Daten machen den Unterschied: im Wettbewerb um die besten Talente, die besten Produkte, die besten Kunden. Dafür macht CGI PreView Ihre Organisation bereit für Advanced Analytics und KI.

Schon heute zu wissen, was Kunden morgen brauchen, welcher Mitarbeiter morgen kündigt und wie die betrieblichen Ressourcen morgen ausgelastet sein werden, gibt Unternehmen die Möglichkeit, auf Ereignisse zu reagieren, die erst in der Zukunft liegen und verschafft Ihnen wertvolle Handlungsspielräume.

Die dafür notwendigen Datenbestände sind in Unternehmen vorhanden, werden aber kaum genutzt. Dass ein großer Teil der Unternehmensdaten für analytische Zwecke ungenutzt bleibt, hat häufig nicht nur einen Grund, sondern liegt an der Bereitschaft des gesamten Unternehmens: personelle, technologische, methodische und organisatorische Rahmenbedingungen beeinflussen, ob ein Unternehmen das volle Potenzial seiner Daten ausschöpfen kann. CGI PreView hat daher einen ganzheitlichen Blick auf Unternehmen und unterstützt Sie dabei, die gesamte Organisation fit für datenbasiertes Arbeiten zu machen. Unsere vier Bausteine sind dabei perfekt aufeinander abgestimmt und greifen nahtlos ineinander, um Unternehmen in ihrer gesamten Breite fit für die Anwendung von Data Insights und KI zu machen.

Vier Bausteine für Advanced Analytics und KI

  1. DataAnalytics: Innovative datenbasierte Use Cases mit dem hybriden Design Thinking Modell
  2. DataGovernance: Optimale Rahmenbedingungen für den professionellen Umgang mit Daten – lean strukturiert, partizipativ etabliert.
  3. DataQuality: Konsistente und korrekte Datenbestände als Basis für Operational Excellence und analytische Use Cases.
  4. DataLiteracy: Mit unseren Change- und Trainingskonzepten den Startpunkt für datenbasiertes Arbeiten schaffen

 

Data Analytics

Ein wesentlicher Bestandteil von CGI PreView ist unser hybrides Analytics-Modell . Mit diesem und den kreativen Methoden des Design Thinking erarbeiten die Berater von CGI gemeinsam mit unseren Kunden individuelle Lösungen. Das Modell zeichnet sich durch die intensive Vernetzung des allgemein etablierten analytischen CRISP-DM-Prozesses (Cross Industry Standard Process for Data Mining) mit kreativen, den Faktor Mensch einbeziehenden Methoden – wie sie das Design Thinking bietet – aus. So wird das Ergebnis nicht nur technisch höchsten Anforderungen gerecht, sondern gleichzeitig von Stakeholdern, Usern und Kunden akzeptiert. Damit ist es herkömmlichen Predictive Analytics-Anwendungen weit überlegen. Zudem lassen sich die positiven Effekte des Modells sowohl in Workshops als auch in Projekten realisieren und sind somit individuell skalierbar. Daneben unterstützen wir unsere Kunden mit Know-how, Referenzarchitekturen und Konzepten für maßgeschneiderte Analytics- und KI-Lösungen, die sich in zahlreichen Projekten bewährt haben und auf unseren globalen Erfahrungsschatz zurückgreifen.

Data Governance

Damit Daten ungehindert genutzt werden können, brauchen sie einen Ordnungsrahmen – aber keine unnötige Bürokratie: Eine Data Governance bietet Standards für die Datenhaltung und -verarbeitung mit dem Ziel, Daten besser auffindbar, einfacher nutzbar und qualitativ verlässlicher zu machen. Ist eine Data Governance nicht auf die individuellen Rahmenbedingungen und Bedürfnisse einer Organisation ausgerichtet, bleibt sie wirkungslos oder führt im schlimmsten fall administrativen Ballast, der Innovation lähmt. Mit unserem auf Lean Principles basierenden Framework definieren wir schlanke Data Governance, die den Daten genau das richtige Maß an Ordnung und Standardisierung bietet und es Unternehmen ermöglicht, mit wenig Aufwand einen hohen Nutzen aus ihren Daten zu ziehen. Mit unserem minimalinvasiven Ansatz fügen wir die Datenorganisation nahtlos in die übrige Aufbau- und Ablauforganisation des Unternehmens ein, sparen wertvolle Umsetzungszeit und erhöhen die Akzeptanz bei den Mitarbeitenden.

Data Quality Management

Jede Analyse ist nur so gut wie ihre Datenbasis: Mit einer hohen Datenqualität legen Unternehmen den Grundstein für effizientes datenbasiertes Arbeiten und darüber hinaus die Basis für Operational Excellence. Aus unserer Erfahrung wissen wir, dass die Einflussfaktoren auf die Datenqualität vielfältig sind und ihre Behebung nicht nur technische, sondern zum Teil weitreichende prozessuale Eingriffe erfordert. Mit unserem bewährten DQM-Ansatz begleiten wir unsere Kunden Schritt für Schritt zur optimalen Datenqualität: vom Aufbau der Infrastruktur zur Messung der Datenqualität, der Definition von KPIs und Dashboards, der Ursachenanalyse bis hin zur Ableitung und Umsetzung von Maßnahmen. Dabei stellen wir durch unseren auf Kontinuität ausgerichteten Ansatz und unternehmensspezifische Maßnahmen sicher, dass die positiven Effekte langfristig und nachhaltig wirken.

Data Literacy

Die Kompetenz im Umgang mit Daten ist die Grundlage für den erfolgreichen Aufbau einer Datenkultur und die Etablierung datenbasierter Methoden. Gleichzeitig führt die große Diskrepanz zwischen dem Aufkommen von Buzzwords wie Analytics und AI und dem tatsächlichen Verständnis dieser Methoden zu großen Vorbehalten bei der Einführung solcher Technologien. Unser Data Literacy Training setzt genau hier an und macht Mitarbeitende fit für die Welt der datenbasierten Methoden: Mit einem für die Erwachsenenbildung optimierten didaktischen Konzept werden anwendungs- und praxisnahe Grundlagen im Bereich Daten gelegt und damit ein gemeinsames Begriffsmodell sowie ein grundlegendes Verständnis im Datenraum erarbeitet. Die Teilnehmenden werden in die Lage versetzt, strukturiert mit Daten umzugehen, Trends und Technologien wie AI, Machine Learning und Data Science zu bewerten und den Datenraum für analytische Methoden im eigenen Arbeitsbereich zu nutzen.