Agile Data Analytics Strategy

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Konzeption und Umsetzung einer Data & Analytics-Strategie

Neue Einsatzszenarien für agile Methoden

Innerhalb der letzten Jahre hat sich das Thema Agilität in vielen unterschiedlichen Bereichen verbreitet und etabliert. So sind beispielsweise Methoden wie Kaizen oder Kanban in der Produktion nicht mehr wegzudenken.
Auch IT-Bereiche setzen mittlerweile häufig auf agile Vorgehensmodelle wie SCRUM und selbst im DWH-Bereich finden agile Methoden vermehrt Einsatz. Gemein haben diese Szenarien, dass die Erstellung eines fertigen Produktes im Vordergrund steht. Sollen hingegen Konzepte und Strategien erarbeitet und in Unternehmen umgesetzt werden, so spielen agile Methoden noch immer eine untergeordnete Rolle.
Einzelne Fallstudien aus der Strategieentwicklung zeigen, dass auch dort die Vorteile agiler Vorgehen gegenüber langwieriger und schwer überprüfbarer Top-Down-Ansätze erkannt und partiell agile Vorgehen eingesetzt werden.

Basierend auf diesem Unterbau und konkreten Projekterfahrungen beschreibt der Artikel anhand der Konzeption und Umsetzung einer Data & Analytics Strategie (D&A), wie agile Vorgehen auch in diesem Kontext eingesetzt werden können. Hierfür werden allgemeine Grundlagen zu D&A Strategie gelegt, in Bezug zu agilen Vorgehen gesetzt und ein Ansatz zur Konzeption und Implementierung der Strategie vorgestellt.

Ihre Ansprechpartner

Dr. Michael Zimmer
Senior Manager | Deloitte | Analytics & Information Management
mizimmer@deloitte.de

Simon Mikulski
Manager | Deloitte | Analytics & Information Management
smikulski@deloitte.de

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