DATA GOVERNANCE FÜR MANAGER

Erschienen bei Springer Gabler 2021

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Dieses Fachbuch führt den Leser in fünf Buchteilen und mit der Hilfe praxiserprobter Vorgehensmodelle von den Grundlagen (Was ist Data Governance?), über die Planung (Welche Gestaltungsoptionen habe ich?) und Implementierung (Wie kann ich Data Governance im Unternehmen einführen?) bis zum Regelbetrieb (Wie kann ich Mehrwerte erzielen?) und der Erfolgsmessung einer Data Governance. Wie jedes Unternehmen ist auch jede Data Governance anders, deshalb werden alle wichtigen Entscheidungspunkte aufgezeigt, die Vor- und Nachteile diskutiert, um dem Leser, die Möglichkeit zu bieten, eine maßgeschneiderte Data Governance zu entwickeln.
Ein professionelles Datenmanagement (Data Governance) ist die Grundlage für die erfolgreiche digitale Transformation traditioneller Unternehmen. Leider scheitern eine Vielzahl an Unternehmen an der Einführung einer Data Governance, weil sie die Komplexität der Herausforderung (Organisationsaufbau, Befähigung der Mitarbeiter, Change Management etc.) nicht vollständig überblicken und deshalb nicht alle Aspekte mit in die Planung und Umsetzung ihrer Data Governance miteinbeziehen. Hier setzt dieses Buch an: Es erläutert die treibende Rolle, die eine reaktionsfähige Datenorganisation innerhalb der digitalen Transformation eines Unternehmens einnehmen kann. Der Leser wird befähigt, Digitalisierungspotenziale aufzuzeigen und diese im Unternehmen in die Umsetzung zu überführen.
 
Der Inhalt
  • Grundlagen Data Governance
  • Erfolgsfaktoren der Implementierung
  • Entwicklung eines reaktionsfähigen Operating Model
  • Data Governance als Treiber der Wertstromoptimierung und Taktgeber der digitalen Transformation
  • Erfolgsmessung einer Data Governance

ARBEITSWELT & KI 2030

Erschienen bei Springer Gabler Dezember 2022

In zehn Jahren wird die Zusammenarbeit mit künstlicher Intelligenz (KI) für uns selbstverständlicher sein als der Einsatz von Mobiltelefonen heute. 78 anerkannte Experten aus Praxis und Forschung gewähren tiefe Ein- und Ausblicke bezüglich des Einflusses von KI auf den Arbeitsalltag im Jahr 2030. Sie erläutern anhand von Praxistipps, wie Sie sich auf diese Entwicklung vorbereiten können.

Die 41 prägnanten Beiträge decken ein breites Spektrum in dem jeweils untersuchten Bereich ab. Sie beinhalten dank einer standardisierten Struktur eine Zusammenfassung des Status Quo, konkrete Beispiele, zukünftige Erwartungen, einen Überblick über Herausforderungen und Lösungsansätze sowie praktische Tipps.

 

Mein Beitrag: Die Graswurzelbewegung der KI: „Data Governance“ und „Servitization“ als Treiber der Digitalisierung von physischen Infrastrukturen in der Energiewirtschaft

 

Die digitale Transformation und der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) stellen traditionelle Industrien wie die Energiewirtschaft vor große Herausforderungen. Die Wertschöpfung entlang von manueller Arbeit geprägten Prozessketten zum Betreiben großer physischer Infrastrukturen erhöht die Umsetzungskomplexität werthaltiger digitaler Lösungen und erfordert zugleich einen hohen Reifegrad an digital abgebildeten Informationsflüssen (Datenqualität) und Technologien (Sensorik, Robotik). Um trotz dieser hohen Einstiegsbarrieren von den theoretischen „digitalen Potenzialen“ in die Operationalisierung der „digitalen Transformation“ zu gelangen, ist die Energiewirtschaft mehr als andere Industrien darauf angewiesen, ihr Geschäft von der Graswurzel an aufwärts, entlang von Prozessen und Informationsflüssen (Data Governance), und mit Hilfe der daraus resultierenden digitalen Automatisierungs- und Servicepotenziale (Servitization) für den Einsatz von KI vorzubereiten.

DATA GOVERNANCE FOR MANAGERS (ENGLISCH)

Erschienen bei Springer Mai 2022

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Professional data management is the foundation for the successful digital transformation of traditional companies. Unfortunately, many companies fail to implement data governance because they do not fully understand the complexity of the challenge (organizational structure, employee empowerment, change management, etc.) and therefore do not include all aspects in the planning and implementation of their data governance.
This book explains the driving role that a responsive data organization can play in a company’s digital transformation. Using proven process models, the book takes readers from the basics, through planning and implementation, to regular operations and measuring the success of data governance. All the important decision points are highlighted, and the advantages and disadvantages are discussed in order to identify digitization potential, implement it in the company, and develop customized data governance.
The book will serve as a useful guide for interested newcomers as well as for experienced managers.