Trusted Trusted Data 11 Organisation (TDO) Einfach anpacken Checkliste für Ihren Erfolg 16 2

3 Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? Contents Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? Einfach denken worauf achten, bevor gestartet wird? 3

4 Contents Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? Einfach denken worauf achten, bevor gestartet wird? Merkmale von Predictive Initiativen mit nicht erfüllten Erwartungen Predictive Initiativen sind sehr unterschiedlich: von 5T - 30 Mio. Volumen Es gibt sehr unterschiedliche Vorstellungen zu Big Data und Predictive Analytics Big Data Projekte produzieren Antworten auf Probleme, die es gar nicht gibt Big Data Projekte begegnen uns gleichzeitig mit ähnlichen Fragen an verschiedene Stellen in Unternehmen Predictive Initiativen werden (nur) von IT und IT-Anbietern getrieben Big Data Projekte verschlingen große IT Budgets ohne sichtbare Erfolge Dem Thema Predictive Analytics wird oft mit Mißtrauen und begegnet 4

5 Contents Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? Einfach denken worauf achten, bevor gestartet wird? Viele Hürden auf dem Weg zu Predictive Analytics Quelle: Big Data Studie 2014 Big Data Größten Hürden bei der Umsetzung von Big Data Gesamt User Planer Thematisierer N = Datensicherheit 50% 42% 55% 52% Datenqualität 44% 28% 55% 46% Datenschutz 42% 32% 51% 40% Vielzahl der Datenquellen 34% 35% 40% 24% Datenvolumina 32% 35% 36% 24% Organisation und Prozesse 30% 28% 32% 30% Datenformate 29% 23% 40% 22% Vorhandene IT-Technologie/IT-Architektur 28% 32% 23% 32% Verständnis des Nutzens von Big Data 27% 40% 18% 25% Verfügbares Wissen, Skill-Sets der Mitarbeiter (analytisch, technisch) 26% 26% 18% 37% Fehlende Big-Data-Strategie 24% 19% 25% 29% Auswahl der richtigen Use Cases 23% 26% 23% 21% Identifikation von Use Cases 23% 28% 16% 27% Wirtschaftlichkeit der Use Cases 21% 32% 17% 17% Unternehmenskultur 20% 21% 19% 21% Performance-Anforderungen 19% 16% 26% 13% Unterstützung durch das höhere Management 17% 23% 16% 13% Nicht dargestellt: Es gibt keine Hürden 2%, Weiß nicht 1%, Sonstiges 1% Frage 7: Was sind in Ihrem Unternehmen derzeit die höchsten Hürden ( Showstopper ) bei der Umsetzung von Big Data? (Mehrfachnennung, an Big Data User, Planer und Thematisierer, N = 197) Min. 5 Prozentpunkte unter Gesamtdurchschnitt Min. als 5 Prozentpunkte über Gesamtdurchschnitt 5

6 Einfach denken worauf achten, bevor gestartet wird? Contents Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? Einfach denken worauf achten, bevor gestartet wird? 6

7 Contents Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? Einfach denken worauf achten, bevor gestartet wird? Einfach denken! Zentrale Fragen Ziele: Was will ich eigentlich wissen? Was weiß ich nicht? Was weiß mein Wettbewerber (und ich nicht)? Was sollte ich oder könnte ich besser wissen? Daten: Welche Daten habe ich, bzw. fehlen mir? Welche Daten sollte ich kennen? Was sind meine Variablen? Wie deute ich die Daten? Verantwortung: Wer ist für Daten und Informationen verantwortlich? Wem gehören die Daten? Wer ist für Predictions verantwortlich? Wer ist alles betroffen? Tools, Methoden, Kompetenz: Welche Ressourcen habe ich? Welche Ressourcen brauche ich? Wie schaffe ich Transparenz in die hohe Datenkomplexität, z.b. mit Hilfe von Visualisierung? 7

8 Einfach handeln Verantwortung und Transparenz schaffen! Contents Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? Einfach denken worauf achten, bevor gestartet wird? 8

