Data Driven Government Daten als Schlüssel für erfolgreiche Digitalisierung

Selbst in einem durch den Datenschutz eng gesteckten Rahmen ist klar: Daten sind eine wichtige Grundlage für den digitalen Fortschritt unserer Gesellschaft. Mit Hilfe datengetriebener Strategien können Politik und Verwaltung bessere Entscheidungen treffen, Maßnahmen gezielter steuern und Verwaltungsleistungen bedarfs- und vor allem nutzer:innengerecht optimieren. Auch Wirtschaft, Forschung und Zivilgesellschaft profitieren vom großen Datenschatz der öffentlichen Hand. Neue Erkenntnisse aus der systematischen Analyse, Kombination und Auswertung von Daten ermöglichen datenbasierte Geschäftsmodelle und Serviceinnovationen, die unser aller Leben einfacher machen.

Jedoch: Die Herausforderungen beim Einsatz von Data Analytics in Organisationen sind vielfältig. Deshalb begleiten wir Datenprojekte von der Beratung bis zum Betrieb aus einer Hand – ganzheitlich und praxisorientiert. Indem wir optimale Lösungen definieren, Hindernisse rechtzeitig erkennen und für einen reibungslosen Ablauf sorgen, profitieren unsere Kund:innen bestmöglich von den Chancen der Digitalisierung.

Ohne Datenstrategie kein Fortschritt 

Unsere Data Scientists und Data Engineers zeigen Organisationen auf Basis von Daten nachvollziehbar den Weg auf und bringen Digitalisierungsvorhaben voran. Alles beginnt mit einer maßgeschneiderten Datenstrategie und umfassenden Analyse des Daten-Ökosystems. So erkennen wir, wie gut die Data Governance einer Organisation aufgestellt ist und welche Konzepte für ein optimales Datenmanagement ein Update brauchen. Denn abgestimmte Strukturen und Prozesse sind das beste Fundament für Data-Analytics-Projekte mit fortschrittlichen Tools und Analyse-Frameworks. So liefern wir unseren Kund:innen in einem verständlichen Prozess und mit einem klaren Zielbild wertvolle Erkenntnisse.

Unsere Leistungen für die datengetriebene Digitalisierung

• Data Consulting: Beratung über den gesamten Projektzyklus hinweg – von der Problemanalyse und Anforderungserhebung über die Auswertung und Interpretation von Daten bis zur Konzeption von Datenprojekten. 
• Data Analysis: Analyse, Modellierung und Qualitätsprüfung von großen Datenmengen – von der explorativen Analyse bis hin zu spezifischen Auswertungen auf technischer, fachlicher und methodischer Ebene.
• Data Engineering: Durch die Gewinnung, Aufbereitung, strukturierte Speicherung und Bereitstellung von relevanten Daten die Grundlage für Data Science und Data Analysis schaffen.
• Data Visualization: Für Zielgruppen verständlich aufbereitete und barrierefreie Visualisierungen, die aussagekräftige Erkenntnisse vermitteln – von einfachen Tabellen bis hin zu komplexeren Darstellungen.
• Data Science: Datenbasierte Handlungsempfehlungen aus großen Datenmengen gewinnen, Muster erkennen, Hypothesen verifizieren und Prognosen identifizieren. 
• Data Governance: Frameworks für Prozesse, Rollen, Richtlinien, Standards und Kennzahlen entwickeln. Über den gesamten Datenlebenszyklus wird eine effiziente Nutzung von Informationen ermöglicht, Organisationen werden bei der Zielerreichung effektiv unterstützt.