Wettbewerbsfaktor Daten: In 7 Schritten zur Datenökonomie

Immer mehr Unternehmen setzen auf Datenanalysen, um ihre Abläufe zu verbessern. Zudem ermöglichen zum Beispiel Nutzungsdaten eines Produktes Ansätze für neue Geschäftsmodelle.

Beispiel: Es ist bekannt, wie häufig die Geräte eines Unternehmens genutzt werden. Der Hersteller kann seinen Kunden zum Beispiel anbieten, nur für diesen Zeitraum zu zahlen – ähnlich eines Mietmodells mit Pay-Per-Use-Abrechnung. Industriekunden zahlen nur für die tatsächliche Nutzung der Maschine. Das können Betriebsstunden sein, die Anzahl der produzierten Teile oder verbrauchte Mengen, wie ein Volumen an Druckluft.

Ganz gleich, ob Sie versuchen, Ihren Umsatz zu steigern, Kunden zu binden oder die Produktivität zu verbessern: Datengestützte Entscheidungen helfen Ihnen dabei. Wo fangen Sie an? Ein datengesteuertes Unternehmen lässt sich nicht auf die Schnelle einrichten. Wir zeigen Ihnen anhand praktischer Beispiele, wie Sie schrittweise einen erfolgreichen Wandlungsprozess etablieren.

Folgende Themenschwerpunkte finden Sie im Whitepaper:

• Voraussetzungen: Datengetriebene Entscheidungen treffen

• Reifegradmodell: Evolution einer Datenstrategie im Unternehmen

• Insights und Impulse: Fallbeispiele aus der Industrie
• Vorgehensweise: In 7 Schritten zur Datenökonomie