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Mein Vorgehen

​Nachfolgend die pragmatische Methode, mit der ich mithelfen kann, die Herausforderungen (wie hier beschrieben) zu lösen, mit denen jede grosse Organisation konfrontiert ist, um Daten optimal für strategische Entscheidungen zu nutzen.

01

Die strategischen Entscheidungspunkte der Organisation identifizieren

Vertiefte Interviews in der Organisation zur Identifikation:
 

1. Welcher strategische Entscheid (Unternehmensausrichtung über vier Jahre) wird durch welchen Verantwortlichen mit welchem Tool getroffen.

2. Der Skills zur methodischen Datennutzung (Business Analysis, Business Intelligence, Data Engineering, Analytics & AI) und deren Verteilung innerhalb der Organisation, Finanzen, IT und interne CC Data.


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Vertiefte externe Interviews bei anderen Grossunternehmen, bei Finanzen und Analytics:
1. Welche Chancen und welchen Wert haben andere Unternehmen bereits in verschiedenen Branchen? (Data Science ist universell, daher ist der Austausch wertvoll, egal für welchen Einsatzbereich).
2. Welchen Challenges oder «Show Killers» begegneten diese Unternehmen auf ihrem Weg der analytischen Transformation? Wie können wir diese Risiken vermeiden oder mindern?

​02

Businessziele und Datenstrategie abgleichen

Ich arbeite eng mit dem Cluster IT AI & Analytics, dem Netzwerk der Kompetenzcenter Data und auch in einem einjährigen Querschnittsprojekt innerhalb der Finanzen zusammen, um unsere Datenstrategie und die Governance, die diese unterstützt, zu definieren. Diese kollektive Intelligenz, getrieben durch externe Inputs und Benchmarking, ermöglicht es uns:

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  • Business- und Datenstrategie abzustimmen und die effektive Relevanz der einzelnen zur Verfügung gestellten Steuerungstools sicherzustellen 

  • Relevanten Rollen in der optimalen Datennutzung zu identifizieren

  • Genaue Verantwortlichkeiten dieser verschiedenen Rollen definieren, um die Qualität der zur Verfügung gestellten Daten sicherzustellen

03

Einbettung jedes datengetriebenen Tools in den Entscheidungsprozess sicherstellen

 Zudem arbeite ich mit dem IT-Cluster Data & Analytics zusammen, um die Prinzipien des Product Managements im speziellen Bereich Data umzusetzen. Durch diesen unternehmerischen Ansatz und unterschiedliche Design-Thinking-Methoden können wir identifizieren:

  • Die für das Unternehmen relevanten Opportunitäten im Bereich Data

  • Für jede dieser Möglichkeiten die passende Lösung.

 

Ich bin auch ständig im Networking im Unternehmen und habe mich mit dem Kern der kognitiven Prozesse und Entscheidungen der Organisation befasst, um die Verwendung analytischer Tools und ihre Harmonie mit dem tatsächlichen Entscheidungsprozess sicherzustellen.

04

Technologische Implementierung und Entwicklung von Kompetenzen in den Finanzen

  • Erarbeitung der einzelnen technologischen Lösungen mit Unterstützung der IT-Ressourcen Data & Analytics. Kontrollierte Vergabe von Entwicklungsteilen und nicht vollständige Delegation an die IT, um die Beherrschung und den Benutzersupport auf oberster Ebene zu gewährleisten.

  • Aufbau eines Finanz-internen Skill-Pools, um die notwendigen technischen Entwicklungen in BI, Analytics und Data Engineering zu begleiten bzw. selber durchzuführen.

  • Übergreifende Zusammenarbeit mit den Finanzen Support zur Weiterentwicklung der Datenkultur innerhalb der Finanzen sowie der notwendigen Kompetenzen je nach definierten und zugewiesenen Rollen im oben beschriebenen Schritt 2 (Data Governance).
     

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