Auf einen Blick
Titel: Elements of Data Strategy: A Framework for Data and AI-Driven Transformation
Zielgruppe: CDOs, CTOs, Head of Data, Management Consultants, und alle Fachleute, die für die Wertschöpfung aus Dateninitiativen verantwortlich sind.
Thema: Das Buch behandelt die Gestaltung einer Datenstrategie für eine Organisation und liefert ein Framework für daten- und KI-getriebene Transformation.
Autor: Boyan Angelov
Sprache: Englisch
Seiten: 317 Seiten
Preis: ca. 9 Euro (Kindle Ausgabe) | 18 Euro (Taschenbuch Ausgabe)
Positiv: Umfassendes Framework, Praktische Anwendungen, Experteneinblicke, Klare Darstellung.
Negativ: Zu technisch, Potenziell überwältigend für Einsteiger.
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Im Detail
Das Buch “Elements of Data Strategy: A Framework for Data and AI-Driven Transformation” von Boyan Angelov ist nicht nur ein weiterer Leitfaden zur Datenstrategie, sondern ein essenzielles Nachschlagewerk für Führungskräfte und Datenexperten. Es dient als Kompass für CDOs, CTOs, Datenleiter:innen und Managementberater:innen, die sich in der komplexen Welt der daten- und KI-getriebenen Transformation zurechtfinden möchten.
Boyan Angelov, ein renommierter Datenstratege, bringt über ein Jahrzehnt Erfahrung aus diversen Fachgebieten mit – von Bioinformatik und klinischen Studien bis hin zu HRTech und LegalTech. Sein breites Spektrum an Erfahrungen in sowohl akademischen als auch geschäftlichen Umgebungen, kombiniert mit seiner aktiven Beteiligung an wissenschaftlichen Projekten und regelmäßigen Vorträgen auf internationalen Konferenzen, macht ihn zu einer Autorität auf diesem Gebiet.
Das Herzstück des Buches ist das 3D-Modell, das aus den Phasen “Due Diligence”, “Design” und “Delivery” besteht.
- Due Diligence: In dieser Phase geht es darum, die Geschäftsstrategie zu verstehen und sich mit ihr abzustimmen. Es werden aktuelle Systeme auditiert, die Datenreife bewertet und eine Gap-Analyse durchgeführt, um den aktuellen Stand der Datenstrategie im Vergleich zu den Zielen zu bestimmen.
- Design: Hier werden die notwendigen Datenprodukte entworfen. Dies beinhaltet die Ideenfindung, Machbarkeitsstudien und Priorisierung von Datenprojekten. Es werden auch die Ziel-Datenarchitektur und die benötigte Technologie festgelegt. Darüber hinaus werden in dieser Phase Daten-Governance-Strukturen und ein Betriebsmodell für die Datenorganisation entwickelt.
- Delivery: In der Delivery-Phase geht es um die Implementierung der Datenstrategie. Hier werden agile Methoden wie “Soft Agile” und “Lean Data” vorgestellt, um schnell voranzukommen, ohne zu viele Ressourcen zu verschwenden. Es werden auch verschiedene Methoden zur Wertschöpfung vorgestellt, wie z.B. DataOps und MLOps.
Angelov betont, dass eine effektive Datenstrategie nicht nur technisches Know-how erfordert, sondern auch eine sorgfältige Planung, ein durchdachtes Design und eine effiziente Umsetzung. Er beleuchtet jede dieser Phasen detailliert, wobei er die notwendigen Komponenten, ihre Interaktionen und konkrete Schritte für die Implementierung skizziert. Um den Leser weiter zu bereichern, integriert Angelov Interviews mit führenden Datenstrategen aus globalen Organisationen, darunter Schwergewichte wie Amazon, Publicis Sapient und Deloitte. Diese Einblicke aus erster Hand bieten nicht nur theoretische, sondern auch praktische Perspektiven auf die Herausforderungen und Best Practices im Bereich Datenstrategie.
Kritiker loben das Buch insbesondere für sein umfassendes Framework und die Fülle an praktischen Beispielen. Einige Hinweise deuten jedoch darauf hin, dass der technische Tiefgang für Einsteiger überwältigend sein könnte. Dennoch ist es genau diese Tiefe, die “Elements of Data Strategy” zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Fachleute macht, die eine robuste und zukunftssichere Datenstrategie entwickeln möchten.
Zusammenfassend ist “Elements of Data Strategy: A Framework for Data and AI-Driven Transformation” ein Muss für jeden, der die Datenlandschaft von heute meistern und die Möglichkeiten von morgen nutzen möchte.
Dieser Text wurde mit Hilfe von ChatGPT erstellt.
