Data Driven
Entwickeln Sie eine Data-Driven-Strategie
Seit mehr als 30 Jahren hilft Alcimed seinen Kunden bei ihren Data-Driven-Ansätzen, von der Datenerfassungsstrategie mit der Identifizierung und Sammlung von Daten über die Bewertung dieser Daten mittels Data Mining bis hin zur Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen und Datenvisualisierung.
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Herausforderungen im Zusammenhang mit Data-Driven-Strategien
Unternehmen generieren, sammeln und speichern immer mehr Daten. Data-Driven-Ansätze ermöglichen die Umsetzung von Entscheidungsfindungsmethoden auf der Grundlage dieser Informationen.
Die Umsetzung einer Data-Driven-Strategie umfasst Fragen des Veränderungsmanagements zur Implementierung dieser Strategie sowie der betrieblichen Umsetzung:
Die erste Herausforderung besteht darin, die relevanten Daten und Informationen zu ermitteln, auf die das Unternehmen seine Entscheidungsfindung stützen will, unabhängig davon, ob es sich um ein bestimmtes Projekt oder einen ganzen Teil seiner Tätigkeit handelt. Die Umsetzung einer Data-Driven-Strategie im Marketing erfordert beispielsweise Datensätze über potenzielle Käufer mit feiner Granularität auf Verbraucherebene, während die Optimierung der Bestandsverwaltung Logistikdaten erfordert.
Was sind die kritischen Daten, die je nach den zu treffenden Entscheidungen zu berücksichtigen sind? Wie können diese Informationen meinen Geschäftszielen dienen?
Dabei kann es sich um die Nutzung bereits erzeugter Daten handeln, die intern oder extern wiederhergestellt werden sollen. Die Identifizierung interner Informationen kann ein Problem sein, wenn die Organisation groß ist, weshalb Unternehmen dazu neigen, diese digitalen Ressourcen so weit wie möglich zu strukturieren, um sie sichtbar und zugänglich zu machen. Möglicherweise müssen spezifische Projekte durchgeführt werden, um die strategischen Daten zu generieren, die eine datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglichen. Externe Datenquellen sind vielfältig und ihre Nutzung kann bestimmten Beschränkungen unterliegen (eingeschränkter Zugang mit Dateivorbereitung, Kosten usw.), die mit ihrem Inhaber und den in verschiedenen Ländern geltenden Vorschriften zusammenhängen, insbesondere im Fall von personenbezogenen Daten, vor allem bei Gesundheitsdaten.
Wo sind die entsprechenden Daten zu finden oder wie können sie generiert werden? Welche Schritte sollten unternommen werden, um an sie heranzukommen und die Erlaubnis zu erhalten, sie zu verarbeiten?
Je nach Projekt und Verwendung der ermittelten Daten ist es wichtig, ihre Form an das Projekt anzupassen, für das sie gesammelt wurden. Ein einmaliges Projekt zur Untersuchung einer Marketing-Kampagne stellt beispielsweise keine besonderen Anforderungen an die Speicherung oder Zugänglichkeit der Daten; eine lokale Speicherung ist ausreichend. Im Gegensatz dazu muss die Erstellung eines Tools zur Bestandsvorhersage in den eingehenden Datenfluss passen, damit das Tool das Risiko in Echtzeit messen kann. Die Datenintegration für die Entscheidungsfindung in Echtzeit, meist auf betrieblicher Ebene wie bei Industrie 4.0, ist mit dem Konzept der Smart Data verbunden.
Welche Prozesse sollten eingerichtet werden, um das Beste aus den Daten herauszuholen?
Wenn Daten gesammelt, gespeichert und bewertet werden, besteht eine große Herausforderung darin, sie zu analysieren, um die relevantesten Informationen zu extrahieren oder Algorithmen für Machine Learning zu entwickeln, die Vorhersagen, Automatisierung oder tiefgreifende Analysen ermöglichen. Eine weitere Herausforderung besteht darin, relevante Analyserahmen zu schaffen, damit die Empfehlungen umso wirkungsvoller sind und die verwendeten Modelle am besten geeignet sind.
