DIE END-TO-END DATENWERTSCHÖPFUNGSKETTE

Im Mittelpunkt der Arbeit der WTS Advisory Digital Architects steht der Mehrwert unserer Kunden durch datengetriebene Entscheidungsprozesse und Datenwertschöpfung der nächsten Generation. Kernelement unseres Lösungsansatzes ist die End-to-End Datenwertschöpfungskette (DWK). Ihre sieben Bausteine dienen als ganzheitliche Blaupause für die unterschiedlichsten Projektarten und Anforderungen unserer Arbeit. Eine Kurzvorstellung:

Die DWK muss vom Ende gedacht und angewendet werden. Wir beginnen immer dort, wo Mehrwert für unsere Kunden entstehen soll: Insights & Decisions (1). Wir richten uns nach den Erkenntnissen und Entscheidungen, die unsere Kunden anhand ihrer Daten gewinnen und treffen wollen. Der Ansatz der DWK ist dabei grundsätzlich unabhängig von bestimmten Technologien und Produkten. Wir sind nicht auf bestimmte Tools fixiert, sondern entscheiden mit unseren Kunden, welche Lösung sich am besten in bestehende Infrastrukturen einfügt.

Im nächsten Schritt wählen wir gemeinsam ein Frontend (2). Für uns zählt, dass auf einen Blick Daten erfasst, analysiert und präsentiert werden können. Unsere Lösungen schaffen standardisierte und automatisierte Reportings auf Basis von Self-Service-Visualisierungs-Software. Damit lassen sich interaktive Ansichten erstellen und Prozesse in Echtzeit überwachen. Statt vieler unterschiedlicher Sheets gibt es bei uns eine Plattform für alles. Zum Beispiel als komplettes Reporting-Portal für C-Level Endanwender.

Data Science (3) und zentrale Speicherung in Data Hubs (4) greifen Hand in Hand und treiben wie ein Motor die Prozesse der Datenwertschöpfung an. Unser Ansatz funktioniert häufig auf Basis von Sprachen wie Python, R oder Julia und beruht auf zentralen Anwendungen, die automatisierte Workflows beinhalten. Das macht die Kontrolle von Prozessen leichter, eliminiert Fehler und findet optional natürlich in der Cloud statt. Erst die richtige Planung und Umsetzung dieser Schritte in einer zentralen Speicherung ermöglicht die Schaffung eines „Single Point of Truth“.

ETL/ELT (5), das Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten, läuft am besten automatisch ab. Die manuelle Übertragung zwischen Datenquelle (1) und Data Science (3) ist eine häufige Ursache von Fehlern bis hin zu Manipulation, weshalb wir eine sichere Automatisierung gewährleisten.

Die DWK endet am Ursprung: den Datenquellen(1). Egal von welchem Input man ausgeht, es gibt für jedes Format das passende Werkzeug.

Fast jede Datenwertschöpfungskette ist in ihren Einzelschritten einzigartig. Gemeinsam sind dagegen, über viele verschiedene Ausprägungen und Umsetzungen, die Best Practices für end-to-end Governance und agiles Programm-Management (0). Ein Data Governance Model bildet einen ganzheitlichen Rahmen für das Ineinandergreifen der verschiedenen Prozessschritte. Transparenz, Dokumentation, Sicherheit und Qualitätsaspekte spielen hierbei die Hauptrollen. Ein agiles Management rundet den Ansatz ab. Der Fokus liegt dabei auf der gezielten Förderung des inkrementellen und kontinuierlichen Projektfortschritts sowie der Interaktion aller Beteiligten über moderne Tools wie zum Beispiel virtuelle Kanbans oder Whiteboards.

Nach wie vor wird zu viel Zeit damit verbracht, Daten manuell zu extrahieren, zu bündeln, zu verarbeiten und statisch zu präsentieren. Mit der Datenwertschöpfungskette bieten die WTS Advisory Digital Architects ein ganzheitliches Beratungs-Framework, um unsere Kunden in allen Schritten der Datenwertschöpfung zum Erfolg zu bringen.

Bei Interesse und für Fragen stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung.