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170718 dataworkshop part I / Early Draft

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Draft oft the first part of an Keynote/Workshop Presentation to bring Data Understanding into an organization. Certain points are close to Business Intelligence.

Because it seems to be important to find a format to bring this kind of knowledge within a company with close to no experience with that, I'm planning to rebrush and enrich this presentation.

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170718 dataworkshop part I / Early Draft

  1. 1. Dataworkshop Part I: Einführung in BI & datengestütztes Entscheiden Ultra Q&D Unterstützungspräsentation
  2. 2. Das haben wir vor HEUTE Motivation / Einführung ins Thema I - Zielsetzung II - Daten erfassen BEIM NÄCHSTEN MAL III - Datenhaltung & -bereitstellung IV - Auswerten, Darstellen Entscheiden Entwurf Anschlussprojekt
  3. 3. Motivation - Warum tun wir das alles ? 1) Daten helfen bei der Entscheidungsfindung
  4. 4. Business Intelligence ● Beherrschen zunehmender Komplexität ● Beherrschen zunehmender Unsicherheit ● Antwort auf hohen Entscheidungsdruck (Geschwindigkeit)
  5. 5. Motivation - Warum tun wir das alles ? 2) Ermöglichen neue Geschäftsmodelle
  6. 6. Daten als neue Währung ● Können immer mehr erfassen und messen ● Können daraus größeres Verständnis über Markt und Kunden gewinnen ● Können Erkenntnisse für Produkt/Service-Entwicklung und Marketing nutzen Big Picture: ● Lösung globaler Probleme ● Futter für neue Technologien ○ AI ○ Prediction
  7. 7. Der Prozess 1. Verstehen & Zielsetzung 2. Daten verstehen & sammeln 3. Daten halten und aufbereiten 4. Daten auswerten, Entscheiden
  8. 8. Abschnitt I Business-Verständnis und Ziele
  9. 9. Arbeiten mit Daten = Einfach alles sammeln? Datenkrake? Big Data? Ohne Ziel?
  10. 10. Ohne klare Ziele geht es nicht
  11. 11. Messung der Zielerreichung Mit Hilfe von Kennzahlen + Zielbezug = Schlüsselkennzahl (KPI: Key Performance Indicator)
  12. 12. Berücksichtigung der “Entscheidungsituation” Was ist eine Entscheidung? Entscheidung ● Auswahl aus mehreren Handlungsoptionen ● Berücksichtigung der Ziele ● Berücksichtigung der vorliegenden Informationen ● Rational ● durch einen Entscheidungsträger
  13. 13. Entscheidungsprobleme
  14. 14. Abschnitt II - Datenerfassung Oder: Endlich geht’s um Daten!
  15. 15. Nicht so Schnell: Intro zur “Datenerfassung” Verständnis von Daten ● Daten sind vielfältig ○ Typen ○ Perspektiven ○ Kontexte... ● Daten haben eine Qualität ● Daten sind keine Informationen Charakteristika der Datenerfassung ● Heterogene Quellen ● Quellen; Zweck und Verständnisproblem ● Datenschutz
  16. 16. Datentypen
  17. 17. Weitere Kontexte von Daten Veränderungshäufigkeit: Stammdaten / Bewegungs oder Prozessdaten Bezug: Personen / Unternehmen / Wettbewerber / Markt / Kunden → Sehr unterschiedliche Ansätze zur Klassifizierung / Betrachtung
  18. 18. Datenqualität Anforderungen an Daten 1. Konsistent 2. Korrekt 3. Vollständig 4. Verwendbar 5. Eindeutig 6. Einheitlich
  19. 19. Daten ≠ Information
  20. 20. ...etwas einfacher Daten Informationen Wissen messen berechnen / interpretieren verstehen / anwenden Fakten / Messpunkte / Metriken Kennzahl, Schlüsselkennzahlen + Darstellung entlang Dimension/ Hierarchie
  21. 21. Nicht so Schnell: Intro zur “Datenerfassung” Verständnis von Daten ● Daten sind vielfältig ○ Typen ○ Perspektiven ○ Kontexte... ● Daten haben eine Qualität ● Daten sind keine Informationen Charakteristika der Datenerfassung ● Heterogene Quellen ● Quellen; Zweck und Verständnisproblem ● Datenschutz
  22. 22. Heterogene Datenquellen Mehrere Quellen müssen berücksichtigt werden Unterschiedliche Strukturen der Daten in den Quellen Auf Quellen kann ggfs. nicht zugegriffen werden Quelle eventuell gar nicht vorhanden Quellen liegen intern / extern (öffentlich zugänglich)
  23. 23. Quellen: Zweck und Verständnis Zweck von Datenbanken ist (zu Beginn) meist nicht “Auswertung” Verständnis
  24. 24. Datenschutz Vorsicht bei personenbezogenen Daten betrieblichen Datenschutzbeauftragen um Rat fragen.

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