Welche Lehren können wir aus Daten ziehen? Welche Risiken oder Geschäftschancen lassen sich anhand der vorhandenen Daten vorhersehen?
Schließlich muss die Integration von Rohdaten, die zur Umsetzung einer datengesteuerten Strategie analysiert oder modelliert werden, durch die Implementierung interner Arbeitsprozesse und eine Akkulturation der Teams unterstützt werden. Dies erlaubt es, die Nachhaltigkeit des Ansatzes zu gewährleisten und der Entscheidungsfindung weiterhin eine Orientierung zu geben.
Wie können sich die Teams mit einer datengestützten Strategie vertraut machen? Welche Change-Management-Prozesse sollten befolgt werden?
Wie wir Sie bei bei der Umsetzung Ihrer Data-Driven-Strategie begleiten
Seit mehr als 25 Jahren begleitet Alcimed seine Kunden bei ihren Innovationsprojekten und der Entwicklung neuer Geschäftsfelder. Mit der Technologieentwicklung und damit verbundenen Praktiken rücken Daten heute in den Mittelpunkt der Geschäftsaktivitäten und ihre intelligente Nutzung wird zu einer Notwendigkeit. In diesem Zusammenhang sind datenbasierte Überlegungen oft unerlässlich, unabhängig von der Art des Projekts, an dem wir arbeiten.
Unser Team stellt in unseren Projekten nicht nur Daten in den Mittelpunkt unserer Überlegungen und Modelle, sondern begleitet Sie auch bei Ihren spezifischen Data-Driven-Projekten und bei der Umsetzung Ihrer Data-Driven-Strategie.
Abhängig von Ihrem Projekt, Ihrem Kontext und Ihren Herausforderungen, begleiten wir Sie insbesondere bei
- Der Identifizierung Ihrer strategischen Daten:
Unsere Erfahrung in verschiedenen Branchen und unsere Kompetenzen in der Leitung von Arbeitsbesprechungen ermöglichen es uns, kritische Daten zu identifizieren, um die geschäftlichen Herausforderungen und strategischen Notwendigkeiten zu erfüllen. Wenn diese kritischen Daten vorhanden sind, müssen sie abgerufen werden. Wenn sie jedoch noch nicht vorhanden sind, können wir gemeinsam mit unseren Kunden Lösungen entwickeln, um solche Daten zu generieren, sie zu sammeln und herauszufinden, was zu tun ist, um die notwendigen Ziele zu erreichen.
- Die Identifizierung von Datenquellen und die Erfassungsstrategie:
Wir begleiten unsere Kunden bei der Identifizierung von Quellen für interne Daten und bei der internen Beschaffung dieser Daten. Wir definieren, wie diese Daten genutzt werden können, um Antworten auf ihre Fragen zu geben. Wir helfen Unternehmen auch beim Umgang mit externen Daten, indem wir unser Wissen über offene Daten, über die verschiedenen auf dem Markt verfügbaren Datenbanken und über die Verfahren für den Zugang zu öffentlichen und von uns genutzten Datenbanken weitergeben.
- Datenanalyse:
Unsere Datenwissenschaftler und Berater verfügen über die analytischen und technologischen Tools für die Untersuchung der Daten unserer Kunden, die die Analyse von qualitativen und quantitativen Daten ermöglichen.
- Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen:
Einige Aufgaben erfordern die Implementierung von Vorhersagealgorithmen oder tiefgreifende Analysen. Unsere Datenwissenschaftler entwickeln Algorithmen für maschinelles Lernen, die speziell für jedes Projekt kodiert und an die jeweiligen Herausforderungen angepasst werden.
- Wir sorgen dafür, dass Ihre Teams mit den Datensubjekten vertraut sind:
Wir beteiligen uns an der Entwicklung der internen Unternehmenskultur in Bezug auf die Nutzung von Daten durch Schulungen, Diskussionen, die Organisation von Seminaren oder Workshops sowie die gemeinsame Entwicklung von internen Methoden und Prozessen mit den Kundenteams.
Sie berichten
„Wenn ich an Alcimed denke, stelle ich mir eine Weltkarte vor, auf der es viele, viele Verbindungspunkte gibt. Und in der Mitte leuchtet Alcimed und stellt all diese Verbindungen auf eine ziemlich einfache Weise her.“
Patrick Palluel
Digital Product Transformation Lead
„Mir haben drei Punkte an der Arbeit mit Ihren Entdeckern besonders gefallen: die passende Zusammenstellung der Teams, die Datenstrukturierung und das Engagement der Teams. Alcimed gibt niemals auf!“
Philippe Caillat
Marketing Director
Beispiele aktueller Projekte zu Data-Driven-Ansätzen, die wir für unsere Kunden durchgeführt haben
Neugestaltung des Marketing-Modells für ein Medikament mit Hilfe eines datengesteuerten Analyseansatzes
Ein führendes Unternehmen der pharmazeutischen Industrie wollte das Marketing-Modell für ein Medikament aus seinem Portfolio (welche Ärzte sollen wie oft und über welche Kanäle angesprochen werden) mithilfe eines datengesteuerten Ansatzes überdenken.
Ziel unseres Projekts war es, durch eine quantitative Analyse das Marketing-Modell zu finden, das den besten ROI ermöglicht, indem die Ansprache der Ärzte und der Marketing-Mix optimiert werden, und zwar auf der Grundlage von Verkaufsdaten, Budgetdaten, Daten über die durchgeführten Werbemaßnahmen sowie Targeting-Daten aus externen Quellen.
Da unsere quantitativen Analysen begrenzt waren (wenig Daten, teilweise unvollständig), ergänzten wir sie durch eine qualitative Untersuchung, um das ideale Modell zu finden, das der Firma die beste Rendite ermöglicht.
Bewertung digitaler Lösungen zur realen Datenerfassung bei der Erstellung eines neuen Angebots
Wir unterstützten einen unserer Kunden, ein führendes Unternehmen im Gesundheitswesen, das die Möglichkeit zur Diversifizierung seiner Aktivitäten durch die Integration und Nutzung digitaler Lösungen zur Generierung und Erfassung von Real-World Evidence (RWE) prüfen wollte.
Im Rahmen dieses Projekts bewerteten unsere Teams die verschiedenen auf dem Markt erhältlichen Datenerfassungstechnologien, ihre Eigenschaften, Vorteile und Grenzen sowie die bestehenden Ansätze für ihren Einsatz in Frankreich im Bereich RWE.
Im Anschluss an unsere Analyse definierten wir 4 Ansätze, die es dem Team ermöglichen, diese neuen ausgewählten digitalen Datendienste zu integrieren und einzurichten, und einen operativen Aktionsplan für die Durchführung von Pilotprojekten aufgestellt. Am Ende war ein Pilotprojekt erfolgreich und unser Kunde konnte ein neues, differenzierendes Angebot einführen.
Bestimmung eines Indikators zur Messung des Kundenengagements durch einen datengesteuerten Ansatz
Für einen unserer Kunden entwickelten wir einen globalen Kundenengagement-Indikator. Ziel dieses Indikators war es, alle verfügbaren Kundendaten zu nutzen, insbesondere in Bezug auf die Reaktionen auf die Kommunikation, um Aktivitäten zu steuern: zu verstehen, welche Aktionen das Kundenengagement auslösten, um die besten zukünftigen Entscheidungen zu treffen.
Unsere Methodik bestand aus zwei Teilen. Der erste Teil bestand darin, eine gemeinsame Definition des Begriffs „Kundenengagement“ zu erarbeiten und die verfügbaren Daten zur Erstellung dieses Indikators zu definieren. Das Ergebnis war eine externe Untersuchung (Literaturrecherche und Interviews mit wichtigen Akteuren) sowie eine interne Untersuchung durch den Austausch mit den verschiedenen Interessengruppen des Unternehmens. Der zweite Teil bestand darin, diese Daten abzurufen, um den Engagement-Indikator auf verschiedenen Granularitätsebenen in Echtzeit darzustellen.
Analyse des rechtlichen Rahmens für die Erhebung und Verarbeitung sensibler Daten
Ein industrieller Akteur wollte ein europäisches Projekt auf die Beine stellen, das auf der Erfassung sensibler Daten in externen Datenbanken basiert. Nach der Durchführung eines ersten Pilotprojekts, das in der Sammlung von Daten und der Einrichtung eines Algorithmus für maschinelles Lernen in einem europäischen Land bestand, wollte unser Kunde den regulatorischen Kontext der Europäischen Union und mehrerer anderer europäischer Länder durchleuchten.
Ziel unseres Projekts war es, besser zu verstehen, wie die Erfassung sensibler Daten und deren Verarbeitung in diesen anderen europäischen Ländern umgesetzt werden kann. Wir konzentrierten uns daher auf die Datenschutz-Grundverordnung und die nationalen Gesetze, um einen globalen Überblick über das regulatorische Umfeld und die verschiedenen Schritte zu erhalten, die für die Umsetzung des angestrebten Projekts erforderlich sind.
Erstellung einer interaktiven Monitoring-Plattform zum Alkoholkonsum für einen führenden französischen Weinverband
Alcimed arbeitete mit einem führenden französischen Weinverband zusammen, um seine Plattform zur Beobachtung des Alkoholkonsums zu entwickeln und um die wichtigsten Trends auf globaler, europäischer und nationaler Ebene im Hinblick auf den Konsum alkoholischer Getränke und gesellschaftliche Indikatoren zu verfolgen und zu analysieren. Ziel des Projekts war es, Bildungs- und Präventionsmaßnahmen zu starten.
Zu diesem Zweck führte unser Team zunächst die weltweiten, europäischen und nationalen Daten zu etwa 60 verschiedenen Indikatoren für den Alkoholkonsum und gesellschaftliche Indikatoren zusammen. Anschließend analysierten und verglichen wir die Datensätze, um eine optimale, nachhaltige Datenarchitektur in Power BI zu erstellen. Wir gestalteten und konfigurierten relevante Visualisierungen im Zusammenhang mit verantwortungsbewusstem Konsum, um eine einfache und effektive Interpretation der Erkenntnisse zu gewährleisten (z. B. globale Entwicklung des Alkoholkonsums und des Verkaufs, Konsumhäufigkeit in Frankreich usw.). Darüber hinaus entwickelte unser Team Abfragen, um die Erkenntnisse in Bezug auf den Alkoholkonsum zu vertiefen, wie zum Beispiel den Konsumrückgang, alkoholbedingte Sterblichkeit, Alkoholabhängigkeitsrate und mehr.
Schließlich entwickelten wir für unseren Kunden eine umfassende Monitoring-Plattform, die mehr als 50 verschiedene Datenquellen in ein einziges interaktives Visualisierungstool zusammenführt, alle Prozesse von Anfang bis Ende durchführt (Datensammlung und -konsolidierung, Datenverarbeitung, Datenvisualisierung in Dashboards und Generierung von Kreuzabfragen zur Identifizierung von Korrelationen), um letztendlich die wichtigsten Erkenntnisse hervorzuheben, einfaches Teilen von Inhalten in jedem Layout (Präsentation, Druck und Online-Zugriff) zu bieten und dem Kunden die Entwicklung von Bildungs- und Präventionsmaßnahmen für die Öffentlichkeit und Fachleute zu erleichtern, was Gesundheits- und Präventionsfragen betrifft.
Entwicklung einer Projektmanagement-Software zur Planung und Optimierung von Markteinführungen für einen führenden Pharmakonzern
Alcimed arbeitete mit einem führenden Pharmaunternehmen zusammen, um ein umfassendes prozess- und projektbasiertes Produktwerkzeug zu entwickeln, das speziell darauf ausgelegt ist, Maßnahmen zur effizienten Einführung mehrerer Produkte im Bereich Hämatologie in kurzer Zeit zu planen und zu priorisieren.
Zu Beginn formulierte unser Team eine klare Vorstellung dessen, was das Werkzeug sein sollte, wichtige Parameter, erforderliche Daten und zukünftige Anwendungsfälle, einschließlich Format, Informationsgranularität und gewünschter Ergebnisse. Anschließend ermittelten wir eine Reihe operativer Aktivitäten (z. B. Segmentierungs- und Targetingstrategie, Umweltkampagne, Produktverfügbarkeit usw.), die bei Produkteinführungen in das Tool aufgenommen werden sollten. Für jede Aktivität wurden alle relevanten Schritte zur Produkteinführung, die Kriterien für die Prozessentwicklung und die damit verbundenen Entscheidungsprozesse beschrieben und in die endgültige Version des Tools integriert.
Am Ende entwickelten wir ein produktbezogenes Projektmanagement-Werkzeug, um den Einführungsprozess mehrerer Produkte innerhalb kurzer Zeit zu optimieren. Das intuitive und benutzerfreundliche Tool bot eine klare Visualisierung potenzieller Engpässe, der Teamplanung und der Details der verschiedenen Aktivitäten („To-do-Listen“), was unserem Kunden ermöglichte, die Produktstarts zu sequenzieren und zu optimieren.
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Weiterführende Informationen
Alcimed wurde 1993 gegründet und ist ein Beratungsunternehmen für Innovation und die Erschließung neuer Märkte, das sich auf innovative Sektoren spezialisiert hat: Life Sciences (Gesundheitswesen, Biotechnologie, Agrarwirtschaft und Ernährungswirtschaft), Energie, Umwelt, Mobilität, Chemie, Werkstoffe, Kosmetik, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung.
Unsere Berufung? Wir begleiten private und öffentliche Entscheidungsträger bei der Erkundung und Entwicklung ihrer unerforschten Gebiete: neue Technologien, neue Angebote, neue geografische Räume, Zukunftsperspektiven und neue Innovationswege.
Unser Team besteht aus 220 hochqualifizierten, multikulturellen und leidenschaftlichen Entdeckern, die in acht Büros weltweit (in Frankreich, Europa, Singapur und den Vereinigten Staaten) tätig sind und eine duale Expertise aus Wissenschaft/Technologie und Wirtschaft mitbringen.
Unser Traum? Ein Team von 1.000 Entdeckern aufzubauen, um gemeinsam mit unseren Kunden die Welt von morgen zu gestalten.
Data Driven bezieht sich auf einen Ansatz zur Steuerung eines Projekts oder eines Unternehmens mit Hilfe von Daten, der ein Umfeld schafft, in dem Entscheidungen durch Datenanalysen oder Algorithmen des maschinellen Lernens (engl.: machine learning) unterstützt werden. Dies soll eine rationale und effiziente Steuerung fördern.
Der Begriff Data Science bezieht sich auf alle algorithmischen Techniken im Zusammenhang mit der Statistik, die es ermöglichen, die richtigen Datensätze auszuwählen, sie zu analysieren und sogar Vorhersagealgorithmen zu erstellen (als Machine Learning bezeichnet).
Ein datengesteuerter Ansatz kann für ein Unternehmen viele Vorteile haben, da er die sorgfältige Analyse und Interpretation verfügbarer Daten umfasst. Die Entscheidungen, die auf einem datengesteuerten Ansatz basieren, beruhen daher auf soliden Informationen, die zu einem besseren Verständnis des Marktes, seiner möglichen Entwicklungen, der Kundenbedürfnisse und interner Prozesse führen können.
Dies kann Kosteneinsparungen, eine verbesserte Kundenkenntnis und -erfahrung, Wettbewerbsvorteile, eine effizientere Unternehmensführung, strategische Agilität oder insgesamt eine Verbesserung der Prozesse und des Wachstums des Unternehmens ermöglichen.