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Data Governance in einem agilen Ansatz einführen 

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Data Governance
Data Governance in einem agilen Ansatz einführen

Data Governance ist ein wesentlicher Aspekt moderner Unternehmen. Sie umfasst die Verwaltung der Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit der in einer Organisation verwendeten Daten. Data Governance soll sicherstellen, dass die Daten effektiv und effizient genutzt werden, um die Unternehmensziele zu erreichen. Mit dem Aufkommen agiler Methoden in der Softwareentwicklung suchen viele Unternehmen nach Möglichkeiten, Data Governance in einem agilen Ansatz einzuführen. 

Einführung von Data Governance – als agiler Ansatzes 

Bei der Einführung von Data Governance im Rahmen eines agilen Ansatzes ist es wichtig, mit den Grundlagen zu beginnen. Dazu gehören die Definition der Ziele und des Umfangs des Data-Governance-Programms. Die Ziele sollten sich an der allgemeinen Geschäftsstrategie und den Zielen des Unternehmens orientieren. Der Umfang des Programms sollte auf der Grundlage der Data-Governance-Anforderungen des Unternehmens festgelegt werden. 

Sobald die Ziele und der Umfang definiert sind, besteht der nächste Schritt darin, ein Data-Governance-Rahmenwerk zu erstellen. Dieser Rahmen sollte Richtlinien, Standards und Verfahren für die Verwaltung der Daten enthalten. Das Framework sollte auch Rollen und Verantwortlichkeiten für die verschiedenen am Data-Governance-Programm beteiligten Akteure berücksichtigen.

Das Rahmenwerk in kleinen Schritten implementieren 

Bei einem agilen Ansatz ist es wichtig, in Iterationen zu arbeiten. Das bedeutet, das Data-Governance-Rahmenwerk in kleinen, inkrementellen Schritten zu implementieren. Der erste Schritt sollte darin bestehen, die kritischen Datenelemente (CDEs) zu identifizieren, die für das Unternehmen wichtig sind. Der nächste Schritt ist die Implementierung von Datenprofilen und Datenqualitätsbewertungen, um sicherzustellen, dass die CDEs genau und zuverlässig sind.

Sobald die ZVEs definiert und die Datenqualitätsregeln festgelegt sind, besteht der nächste Schritt darin, die Datenabfolge und die Datenklassifizierung zu implementieren. Die Datenreihenfolge hilft dabei, den Datenfluss innerhalb des Unternehmens zu verfolgen, während die Datenklassifizierung dabei hilft, die Daten auf der Grundlage ihrer Sensibilität und Kritikalität zu kategorisieren. 

Im weiteren Verlauf des Data-Governance-Programms ist es wichtig, die Wirksamkeit des Programms kontinuierlich zu überwachen und zu messen. Dies kann durch die Implementierung von Datenqualitätsmetriken und Data-Governance-KPIs (Key Performance Indicators) geschehen. Diese Metriken und KPIs sollten auf der Grundlage der Ziele des Data-Governance-Programms definiert werden. 

Messung von Geschäftsergebnissen 

Die Messung der Geschäftsergebnisse eines Data-Governance-Programms ist unerlässlich, um seinen Wert für das Unternehmen nachzuweisen. Die Geschäftsergebnisse sollten mit den Zielen des Programms übereinstimmen. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Geschäftsergebnisse aufgeführt, die gemessen werden können: 

  • Verbesserte Datenqualität wird durch die Verfolgung von Datenqualitätsmetriken wie Vollständigkeit, Genauigkeit und Aktualität gemessen.  
  • Ziel des Data-Governance-Programms ist außerdem eine höhere Effizienz bei der Datenverwaltung. Diese lässt sich durch die Verfolgung des Zeit- und Arbeitsaufwands für die Verwaltung der Daten ermitteln.  
  • Das mit der Verwaltung der Daten verbundene Risiko ist effektiv zu verringern. Anhand der Anzahl von Datenschutzverletzungen oder Verstößen gegen die Vorschriften kann man das Erreichen dieses Ziels kontrollieren.
  • Eine verbesserte Entscheidungsfindung ergibt sich aus der Anzahl der Entscheidungen, die sich aus genauen und zuverlässigen Daten zusammensetzen. 
Ein effektives Data-Governance-Programm, das Geschäftsziele unterstützt 

Die Einführung von Data Governance in einem agilen Ansatz erfordert einen klar definierten Rahmen, in dem man sich auf kritische Datenelemente sowie eine kontinuierliche Überwachung und Messung der Wirksamkeit des Programms konzentriert. Die Messung der Geschäftsergebnisse des Programms ist unerlässlich, um seinen Wert für das Unternehmen nachzuweisen. Wenn Unternehmen diese Schritte befolgen, können sie ein effektives Data-Governance-Programm implementieren, das ihre Geschäftsziele unterstützt. 

