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DATANOMIQ mit Keynote auf dem Data Leader Day 2017

Besuchen Sie das Entscheider-Event in Berlin am 09.11.2017

Der Data Leader Day am 09.11.2017 gilt mittlerweile als Pflichttermin für die Entscheider und alle Interessenten mit Digitalisierungsbezug. Unter dem Motto „Meet the Tech Elite“ gewähren Spitzenkräfte von namhaften Unternehmen den Teilnehmern aus der gesamten DACH-Region einzigartige Einblicke in die Welt der datengetriebenen Anwendungen und Möglichkeiten. Zu den Speakern gehören u.a. Dr. Michael Müller Wünsch (CIO, Otto), Dr. Eberhard Kurz (CIO, Deutsche Bahn), Helen Arnold (President, SAP), Conrad Pozsgai (Geschäftsführer, Payback), uvm.

Benjamin Aunkofer, Chief Data Scientist von DATANOMIQ wird mit einer Keynote zum Thema „Wie Sie für Ihr Unternehmen die richtige Datenstrategie entwickeln“ die Konferenz einführen. Lernen Sie von den Data Leadern und haben Sie eine tolle Zeit im exklusiven Ambiente des Spreespeichers! Lassen Sie sich dieses Event nicht entgehen.

Interesse am Data Leader Day 2017 teilzunehmen? Weitere Informationen zum Programm und Anmeldung unter www.dataleaderday.com

Erfahren Sie hier – mit nur einem Klick – mehr über die Vorgehensweise unserer Datenstrategie-Entwicklung für Ihr Unternehmen.

Über DATANOMIQ

DATANOMIQ ist der herstellerunabhängige Lösungs- und Service-Partner für Business Analytics, Data Science und Industrie 4.0. Wir erschließen die gewaltigen Ergebnispotenziale durch Big Data erstmalig in allen Bereichen der Wertschöpfungskette – maßgeschneidert für Ihre Anforderungen. Dabei setzen wir auf die besten Köpfe und das umfassendste Methoden- und Technologieportfolio in unserer Branche.

Kontakt

DATANOMIQ GmbH
Leipziger Straße 96-98
D-10117 Berlin
Tel: +49 (0) 30 20653828
I: www.datanomiq.de
E: info@datanomiq.de

Datenstrategie – Von Rohdaten zur umsetzbaren Datennutzung

Big Data spielt bereits heute in nahezu allen Branchen eine entscheidende Rolle und ist ein elementarer Ergebnisfaktor geworden. Dennoch verfügen nur wenige Unternehmen über eine ausgereifte Datenstrategie, um daraus datengetriebene Geschäftsmodelle und Ertragsfelder zu erschließen, schlankere Prozesse oder einfach nur eine neue Form von Datentransparenz zu erreichen. Viele Manager verfallen hierbei in unkontrollierten Aktionismus. Die Folge: Ohne Datenstrategie würde man den Erfolg der eingeleiteten Maßnahmen einfach dem Zufall überlassen. Es gilt somit, den richtigen Datenkurs zu bestimmen und die besten Anwendungen konkret zu identifizieren, um den Anschluss im Wettbewerb nicht zu verlieren. Eine klare und durchdachte Strategie liefert eindeutige Antworten auf datenbezogene Fragen, u.a.

  • Wo verfügen wir über nutzbare Daten und wie können wir die Datenlücke schließen?
  • Welche werthaltigen Datenprodukte können wir daraus generieren?
  • Wie können wir mit Big Data unser bestehendes Geschäft messbar verbessern?
  • Welche Daten-Projekte macht unser Wettbewerb?
  • Welches datengetriebene Geschäftsmodell passt zu uns?
  • Was sind die daraus resultierenden Chancen und Risiken?
  • Wie setzen wir es am besten um?
  • Welchen Return on Investment können wir erwarten?
  • Welche Methoden, Technologien und Ressourcen werden benötigt?

DATANOMIQ liefert die Fakten zu diesen Fragestellungen und bringt als Spezialist im Data Science Markt beste Voraussetzungen mit, um Datenstrategien zu entwickeln, die echte Werte schaffen. Darüber hinaus verfügen wir als Gründer des deutschen Digitalisierung- und Vernetzungs-Verbandes Connected Industry e.V. einen einzigartigen Einblick in die Datenstrategien führender Unternehmen und greifbare Erfahrungen. Klassischen Beratungen fehlt dafür zumeist das notwendige Big Data Know-How, so dass es oftmals bei einem nicht umsetzbaren Strategiepapier bleibt. IT-Beratungen und Softwarefirmen mangelt es demgegenüber am funktionellen Verständnis. Damit werden häufig IT-Lösungen ohne geschäftlichen Nutzen implementiert.

Erfahren Sie hier – mit nur einem Klick – mehr über die Vorgehensweise unserer Datenstrategie-Entwicklung für Ihr Unternehmen.

Über DATANOMIQ

DATANOMIQ ist der herstellerunabhängige Lösungs- und Service-Partner für Business Analytics, Data Science und Industrie 4.0. Wir erschließen die gewaltigen Ergebnispotenziale durch Big Data erstmalig in allen Bereichen der Wertschöpfungskette – maßgeschneidert für Ihre Anforderungen. Dabei setzen wir auf die besten Köpfe und das umfassendste Methoden- und Technologieportfolio in unserer Branche.

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I: www.datanomiq.de
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Data Leader Workshop

Big Data ist bereits heute für eine Vielzahl von Unternehmen unverzichtbar geworden. Dennoch wird lediglich ein Bruchteil der Möglichkeiten genutzt, um daraus datengetriebene Geschäftsmodelle, schlankere Prozesse oder einfach nur eine neue Form von Datentransparenz zu erreichen. Es gilt, den richtigen Datenkurs zu bestimmen und die besten Anwendungen konkret zu identifizieren. Klassischen Beratungen fehlt dafür das notwendige Big Data Know-How. Oftmals bleibt es bei einem nicht umsetzbaren Strategiepapier. IT-Beratungen und Softwarefirmen mangelt es demgegenüber am funktionellen Verständnis. Damit werden häufig IT-Lösungen ohne geschäftlichen Nutzen implementiert.

DATANOMIQ ist im Spannungsfeld zwischen Business und operativer Datenebene tätig und verbindet ausgeprägtes Verständnis für Data Science mit der Professionalität klassischer Unternehmensberatungen. Um das Thema Big Data individuell für Ihr Unternehmen anzugehen, haben wir ein innovatives Workshop-Format entwickelt, das ohne Umwege zum Ziel führt:

Data Leader Mindset – Einführung in Data Driven Thinking

Über eine Kombination aus Kurz-Vorträgen und interaktiven Reflektionsrunden mit Ihnen bzw. Ihren Mitarbeitern erfahren Sie:

  • Welche Use Cases in Ihrem Marktumfeld umgesetzt werden bzw. wettbewerbsrelevant sind,
  • welche Anwendungsfälle höchste Priorität für Ihr Unternehmen haben,
  • wie der Umsetzungsfahrplan und Funktionsbauplan konkret aussehen,
  • welche Wertbeiträge dabei realisiert werden,
  • wie ein erster Prototyp entwickelt wird.

Zudem erhalten die Teilnehmer einen fundierten Einblick in die Methoden und Arbeitspraktiken des Design Thinkings und erleben dabei das Gestalten von Innovationsräumen, sowie das Anwenden eines nutzerorientierten Gestaltungsprozesses. Die konzeptionelle Expertise aus einer Vielzahl von Big Data-Projekten, der Zugang zur Spitze der deutschen Digitalwirtschaft und unsere originären Kompetenzfelder rund um Data Science, Data Engineering und Themen wie Datensicherheit und Datenschutz machen DATANOMIQ dabei zum ersten Ansprechpartner.

Zu unseren Seminaren und Workshops kommen Sie hier: DATANOMIQ Seminare & Workshops für Kaufleute und Techniker

Keynote von DATANOMIQ auf dem Data Leader Day in Berlin

Data Science ist in der deutschen Wirtschaft angekommen. Das hat der Data Leader Day 2016 des Connected Industry e.V. am 17. November 2016 in der Digitalhauptstadt Berlin gezeigt. Ganz gleich, ob Konzerne oder innovative Mittelständler: Die intelligente Digitalisierung von Geschäftsprozessen, neue Geschäftsmodelle und Vernetzung von Maschinen und Objekten entscheiden zunehmend über die Marktposition.

Berlin, November 2016: Big Data, Digitalisierung und Industrie 4.0 sind die beherrschenden Themen in der Wirtschaft. Wie Konzerne und mittelständische data_leader_day_data_leader_mindsetUnternehmen mit der Datenflut umgehen und welche Werte sie daraus generieren, darüber diskutierten namhafte Führungskräfte der deutschen Digitalwirtschaft auf dem Data Leader Day am 17.11.2016 in Berlin. Die Präsentationen sowie Use & Business Cases kamen u.a. von Allianz, KUKA, Deutscher Bahn Systel, IBM, Deutscher Telekom und Otto.

Benjamin Aunkofer, Chief Data Scientist von DATANOMIQ, zeigte in seiner Keynote-Rede „Data Leader Mindset“ den Fahrplan für Führungskräfte hin zum Data Leader auf. Dabei ging er insbesondere auf eine datengetriebene Denkweise (‚Data driven thinking‘) als Grundvoraussetzung ein. Denn nur, wenn Big Data Initiativen von der Unternehmensspitze getragen und getrieben werden, können Erfolge entstehen.

Dabei reicht, so Benjamin Aunkofer, ein Grundverständnis für Daten und deren unbegrenzte Möglichkeiten und Potenziale für das eigene Geschäft bereits aus. Die eigentliche Umsetzung wird dann von Data Scientists und Data Engineers in einem Data Lab übernommen. Daten aus unterschiedlichen Vorsystemen werden hier zu greifbaren Wertbeiträgen und neuen Geschäftsmodellen veredelt. Data Labs arbeiten dabei nach dem „Up or out“-Prinzip: Alles, was bei der Verprobung von Ideen funktioniert wird zu Prototypen verfeinert, was nicht funktioniert wird dagegen verworfen.data_leader_day-publikum

Als Erfolgsfaktoren für das Management, so fasst Benjamin Aunkofer zusammen, gelten: Umsetzungsgeschwindigkeit und Experimentierfreude. Kleine Budgets reichen im Anfangsstadium bereits aus, denn eine große, interne Lösung empfiehlt sich zumeist erst für fortgeschrittene Data Leaders.

Die Präsentation des Vortrages können Sie mit einem Klick hier abrufen.

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Service 4.0 – die neue Kommerzialisierung von Kundenbedürfnissen

 Berlin/München, Januar 2016: Die zunehmende Digitalisierung lässt sich weder eindämmen, noch lassen sich konventionelle Geschäftsmodelle davor abschotten. Die Entwicklung von datenbasierten Service-Geschäftsmodellen muss somit für viele Industrieunternehmen höchste Priorität haben. Die Verknüpfung der virtuellen und physischen Welt bringt zahllose neue Möglichkeiten hervor, um die Kundenbedürfnisse besser zu befriedigen, neue Umsatzquellen zu erschließen und dem Wettbewerb voraus zu sein.

Datengetriebene Services, die auf den Betriebsdaten der Produkte basieren, könnten schon bald wichtiger werden als das Produkt selbst. Denn Anbieter von Smart Services haben die Beziehung zum Kunden in der Hand und erschließen sich weitere Umsätze mit neuen Geschäftsmodellen. Datengetriebe Services setzen als After-Sales-Geschäft nach dem Verkauf an und verschieben die Grenzen der Wertschöpfung in neue Umsatzdimensionen. Im Service 4.0-Verständnis ist die Kauftransaktion somit erst der Beginn einer gewinnträchtigen und kontinuierlichen Geschäftsbeziehung mit dem Kunden. Der Hersteller kann sein Produkt über den kompletten Lebenszyklus hinweg begleiten, indem er dem Käufer stets neue Mehrwertleistungen offeriert. So haben führende Technologieunternehmen bereits vor einigen Jahren erkannt, dass es notwendig ist, sich von der reaktiven Reparatur im Defektfall abzuwenden, und „Predict-and-Prevent“-Modelle in ihr Service-Angebot einzubauen, mit denen sich mögliche Risikogrößen prognostizieren lassen. Hier werden Datenmassen zu neuartigen Dienstleistungen veredelt, die die genauen Bedürfnisse der Kunden frühzeitig erkennen.

Dennoch geht der Schritt in Richtung Service 4.0 in den meisten Unternehmen noch zu langsam. Die Führungsriege in vielen Fertigungsunternehmen ist noch immer produkt- und nicht servicegetrieben, der tangible Verkaufsumsatz und nicht das immaterielle Lebenszyklus-Geschäft stehen im Vordergrund – noch. Denn der Handlungsdruck für mittelständische Industriebetriebe steigt permanent, zukunftsweisende Service 4.0-Modelle zu entwickeln und sich vom Wettbewerb abzuheben, bevor es andere tun. Die Frage, wie sich die installierte Basis optimal kommerzialisieren lässt drängt vermehrt in den Vordergrund. Service 4.0 ist die Chance, um in Zeiten sinkender Wachstumsraten dem massiven Preisdruck zu begegnen. Dabei dürfen datengetriebene Services nicht als bloßes Zusatzgeschäft verstanden werden. Unternehmen, die Service 4.0 erfolgreich praktizieren, bauen eigenständige Service-Profit-Center auf und verankern ein eigenes Service-Ressort in der Geschäftsführung. Empirische Untersuchungen belegen eindrucksvoll, dass sich dieser Schritt lohnt: Vorreiter von Service 4.0-Modellen verzeichnen im Service-Geschäft einen stark wachsenden Umsatzanteil und weit überdurchschnittliche Margen.

Zu den Pionieren für Service 4.0-Modelle gehören beispielsweise Hersteller von Windenergieanlagen. Diese bieten ihren Kunden prädiktive Analytics Services an, um die Produktivität zu erhöhen oder Störungen zu antizipieren. Damit kann sich der Windparkbetreiber stärker auf sein Kerngeschäft konzentrieren, denn er interessiert sich weniger für die Windenergieanlage als für deren Leistung und Verfügbarkeit. Ebenso haben führende Maschinenbauer die Möglichkeiten und Potenziale für sich erkannt. So können die über moderne Sensorik ausgelesenen Daten in einem zentralen Big Data Hub analysiert werden. Daraus lassen sich im laufenden Produktionsbetrieb anhand von Benchmark-Vergleichen Empfehlungen für eine höhere Performance, Produktivität und Stabilität abgeben. Zudem sind Anwendungen auf dem Gebiet von Augmented Reality, die dabei unterstützen, fehlerhafte Teile zu lokalisieren bei vielen Anbietern bereits heute Service-Praxis. Weiterhin gibt es erfolgreiche Pilotanwendungen mit anlagenspezifischen Handelsplattformen für Prozessdaten von Produktionssystemen. Auf dieser Plattform werden die Daten gesammelt, ausgewertet und zur Weiterverarbeitung bereitgestellt. Dabei sind sowohl der Maschinenbetreiber und -hersteller sowie relevante Lieferanten eingebunden, um mit erfolgskritischen Prozessparametern zu handeln und auszutauschen. Derartige Plattformen fungieren somit als Content Provider für die darauf basierenden Smart Services. Im Ergebnis kann der Betreiber die Anlageneffizienz bei geringeren Kosten deutlich erhöhen, da er die Prozessdaten für unterschiedlichste Anforderungen bedarfsgerecht über die Handelsplattform beziehen kann.

Vergleichbare Lösungen lassen sich bspw. auch in Logistikketten einsetzen, die sich aus unterschiedlichen Akteuren (Hafen, Reedereien, Transportunternehmen, Zollbehörden, etc.) zusammensetzt. Durch eine Verknüpfung und Auswertung von Verkehrs-, Infrastruktur- und weiterer Prozessdaten in der gesamten Logistikkette auf einer zentralen Plattform können Logistikprozesse übergreifend verbessert werden. Zudem können Transportkapazitäten effizienter disponiert und ausgelastet werden. Eine absolute Win-Win-Situation für alle Beteiligten.

Für deutsche Industrieunternehmen gilt es nun, ihr Produktspektrum mit Smart  Services zu erweitern und die Spielregeln zu definieren. Der Entwicklung digitaler Service-Modelle muss dabei aus verschiedensten Blickwinkeln beleuchtet werden. Neben der eigenen Perspektive, die der Abnehmer und Lieferanten müssen hier zunehmend auch digitale Unternehmen, die mit innovativen digitalen Lösungen in die Märkte eintreten möchten, ins Blickfeld rücken.

Da sich die neue Welt der digitalen Services noch in der Anfangsphase befindet, ist die Chance noch nicht vertan und wir können noch gute Voraussetzungen schaffen, um auch künftig den Markt aktiv zu gestalten.

 

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