Zugehörige Fallstudie · Railcargo
Ein System vom Transport bis zur Rechnung: eine maßgeschneiderte, ERP-ähnliche Anwendung für das Straßengütergeschäft auf der Low-Code-Plattform JUDO
Data Governance
Klare Verantwortlichkeiten und Regeln für Unternehmensdaten
Wir schaffen ein Datenmanagement-Framework, das Herkunft, Qualität und Nutzung Ihrer Daten sowie die zugehörigen Verantwortlichkeiten klärt.
01 /
Bekannter und nachvollziehbarer Datenbestand
Wir erfassen, welche Daten vorhanden sind, wo sie entstehen und welche Prozesse sie nutzen. Gemeinsame Begriffe und klar benannte Datenquellen helfen, unterschiedliche Auslegungen zu vermeiden.
02 /
Datenqualität und klare Verantwortung
Wir legen Regeln für die Datenqualität fest und weisen die zugehörigen Verantwortlichkeiten zu. So kann der Umgang mit Abweichungen zu einem geordneten Prozess werden und die Grundlage für Berichte, Analysen und KI-Lösungen verbessern.
03 /
Geregelter Zugriff und geregelte Nutzung
Wir richten Berechtigungs- und Compliance-Anforderungen an der Nutzung der Daten aus. Klare Regeln unterstützen den Datenaustausch und das Risikomanagement im Unternehmen.
Unser Ansatz
Wir entwickeln das Data-Governance-Framework gemeinsam mit den Fachbereichen und der IT. Zuerst nehmen wir die wichtigsten Daten und Probleme in den Blick, damit die Regeln im Tagesgeschäft anwendbar sind. Verantwortungsmodell, Qualitätsanforderungen und Kontrollprozesse führen wir gemeinsam ein.
Die Zusammenarbeit
01Datenbestand und Probleme erfassen
Wir prüfen die wichtigsten Datenquellen, die Datennutzung und die aktuellen Qualitätsprobleme. Wir wählen den ersten zu ordnenden Datenbereich und die betroffenen Fachbereiche aus.
02Regeln und Verantwortlichkeiten festlegen
Wir stimmen Datenbegriffe, Qualitätsanforderungen und Zugriffsregeln ab. Wir legen fest, wer für die Daten und für die Behandlung von Abweichungen verantwortlich ist.
03Einführung in einem ausgewählten Datenbereich
Wir wenden das Framework auf die ausgewählten Daten und Prozesse an. Wir prüfen, wie praxistauglich die Regeln sind und wie Datenqualitätsprobleme behandelt werden.
04Überprüfung und Ausweitung
Wir werten die Erfahrungen aus und schärfen das Betriebsmodell nach. Bewährte Praktiken übertragen wir schrittweise auf weitere Datenbereiche.
Zur Fallstudie: Ein System vom Transport bis zur Rechnung: eine maßgeschneiderte, ERP-ähnliche Anwendung für das Straßengütergeschäft auf der Low-Code-Plattform JUDO
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