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Best Practices für die Implementierung von Callcenter KI Systeme

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Künstliche Intelligenz
Einige Best Practices für die Implementierung von Callcenter KI Systemen

Die Einführung von KI in Callcentern bringt mehrere Vorteile mit sich. Künstliche Intelligenz kann allgemein die Effizienz steigern, wodurch sich die Kundenzufriedenheit bzw. das Kundenerlebnis verbessern wird. Außerdem steigert die Einführung von KI die Produktivität der Call Agents erheblich. Einige bewährte Methoden für die Implementierung von Callcenter KI Systemen nennen wir im Folgenden.

Strategische Planung und Zielsetzung

Zuallererst sollten Sie klare Ziele definieren, sowie einen strategischen Plan für die KI-Transformation festlegen. Wie kann KI Ihre Geschäftsergebnisse verbessern? Lässt sich die Effizienz steigern, die Kundenerfahrung verbessern? Legen Sie im Vorfeld fest, welche Probleme die KI lösen soll.

Auswahl der richtigen Technologien für Callcenter KI Systeme

Entscheiden Sie sich für solche KI-Lösungen, die sowohl funktional, skalierbar als auch leicht zu integrieren sind. Vermeiden Sie Störungen in den Arbeitsabläufen – Ihre KI-Lösung sollte unbedingt mit bestehenden Systemen kompatibel sein.

Integration und Konfiguration

Plattformen wie CCaaS (Contact Center as a Service) kommen bereits nativ mit vielen notwendigen Kommunikationsdiensten und Datenintegrationen für Künstliche Intelligenz daher. Diese Plattformen erleichtern die Implementierung ungemein. Oft sind sie zudem sehr benutzerfreundlich gestaltet.

Datenqualität und -management

Der Erfolg von KI-Anwendungen hängt entscheidend von der Qualität und dem Management von Daten ab. Sorgen Sie für vollständige und genaue Daten, um damit die Leistungsfähigkeit der KI zu maximieren und das Potenzial voll auszuschöpfen.

Training und Einbindung der Mitarbeiter

Ihre Mitarbeiter sollten mit den neuen KI-Tools vertraut gemacht werden, sie sollten wissen, wie diese Tools ihre tägliche Arbeit unterstützen und verbessern können. Schulen Sie Ihre Mitarbeiter daher umfassend im Umgang mit diesen Anwendungen.  Technologische Veränderungen sollten positiv aufgenommen werden – fördern Sie diese Kultur bei den Mitarbeitern Ihres Callcenters.

Laufende Überwachung und Anpassung

Die Leistung der implementierten Callcenter KI-Systeme sollte regelmäßig überprüft werden. KPIs und Kundenfeedback sind dabei besonders hilfreich. Sie tragen in erheblichem Maße dazu bei, die Systeme kontinuierlich zu verbessern.

Kundenzentrierter Ansatz

Wichtig: Die KI-basierten Lösungen sollten auch tatsächlich die Kundenbedürfnisse adressieren. Sowohl personalisierte Kundenerfahrungen als auch die Unterstützung schneller und effektiver Serviceleistungen helfen ungemein, den gewünschten kundenzentrierten Ansatz zu erzielen.

Automatisierte Cybersecurity-Maßnahmen zur Minderung von KI-Risiken

Mit der Einführung von Callcenter KI Systeme sollte unbedingt eine starke Cybersecurity einhergehen, um Risiken wie Datenlecks oder Missbrauch zu minimieren. Automatisierte Sicherheitssysteme erkennen Bedrohungen in Echtzeit und können ad hoc darauf reagieren. Solche Systeme schützen nicht nur sensible Kundendaten, sondern auch die Integrität der KI-Systeme selbst. Sie sorgen dafür, das Vertrauen in die technologische Infrastruktur aufrechtzuerhalten.

Mit der Anwendung der genannten Best Practices können Callcenter die Vorteile von KI voll ausschöpfen. Gleichzeitig trägt die Technologie effektiv zur Unterstützung ihrer Teams bei und verbessert obendrein den Kundenservice.

Schöpfen Sie das Potenzial von KI Callcenter Systemen voll aus.

Wir unterstützen Sie gerne dabei.

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