Von Datenlücken zu Datenwerten
Data Landscape Canvas
Mit dem Data Landscape Canvas erkunden Sie neue Datenquellen und identifizieren potenzielle Datenlieferanten. Es unterstützt Sie dabei, die bestehenden Unternehmensdaten zu bewerten und die passenden Datenquellen für Ihre Nutzungsszenarien zu bestimmen.
Was ist das Data Landscape Canvas?
Das Data Landscape Canvas hilft Ihnen, die Vielfalt potenzieller Datenquellen für Ihre Daten- & KI-Produkte zu verstehen und gezielt zu managen. Durch die systematische Erfassung der Datenherkunft – sei es unternehmenseigene Daten, von Kunden und Partnern generierte Daten, gekaufte externe Daten oder öffentlich verfügbare Quellen – erhalten Sie einen klaren Überblick darüber, welche Daten bereits zugänglich sind, welche fehlen und wo zusätzlicher Aufwand für die Beschaffung oder Qualitätsverbesserung erforderlich ist.
Diese strukturierte Perspektive stellt sicher, dass alle relevanten Datenquellen sowie damit verbundene Qualitäts-, Rechts- und Datenschutzaspekte berücksichtigt werden, bevor in Analytics- oder KI-Lösungen investiert wird. Ob für ein spezifisches Daten- oder KI-Produkt oder das gesamte unternehmensweite Datenökosystem – das Data Landscape Canvas unterstützt Sie dabei, entscheidende Datensätze zu identifizieren, Lücken aufzuzeigen und Strategien zur Schließung dieser Lücken zu entwickeln. Es fördert eine zukunftsorientierte Herangehensweise an das Datenmanagement, indem es neue Quellen aufdeckt, die Datenqualität verbessert und Prozesse gestaltet, die kontinuierlich in wertschöpfende Analytics- und KI-Anwendungen einfließen.
Das Data Landscape Canvas steht kostenlos unter einer Creative-Commons-Lizenz zur Verfügung:
Sie dürfen das Canvas nutzen und anpassen, solange Sie Datentreiber als Quelle nennen.
Wann sollte das Data Landscape Canvas eingesetzt werden?
Das Data Landscape Canvas ist besonders nützlich in folgenden Szenarien:
- Vorbereitung auf Analytics- oder KI-Projekte:
Bevor Sie ein datengetriebenes Produkt entwickeln oder erweiterte Analysen einsetzen, hilft das Canvas dabei, die benötigten Datensätze zu identifizieren, deren Verfügbarkeit und Qualität zu prüfen und eine nahtlose Integration sicherzustellen. - Bewertung der Datenverfügbarkeit für Use Cases:
Wenn vielversprechende Analytics- oder KI-Anwendungsfälle identifiziert wurden, stellt das Canvas sicher, dass die erforderlichen Daten zugänglich und geeignet sind. Es deckt Datenlücken oder Qualitätsprobleme auf und hilft, Ziele anzupassen oder alternative Datenquellen zu erschließen. - Strategische Datenbeschaffung und -optimierung:
Unternehmen, die über interne Systeme hinaus neue Datenquellen nutzen möchten, profitieren vom Canvas, indem es Chancen für den Erwerb oder Austausch externer Daten, die Erfassung zusätzlicher unternehmenseigener Daten oder die Verbesserung bestehender Datenbestände sichtbar macht. So werden die richtigen Dateninputs für eine nachhaltige Daten- & KI-Strategie sichergestellt.
Durch den Einsatz des Data Landscape Canvas schaffen Sie eine solide Grundlage für den effektiven Einsatz von Daten und eine stetige Weiterentwicklung Ihrer Analytics- und KI-Kompetenzen. Es stellt sicher, dass Informationen gezielt in Produkte, Services und Entscheidungsprozesse einfließen.
Wie verwende ich das Data Landscape Canvas?
Die Beschreibung folgt in Kürze…
①a Header
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② Data Products
Placeholder text for the Data Products section.
③ Owned Data
Placeholder text for the Owned Data section.
④ Earned Data
Placeholder text for the Earned Data section.
⑤ Paid Data
Placeholder text for the Paid Data section.
⑥ Public Data
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a Raw Data
Placeholder text for the Raw Data section.
b Derived Data
Placeholder text for the Derived Data section.
c Linked Data
Placeholder text for the Linked Data section.
Wo finde ich weitere Informationen?
- Detaillierte Anleitungen und Praxisbeispiele zur Nutzung des Canvas im Kontext einer ganzheitlichen Daten- & KI-Strategie finden Sie in unserer Data & AI Design Bench.
- Erkunden Sie ihre Datenlandschaft (Blog)
- Data Thinker Group (LinkedIn)
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