9 Contents Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? Einfach denken worauf achten, bevor gestartet wird? Einfach handeln was ist zu tun? Data Governance definieren & etablieren Data Framework Tools und Technik nutzen 9

10 Deep dive Qlik Transparenz einfach gemacht! Contents Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? Einfach denken worauf achten, bevor gestartet wird? 10

11 Einfach managen Trusted Data Organisation (TDO) Contents Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? Einfach denken worauf achten, bevor gestartet wird? 11

12 Contents Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? Einfach denken worauf achten, bevor gestartet wird? Eine Trusted Data Organisation (TDO) schafft den Rahmen für richtige Entscheidungen Big Data = Umwelt 1 2 Die TDO stellt die korrekte Sensorik bereit und sammelt die richtigen Daten überführt die Daten in relevante Information basierend auf dem Erfahrungsnetzwerk 4 3 leitet die notwendigen Daten vollständig an die richtigen Stellen weiter stellt die korrekte Interpretation der Informationen sicher und schafft korrekte Entscheidungsgrundlagen! 12

13 Prinzipien und Zweck ein TDO Contents Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? Einfach denken worauf achten, bevor gestartet wird? Ziel und Mission Die Bereitstellung der richtigen Daten und Informationen durch die Organisation steuern und Regelwerk für die Datendomänen definieren Verantwortungen eindeutig definieren Qualität definieren und herstellen Transparenz schaffen Informationen gewinnen Betroffenenrechte gewährleisten Datensicherheit garantieren Legitimation bereitstellen 13

14 Contents Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? Einfach denken worauf achten, bevor gestartet wird? Die Organisationsvarianten der TDO orientieren sich am Geschäftsmodell und an der Zielstellung Verantwortung des Business Hoch, Organisations weit Mittelmäßig, bereichsorientiert Gering & unkoordiniert Business Data Analyst Group Data Board Data Scientist Group IT Data Analyst Group Data Analyst Data Dep. Chief Data Off. CIO Data Resp. Gering & unkoordiniert Mittelmäßig, bereichsorientiert Verantwortung der IT Hoch, organisationsweit 14

15 Contents Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? Einfach denken worauf achten, bevor gestartet wird? CDOs haben nur selten die Verantwortung für Big Data Ergebnisse der Big Data Studie % 74% Gesamt N = 197 Big Data User N = 57 60% 40% 79% 45% 29% 52% 40% 39% 40% Big Data Planer N = 77 Big Data Thematisierer N = 63 20% 15% 18% 19% 21% 0% 5% Chief Data Officer (CDO) mit Verantwortung für das Thema Big Data Chief Data Officer (CDO) im Haus Nein, kein Chief Data Officer (CDO) im Haus 1% 1% 2% Nicht bekannt, ob es einen CDO im Haus gibt F4/5a: Wer ist in Ihrem Unternehmen für das Thema Big Data hauptsächlich verantwortlich? / Gibt es in Ihrem Unternehmen die Stelle Chief Data Officer (CDO)? (Einfachnennung, an Big Data User, Planer und Thematisierer, N = 197) 15

16 Einfach anpacken Checkliste für Ihren Erfolg Contents Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? Einfach denken worauf achten, bevor gestartet wird? 16

17 Contents Predictive Analytics Erwartungen erfüllt? Einfach denken worauf achten, bevor gestartet wird? Kritische Erfolgsfaktoren einer Predictive Initiative im Überblick 1. Top-Management Text Sponsor sichern! Text 2. Von der Organisation Text denken und handeln! 3. Think big but start small! Text 4. Die Andersartigkeit verstehen! Text Text 5. Klare Ziele formulieren! 6. Beteiligte & Betroffene einbinden! 7. und auch einfach mal forschen! 17

18 Juli 2015 PricewaterhouseCoopers Aktiengesellschaft Wirtschaftsprüfungsgesellschaft. Alle Rechte vorbehalten. bezeichnet in diesem Dokument die PricewaterhouseCoopers Aktiengesellschaft Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, die eine Mitgliedsgesellschaft der PricewaterhouseCoopers International Limited (IL) ist. Jede der Mitgliedsgesellschaften der IL ist eine rechtlich selbstständige Gesellschaft.

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