Insights
Kurze Perspektiven und Frameworks, geteilt auf LinkedIn.
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Das Planungs-Paradoxon bei Daten und KI
Organisationen wollen dateninspiriert werden und starten mit einer Roadmap. „Was kostet es, welche Meilensteine, und wann ist es fertig?"
Datenkultur Cheat Sheet
Wenn Eure Daten- und KI-Initiativen hinter den Erwartungen bleiben, sind „Probleme in der Datenkultur“ selten die Ursache.
Die meisten Organisationen gehen Datenstrategie falsch an ....
Oft sind Datenstrategien keine Strategien – sie sind gut gemeinte Pläne.
Daten & KI: Fünf Voraussetzungen für den nachhaltigen Erfolg
In einem Kundengespräch musste ich gestern an diese Infografik denken, die ich [vor 2 Jahren schon einmal gepostet habe](https://jens-linden.de/insights/jenseits-des-hypes-5-saeulen-datenexzellenz).
AI-Readiness folgt strategischer Klarheit
„AI-ready“ zu werden, steht auf der Agenda vieler Executives.
Sieben Unterscheidungen, um dateninspiriert zu werden
Die Unterscheidungen, die wir verwenden, bestimmen, was wir sehen und wofür wir blind bleiben.
Fokusfelder für die Datenkultur-Analyse
Deine Daten- & KI-Initiativen stocken, aber du kannst den Grund nicht genau bestimmen?
Wie Datenkultur Leben rettet
Viele Unternehmen streben nach einer "guten" Datenkultur, um Daten und KI erfolgreich einzusetzen. Das gewünschte Zielbild wird meist so beschrieben:
Datenkultur ist wie junges Gemüse – es wächst nicht schneller, nur weil man dran zieht
Trotz Milliarden-Investitionen in Daten und KI scheitern viele Initiativen. Das ist nichts Neues. Reports bleiben ungenutzt. KI-Piloten skalieren nicht. Viel Invest, wenig Return.
DataLab Community Summit 2025 – Let’s Talk Data!
Bald ist es soweit: Unser jährlicher DataLab Community Summit bringt Kunden, Partner und das DataLab-Team zusammen. Wie immer geht es um Austausch und Inspiration rund um die Themen Strategie, Organisation & Technologie– immer mit dem Fokus Datenexzellenz & KI.
Organisationsdesign für Daten & KI
Trendthemen wie das datengetriebene Unternehmen sowie KI sind seit Jahren Treiber für Veränderungen oder gar Transformationen in Organisationen. Bei jedem Management-Hype gilt es, klug zwischen Aktionismus und wirksamer Verbesserung zu differenzieren. Das ist bei Daten und KI nicht anders. Modernes Organisationsdesign liefert wertvolle Werkzeuge hierfür.
Daten- und KI-Strategie: Welchen Platz hat sie in meiner Strategie-Architektur?
Die Daten- und KI-Strategie wird oft heiß diskutiert, aber nicht immer korrekt verstanden. Sie definiert nicht, wie ein Unternehmen durch Daten und KI Wettbewerbsvorteile erzielt – das ist Aufgabe der jeweiligen Geschäftsstrategien.
Einsatzmöglichkeiten für Daten & AI
Es gibt viele Wege die Einsatzmöglichkeiten für Daten & AI zu kategorisieren. Für mich hat sich häufig bewährt gemeinsam mit Kunden entlang der beiden Dimensionen "Scope" (intern vs. extern) und "Impact Level" (strategisch vs. operativ) zu denken.
Data & AI Strategy vs. Business Strategy
Data Strategy Is a Buzzword – So Is AI Strategy
Data vs. Business Strategy – A Plea for a Common Language
Executives and strategy experts rely on well-established frameworks to design and implement business strategies. Yet, rather than applying these proven methodologies, many organizations attempt to redefine strategy in the context of data and AI as a foundation for becoming data-driven.
Two Types of Organizational Data & AI Demands – and Why the Difference Matters
Data, analytics, and AI demands arise from two fundamentally different sources: strategic or operational data demands. Understanding the difference is crucial for prioritizing resources, guiding investments, and making informed decisions about Return on Data Investment (RODI).
Data Strategy with a twist – there can be only one!
The link between data strategy and Highlander lies in the famous tagline of the 1986 fantasy action-adventure starring Christopher Lambert as Connor MacLeod. If you are of my generation, you might still recall it:
How Much Should You Invest in Data, Analytics, and AI?
When I speak with data leaders, a recurring question is:
Every successful data plan starts with one thing: A clear strategy
**Every successful data plan starts with one thing:**
Wann benötigt Dein Unternehmen eine Daten- oder KI-Strategie?
Immer dann, wenn Dein Unternehmen eine Funktion für Daten oder KI hat oder aufbauen möchte.
Was ist eigentlich eine Datenstrategie?
Ein Mysterium in einer digitalen Geschäftswelt entsteht schnell: Man nimmt einen Begriff, der uneinheitlich definiert ist und häufig für Verwirrung sorgt – wie *Strategie* – und ergänzt ihn mit einem Präfix wie **Daten-** oder **KI-**.
Welche Daten- und KI-Kompetenzen benötigt mein Unternehmen?
Diese Frage sollte durch die Unternehmensstrategie beantwortet werden. Ist das bei Dir nicht der Fall? Dann ist es an der Zeit, die Strategie neu zu gestalten.
Strategie ist die Brücke zwischen Datenwertschöpfung und Unternehmenserfolg
**Strategie ist die Brücke zwischen Datenwertschöpfung und Unternehmenserfolg.**
Die Wurzel des Problems: Darum scheitern so viele Unternehmen mit Daten und KI
**Die Wurzel des Problems: Darum scheitern so viele Unternehmen mit Daten und KI.**
Datenkultur: Experimentieren statt gestalten
In der Transformation zu einem datenexzellenten Unternehmen spielt die (Daten-) Kultur eine zentrale Rolle. Doch wie lässt diese sich beeinflussen?
