Reifegradanalyse

Bewertung der Datenstrategie-Komponenten nach Reifegradstufen für Industrie SE

Erkenntnisse aus Transkripten
Automatisch extrahierte Informationen aus Interviews und Meetings

Unsere Datenqualitätsprozesse sind noch nicht standardisiert, was zu inkonsistenten Ergebnissen führt.

TR-004 @ 23:15
25.10.2023

Die Datenkompetenz im Unternehmen ist ungleich verteilt, mit starken Fähigkeiten im BI-Team aber wenig Verständnis in den Fachabteilungen.

TR-001 @ 31:42
15.10.2023

Industrie SE

Data Strategy Assessment

Sarah Connor
Letzte Aktualisierung: 15.05.2025
Version 2.1
Fortschritt: 65%
Dimensionen
Wählen Sie eine Dimension zur Bewertung
Daten-Governance
Bewertung der Daten-Governance-Strukturen und -Prozesse
Fortschritt:
100%

Rollen & Verantwortlichkeiten

Bewertung basierend auf: Teilweise definierte Rollen für Dateneigentümer in der Produktion, aber keine unternehmensweite Struktur

Relevant für: Predictive Maintenance

Datenrichtlinien & Standards

Bewertung basierend auf: Dokumentierte Standards für Produktionsdaten, aber inkonsistente Anwendung

Relevant für: Supply Chain Optimization

Datenschutz & Compliance

Bewertung basierend auf: Robuste DSGVO-Compliance und Branchenstandards werden eingehalten

Reifegradanalyse

Visualisierung des Reifegrads nach Dimensionen

Radar-Diagramm
Übersicht der Reifegradstufen nach Dimensionen
Maturity Radar Chart
Vergleichsoptionen
Vergleichen Sie den Reifegrad mit anderen Zeitpunkten oder Benchmarks
Dimensionen im Detail
Detaillierte Bewertung der einzelnen Dimensionen

Bewertung

Rollen & Verantwortlichkeiten
2/5
Datenrichtlinien & Standards
3/5
Datenschutz & Compliance
4/5
Durchschnitt3.0/5

Stärken & Schwächen

Stärken

  • Starke Compliance-Prozesse für regulatorische Anforderungen
  • Dokumentierte Standards für Produktionsdaten

Schwächen

  • Keine klare unternehmensweite Data-Governance-Struktur
  • Fehlende Dateneigentümer in vielen Bereichen
  • Inkonsistente Anwendung von Datenstandards

Zeitlicher Verlauf

Governance Maturity Timeline

Relevante Use Cases

Predictive Maintenance
Governance-Anforderungen

Klare Dateneigentümerschaft für Sensordaten und Wartungshistorie erforderlich. Aktuelle Governance-Strukturen sind unzureichend für diesen Use Case.

Supply Chain Optimization
Governance-Anforderungen

Benötigt abteilungsübergreifende Governance für Lieferkettendaten. Aktuelle Standards sind teilweise ausreichend, aber Verantwortlichkeiten müssen geklärt werden.

Zeitlicher Verlauf

Entwicklung des Reifegrads über Zeit

Gesamtentwicklung
Entwicklung des durchschnittlichen Reifegrads über Zeit
Maturity Timeline Chart

Initial Assessment

Februar 2025

Durchschnittlicher Reifegrad: 2.0/5

Governance
2.3/5
Qualität
2.0/5
Architektur
1.7/5
Kultur
2.0/5
Skills
2.0/5
Tools
2.0/5

Q1 Review

März 2025

Durchschnittlicher Reifegrad: 2.2/5

Governance
2.7/5+0.4
Qualität
2.3/5+0.3
Architektur
2.0/5+0.3
Kultur
2.0/5+0.0
Skills
2.0/5+0.0
Tools
2.3/5+0.3
Wichtige Änderungen:
  • Einführung von Datenrichtlinien für Produktionsdaten
  • Verbesserung der Datenqualität für Sensordaten
  • Upgrade der Analysetools für Produktionsdaten

Aktueller Stand

Mai 2025

Durchschnittlicher Reifegrad: 2.3/5

Governance
3.0/5+0.3
Qualität
2.7/5+0.4
Architektur
2.3/5+0.3
Kultur
2.3/5+0.3
Skills
2.3/5+0.3
Tools
3.3/5+1.0
Wichtige Änderungen:
  • Implementierung eines Data Governance Frameworks
  • Verbesserung der Datenqualitätsmetriken
  • Einführung neuer Visualisierungstools
  • Schulungen für Datenanalyse durchgeführt

Handlungsempfehlungen

Basierend auf der Reifegradanalyse für Industrie SE

Hohe Priorität

Data Governance Framework etablieren
Kritisch
Dimension: Governance

Etablieren Sie ein unternehmensweites Data Governance Framework mit klaren Rollen und Verantwortlichkeiten. Definieren Sie Dateneigentümer für alle kritischen Datenbereiche.

Zeitrahmen: 2-3 Monate
Impact: Hoch
Relevante Use Cases:
Predictive Maintenance
Supply Chain Optimization
Datenqualitätsmanagement implementieren
Kritisch
Dimension: Qualität

Implementieren Sie ein systematisches Datenqualitätsmanagement mit definierten Metriken und regelmäßigem Monitoring. Schließen Sie Datenlücken bei älteren Maschinen.

Zeitrahmen: 1-2 Monate
Impact: Hoch
Relevante Use Cases:
Predictive Maintenance
Qualitätskontrolle

Mittlere Priorität

Data Literacy Programm entwickeln
Wichtig
Dimension: Kultur & Fähigkeiten

Entwickeln Sie ein strukturiertes Data Literacy Programm für verschiedene Mitarbeitergruppen. Fördern Sie eine datengetriebene Entscheidungskultur durch Schulungen und Workshops.

Zeitrahmen: 3-4 Monate
Impact: Mittel
Relevante Use Cases:
Alle Use Cases
Datenarchitektur modernisieren
Wichtig
Dimension: Architektur

Modernisieren Sie die Datenarchitektur durch Implementierung eines Data Lake für IoT-Daten und verbessern Sie die Integration zwischen Produktions- und Geschäftssystemen.

Zeitrahmen: 4-6 Monate
Impact: Mittel
Relevante Use Cases:
Predictive Maintenance
Supply Chain Optimization
Energieeffizienz