Mit Unterstützung der Data Scientists im Team legen wir in der strategischen Entscheidungsfindung besonderen Wert darauf, so viele relevante Daten wie möglich in den Prozess zu integrieren, wobei wir sinnvolle Datenmodelle nutzen. Wir bezeichnen diesen Ansatz als StratMath. Darüber hinaus können Methoden aus dem Computational Modelling nutzbar gemacht werden für komplexe Szenarioanalysen.

Dies bedeutet jedoch nicht, dass Lösungen nicht kreativ sein müssen. Vielmehr ermöglicht die datenbasierte Analyse einen neutraleren und klareren Blick auf strategische Chancen und Risiken. Ein entscheidender Vorteil ist, dass eine “saubere” Datenerfassung und -strukturierung bereits in der As-Is-Phase den Grundstein für das spätere kontinuierliche Lernen legt. Und auch das maschinelle Lernen ist von der hochwertigen Datenstruktur abhängig. Daten werden in einem sog. Graphen bezogen auf die Geschäfts- und Strategielogik in Beziehung zueinander gesetzt. Auf Basis dieser Logiken findet die Optimierung statt. Neben allem KnowHow zu künstlicher Intelligenz, die Domainintelligenz ist entscheidend und wird im Wissengraphen abgebildet.
Hier wird deutlich wie wichtig ein gutes Strategiemodell ist.

 

Die Integration von Datenwissenschaft in die strategische Entscheidungsfindung ist für moderne Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Durch die Nutzung umfangreicher und relevanter Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern. Ein Ansatz, der sich hierbei bewährt hat, ist die Verwendung von Wissensgraphen, die Daten in Bezug auf Geschäfts- und Strategielogik miteinander verknüpfen.

Wissensgraphen ermöglichen es, komplexe Zusammenhänge innerhalb eines Unternehmens abzubilden und somit ein tieferes Verständnis für interne Prozesse und externe Marktbedingungen zu erlangen. Laut einer Studie von Gartner können Unternehmen, die Wissensgraphen implementieren, ihre Entscheidungsfindung um bis zu 30 % beschleunigen und die Genauigkeit ihrer Prognosen erheblich verbessern.

Ein weiterer Vorteil der datenbasierten Analyse ist die Vorbereitung auf maschinelles Lernen. Eine saubere Datenerfassung und -strukturierung in der aktuellen Phase legt den Grundstein für zukünftiges kontinuierliches Lernen. Hochwertige Datenstrukturen sind entscheidend für den Erfolg von maschinellen Lernmodellen, da sie die Grundlage für präzise und zuverlässige Vorhersagen bilden.

Die Kombination von Datenwissenschaft und strategischer Entscheidungsfindung erfordert jedoch nicht nur technisches Know-how, sondern auch ein tiefes Verständnis der jeweiligen Branche. Die sogenannte Domain-Intelligenz, also das spezifische Fachwissen innerhalb eines bestimmten Bereichs, ist entscheidend für die effektive Nutzung von Daten. Wissensgraphen dienen hierbei als Brücke, indem sie die Domain-Intelligenz in einer strukturierten Form abbilden und somit die Optimierung von Geschäftsprozessen unterstützen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration von Datenwissenschaft in die strategische Entscheidungsfindung Unternehmen dabei unterstützt, fundierte und zukunftsorientierte Entscheidungen zu treffen. Durch den Einsatz von Wissensgraphen und die Berücksichtigung von Domain-Intelligenz können Unternehmen ihre Effizienz steigern und sich erfolgreich in einem zunehmend datengetriebenen Marktumfeld positionieren.

Präzise Entscheidungen durch datenbasierte Strategieentwicklung

In einer Geschäftswelt, die von Unsicherheit und zunehmender Komplexität geprägt ist, wird die Fähigkeit, strategische Entscheidungen datengestützt und analytisch zu treffen, immer wertvoller. Unser StratMath-Ansatz zielt darauf ab, relevante Daten maximal zu nutzen und diese mit klaren Modellen in die Entscheidungsfindung zu integrieren. Unterstützt von den Data Scientists unseres Teams wird so ein präzises Bild der aktuellen Situation (As-Is-Phase) geschaffen, das eine solide Basis für künftige Entscheidungen bietet.

Die Rolle datenbasierter Modelle in der Strategieentwicklung

Strategische Entscheidungen basieren auf Annahmen über die Zukunft, die mithilfe von Daten und Modellen präziser gestaltet werden können. Durch die Nutzung moderner Datenmodelle und datenbasierter Analysen können Unternehmen eine klare und neutrale Sicht auf ihre Chancen und Risiken gewinnen.Der Zugriff auf Echtzeitdaten ist in einer dynamischen Marktumgebung ein entscheidender Vorteil, um Marktverschiebungen frühzeitig zu erkennen.

Computational Modelling für Szenarioanalysen

Computational Modelling ermöglicht Unternehmen, komplexe Szenarien durchzusimulieren und zu verstehen, wie bestimmte Entscheidungen verschiedene Ergebnisräume beeinflussen könnten. Unternehmen, die Simulationen in ihren strategischen Entscheidungsprozess integrieren, erzielen laut Forschungsergebnissen eine um 15 % höhere Erfolgsquote in Transformationsprojekten, da sie die Möglichkeit haben, ihre Strategien flexibel an unvorhergesehene Marktveränderungen anzupassen.

Der strategische Vorteil von Wissensgraphen und sauberen Datenstrukturen

Eine präzise strukturierte Datenerfassung und -strukturierung ist entscheidend, um das kontinuierliche Lernen und die effektive Nutzung von maschinellem Lernen sicherzustellen. In unserem StratMath-Ansatz setzen wir auf Wissensgraphen, die Daten in Bezug zur Geschäfts- und Strategielogik setzen und die Unternehmenslogik in das Modell integrieren. Diese Graphen ermöglichen es, Informationen strukturiert und dynamisch abzurufen und so die Grundlage für ein strategisches Lernen und Optimieren zu schaffen.

Domainwissen als Erfolgsfaktor

Neben dem technischen Know-how ist das Domänenwissen – das spezifische Branchenverständnis – entscheidend. Unsere Wissensgraphen setzen genau hier an und kombinieren die strategische Logik mit branchenspezifischen Erkenntnissen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen, die sowohl die Unternehmensziele als auch die Marktanforderungen widerspiegeln. Diese Kombination aus datenbasiertem Ansatz und tiefem Fachwissen macht eine flexible und zielgerichtete Strategieentwicklung möglich.

Fazit: Die Zukunft gehört datenbasierten und vernetzten Strategiemodellen

Die Integration datenbasierter Modelle und strukturierter Analysen in den Entscheidungsprozess ermöglicht eine präzisere, objektivere und strategisch ausgerichtete Unternehmensführung. Unternehmen, die auf datengetriebene Ansätze setzen und Wissensgraphen zur Strukturierung von Domainwissen nutzen, sind besser gerüstet, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben und proaktiv auf Marktveränderungen zu reagieren.