Jenseits des Hypes: Der praktische Leitfaden zum Aufbau eines datenexzellenten Unternehmens
Unternehmen möchten datenexzellent werden, damit sie Potenziale aus Daten & KI heben können und somit wettbewerbsfähig bleiben. Um Wertschöpfung mit Unternehmensdaten zu realisieren, müssen Organisationen Schlüsselkompetenzen aufbauen. In meiner Beraterpraxis erlebe ich leider häufig, dass Unternehmen dabei selten alle relevanten Komponenten im Blick haben.
OKRs für die Umsetzung von Datenstrategien im Energiesektor
Unternehmen in der Energiebranche streben nach konsequenter Wertschöpfung mit Daten. Um den Herausforderungen der Energiewende zu begegnen, um profitabler zu werden oder gar, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Sie müssen datenexzellent werden. Um datenexzellent zu werden, entwickeln sie Datenstrategien. Diese werden im Rahmen der Digitalen Transformation umgesetzt. Zur Steuerung des transformativen Prozesses bieten sich OKRs an. Ich selbst begleite aktuell ein Energieunternehmen bei diesem Unterfangen.
Daten – klare Sache der IT! – Oder vielleicht doch nicht?
Nach über 15 Jahren Berufserfahrung im Bereich Daten steht eines für mich fest: Um das Asset „Daten" im Unternehmen wertstiftend zu nutzen und mittels Analytics oder Künstlicher Intelligenz zu monetarisieren, bedarf es klarer Leadership.
Datenanwendungsfälle: So gelingt die Innovation
In vielen Unternehmen liegen wertvolle Daten brach. Sie nutzen ihre Daten nicht, um ihre geschäftlichen Ziele zu erreichen. Dadurch lassen sie Potenziale liegen und haben Wettbewerbsnachteile. Um dies zu ändern, müssen Unternehmen Ihre Potenziale für Daten & KI verstehen. Sie müssen das Universum ihrer möglichen Datenanwendungsfälle erkunden. Dazu benötigen sie eine Methodik Datenanwendungsfälle effektiv & effizient zu innovieren.
Data & AI Operating Model Canvas
Daten und künstliche Intelligenz (#KI) sind zu strategischen Assets für Unternehmen geworden. Um diese Assets erfolgreich zu nutzen, ist es wichtig, ein klares Betriebsmodell für Daten & KI zu definieren. Ein Betriebsmodell definiert die Art und Weise, wie eine Organisation Daten & KI zur Erreichung ihrer Ziele nutzt. Es konkretisiert somit die #datenstrategie und macht diese ausführbar.
So priorisierst du Datenanwendungsfälle
Datenanwendungsfälle (Use Cases) stehen im Zentrum der Digitalen Transformation. Sie sind das Vehikel, um aus Daten und Algorithmen Mehrwert zu generieren. Doch wie priorisierst du die Umsetzung, womit fängt man am besten an?
Eine Transformations-Roadmap für Daten & KI
Die Entwicklung einer #datenstrategie ist ein wichtiger Schritt für Unternehmen, die sich digital transformieren möchten. Daten und #künstlicheintelligenz spielen dabei eine zentrale Rolle, da sie Unternehmen ermöglichen, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, ihre Prozesse zu optimieren und bessere Entscheidungen zu treffen. Die Transformations-Roadmap ist eines von vielen Ergebnissen der Datenstrategieentwicklung.
Data Leader: Was macht er/sie und braucht mein Unternehmen diese Rolle?
In der heutigen, datengetriebenen Welt gewinnen Daten und Analytics zunehmend an Bedeutung. Unternehmen, die diese Potenziale nutzen wollen, benötigen einen Data Leader oder Chief Data Officer (CDO). Dieser ist verantwortlich für die strategische Ausrichtung und Umsetzung von Daten- und Analytics-Initiativen.
Vokabelheft für Daten?!
**Vokabelheft für Daten in meinem HeyCircle Vortrag?! Das war doch sicher nur ein Gag, oder?**
Unser Datenreifegrad ist „Reactive“ oder „Managed“ – und nu?!
Datenreifegradanalysen sind ein typisches Instrument, um den aktuellen Status quo von Unternehmen auf dem Weg zu einem daten- oder KI-exzellenten Unternehmen systematisch zu erheben. Wenn ich weiß, wo ich stehe, und eine Idee habe, wohin ich will, kann ich die Transformationsreise planen und eine erste Roadmap entwickeln.
First Data Warehouse or Data Lake, then develop data use cases?
First Data Warehouse or Data Lake, then develop data use cases. Right? Or other way around?
Elevator pitch for BI and AI use cases?!
Sometimes, data use case names such as "Market Spend Efficiency" or "Predictive Maintenance" can trigger a different understanding to different stakeholders. When collecting or innovating data use cases in client projects or workshops, we usually document the use case in some kind of canvas including challenge, desired impact, stakeholders, risks and other aspects. This is good for documentation, but not for quick communication to a wide range of audiences.
And the winner is: Data literacy followed by data leadership & culture shift!
That's what the audience of my talk "How to master the data challenge" at the TDWI Munich voted when I asked for the biggest challenges during their data transformation. Thanks everybody for this very interactive session!
Sometimes I feel like a broken record.
Repeatedly talking about the obstacles companies face when turning their data into insights, actions and finally organisational value.
Data First Aid Kit
We thought hard about whether to give this away for free or not. But here it is - published for the first time: Our Data First Aid Kit.