text: Data Maturity Assessment - CREATIVE CONSTRUCTION | Digital Innovation by Capco
  Mit "Link anfordern" habe ich die Datenschutzhinweise zur Kenntnis genommen und ich akzeptiere diese.
  Inwieweit ist die Organisation mit Data Science und Analytics Themen vertraut?
  Mitarbeiter haben schon mal von Data Science und Analytics gehört, haben aber eher eine skeptische Haltung. Es gibt nur wenig Expertise in Data Science und Analytics.
  Viele Mitarbeiter kennen und erkennen Potentiale von Data Science und Analytics und lassen sich dafür begeistern. Es gibt ein paar Experten in Data Science und Analytics.
  Data Science und Analytics ist ein großer Trend in der Organisation und wird stark umworben. Mitarbeiter werden dazu ermutigt und begeistert, Data Science und Analytics Potentiale zu erkunden und es gibt einige Experten.
  Data Science und Analytics wird umfangreich in allen Abteilungen angewandt. Es gibt zahlreiche Experten und die Mehrzahl der Mitarbeiter in allen Hierarchien verstehen mindestens die Grundkonzepte von Data Science und Analytics.
  Inwieweit sind Daten zentraler Bestandteil von Produkten und Services?
  Wir nutzen Daten nicht für unsere Produkte/Dienstleistungen. Wir glauben nicht, dass diese für unsere Produkte/Dienstleistungen nutzbar sind.
  Wir nutzen Daten nicht für unsere Produkte/Dienstleistungen, haben bereits Maßnahmen ergriffen oder möchten Maßnahmen ergreifen, um dies künftig zu tun.
  Für manche Produkte/Dienstleistungen nutzen wir Daten für die Optimierung des Produktes. Zum Beispiel Recommender Systeme oder Qualitätsverbesserungen.
  Unsere Produkte/Dienstleistungen sind data-enhanced und/oder es gibt eigenständige Datenprodukte und sind Teil des Produktangebots. Die Daten werden genutzt, um das Produkt zu verbessern und zusätzlichen Mehrwert zu bieten (z.B. Predictive Maintenance, Fraud Detection, Autonomes Fahren).
  Risikofreude wird gefördert und Scheitern ermutigt und gemessen - allerdings nur in klar abgegrenzten Bereichen.
  Inwieweit gibt es Maßnahmen, Prozesse und Technologien, welche die Datenqualität der erfassten Daten gewährleisten?
  Wir kennen die Datenqualität unserer Daten nicht.
  Vereinzelt sind Datenqualitätsprobleme bekannt und werden für die jeweilige Anwendung korrigiert.
  Es gibt Maßnahmen und Tools, welche koordiniert und flächendeckend Datenqualitätsprobleme aufzudecken und zu beheben helfen.
  Wir haben eine Strategie, ganzheitliche Prozesse und Technologien für das Datenqualitätsmanagement. Es werden Datenprofile erstellt, Datenqualitätsprüfungen durchgeführt und Datenflüsse kontrolliert und analysiert, um mögliche Datenqualitätsprobleme effizient zu erkennen und zu beheben.
  Wer arbeitet in Ihrer Organisation an Data Science und Analytics Initiativen?
  Es gibt niemanden in unserer Organisation, der spezifisch an Data Science oder Analytics Initiativen arbeitet.
  Es gibt einige, die sich mit Data Science und Analytics Aktivitäten befassen. Sie sind jedoch nicht sehr hoch in der Hierarchie angesiedelt und/oder dies ist nicht ihre ausschließliche Aufgabe.
  Es gibt ein oder zwei Teams aus unterschiedlichen Abteilungen, die von Mitarbeitern mit Datenexpertise geführt werden. Es besteht jedoch keine formelle Abstimmung zwischen den Teams. Sie haben keine tatsächlichen Entscheidungsbefugnisse und liefern lediglich Empfehlungen.
  Es gibt ein oder zwei interdisziplinäre, funktionsübergreifende Teams, die vom Senior Management mit Datenexpertise und Entscheidungsbefugnis und Budgetverantwortung geleitet werden. Die Aktivitäten der Teams sind miteinander abgestimmt.
  Die Koordination der Daten-Aktivitäten ist mit einer eigenen Position auf C-Level-Ebene verankert. Verantwortliche für Data Science und Analytics Initiativen haben signifikante Entscheidungsbefugnis und Budgetverantwortung.
  In welchen Bereichen wenden Sie bereits Data Science und Analytics an?
  Customer Relationship Management (z.B. Churn, CLV)
  Personalization (z.B. in Marketing, Kundensegmentierung)
  In keinen der genannten
  Welche Data Science und Analytics Infrastruktur ist bei Ihnen verfügbar für die Entwicklung? (z.B. Python Engine, R-Server, Rapidminer, GPU, Hadoop Cluster, PySpark, Scala)
  Es stehen keine Data Science und Analytics spezifischen Tools übergreifend zur Verfügung. Mitarbeiter können sich teilweise relevante Software lokal auf dem eigenen Computer installieren. Es gibt kaum kommerzielle Lizenzen.
  Data Science und Analytics Infrastruktur ist nur begrenzt in einem kleinen Setup verfügbar. Für einzelne Personen werden auch kommerzielle Lizenzen zur Verfügung gestellt. Anträge für weitere Ressourcen sind mit langen Wartezeiten verbunden.
  Es gibt eine unternehmensweite Infrastruktur, welche die meisten gängigen Data Science und Analytics Tools zur Verfügung stellt. Möglichkeiten für die Verarbeitung von rechenintensiven Aufgaben oder sehr hohen Datenmengen sind begrenzt.
  Es gibt eine hochmoderne Infrastruktur, die nicht nur gängige Data Science Tools, sondern auch rechenintensive, hochmoderne Methoden wie Deep Learning unterstützt. Zusätzlich ist es auch möglich mit z.B. HPC und Big Data Tools Daten in großen Mengen zu verarbeiten.
  Die Infrastruktur ist in einer Cloud-Plattform bereitgestellt und kann je nach aktuellen Bedürfnissen flexibel angepasst werden.
  Wie werden Daten in Ihrem Unternehmen für interne Optimierungen genutzt?
  Daten werden zwar gespeichert, aber werden nur vereinzelt ausgewertet. Daten sind nicht wirklich relevant für das Unternehmen.
  Gängige Daten, wie Kundendaten, Umsätze, oder Transaktionen werden erfasst, überwacht und gesichert. Die Daten werden überwiegend mit Tools wie Excel für einfaches Reporting von einzelnen Personengruppen verwendet.
  Daten werden stellenweise mit aktuellen Data Science Tools, wie z.B. Python, Rapidminer, Tableau oder Ähnliches ausgewertet. Ergebnisse werden verwendet, um z.B. Automatisierungen, Prozessoptimierungen und Kostenoptimierungen zu bewirken.
  Daten sind in nahezu jedem Bereich ein treibender Faktor des Unternehmens. Sie werden mit hochmodernen State of the Art Tools zur internen Kosten-und Prozessoptimierung genutzt. Ergebnisse und Tools sind weitreichend im Unternehmen zugänglich.