Execution Sprints

Execution Sprints verbinden Projektarbeit mit Know-How Transfer zu einem besonders effektiven und zeitgemäßen Zusammenarbeitsformat auf einer digitalen Plattform. So können die Teilnehmenden strukturiert, extrem zielgerichtet und in ihrem eigenen Tempo an Projekten mitarbeiten, die Sie als Unternehmen wirklich voran bringen.

Sowohl die Inhalte, als auch die Art des Ergebnisses, der dafür notwendige zeitliche Aufwand und die Dauer sind noch vor dem eigentlichen Projektbeginn klar festgelegt.

Anders als bei anderen Formaten bleibt das Wissen und auch die Methode nach Projektende im Unternehmen.

Entweder out-of-the-box, oder mit Ihnen gemeinsam und individuell zugeschnitten auf Ihre Herausforderung stellen wir die optimalen Lern- und Arbeitsinhalte in einer geeigneten, mensch-zentrierte Struktur bereit. So werden Execution Sprints zu einem auf die Herausforderungen Ihres Unternehmens zugeschnittenes Vorgehensmodell, das skalierbar eingesetzt werden kann.

Das faszinierende daran ist, dass Execution Sprints nicht nur die effektive Zusammenarbeit cross-funktionaler Teams ermöglichen, sondern Unternehmen darüber hinaus die Möglichkeit eröffnen, den kulturellen Wandel hin zu einer fortschrittlichen Datenkultur zu begünstigen.

Angewandt auf Ihre Use Cases

Statt theoretischer Übungen fokussieren sich die Sprints auf reale geschäftliche Herausforderungen aus Ihrem Unternehmen, bei denen Teams datenbasierte Strategien entwickeln und anwenden.

Ergebnisse für Menschen

Die Sprints zielen darauf ab, nicht nur umsetzbare Ergebnisse wie Entscheidungsvorlagen und Business Cases zu liefern, sondern auch einen Mehrwert für jeden Einzelnen zu liefern.

Integriertes Lernkonzept

Die Execution Sprints vereinen Management-Beratung, Workshops, Schulungen und Elemente des Design Thinking in einem zeitlich und didaktisch optimierten Online-Programm, das über traditionelle Trainingsmethoden hinausgeht.

Wenn wir in den letzten Jahrzehnten eines gelernt haben, dann dass Großprojekte mit ihrem umfangreichen Papierkram, langwierigen Diskussionen über abstrakte Prozessdiagramme und riesigen Powerpointpräsentationen sich überlebt haben.
Heute sind erfolgreiche Projekte davon geprägt, dass Business und IT eng zusammenarbeiten, um cross-funktional Daten in Prozesse zu integrieren. Nur so können "Produkte" entwickelt werden, die auch messbar Mehrwert für Ihre Kunden schaffen.

Nehmen wir an, es geht darum die notwendigen Prozesse für eine kleine Vertriebseinheit zu optimieren. Anstatt alle Anforderungen für jeden Prozess von Anfang bis Ende innerhalb des Funktionsbereichs zu spezifizieren, skizzieren wir nur die wesentlichen Zusammenhänge. Dafür aber Cross-funktional entlang der Wertschöpfung für den (internen oder externen) Kunden und fokussieren uns dann auf den Engpass. In Execution Sprints schaffen wir so einen effektiven Mikrokosmos innerhalb der umfangreicheren Prozesslandschaft eines großen Konzerns. In diesem lernen die Teilnehmenden nicht nur die Konzepte einer datenmotivierten Kultur kennen, sondern lösen "nebenbei" ein reales Businessproblem und schaffen gleich doppelten, messbaren Mehrwert für Ihr Unternehmen. Ganz nach dem Prinzip: Wie isst man einen Elefanten? Ein Stück nach dem anderen!

In unsere Execution Sprints fließen eine Reihe Best Practices ein, die sich über viele Jahre im praktischen Einsatz bewährt haben. Sie profitieren von einer Vielzahl fortschrittlicher Konzepte für effektive (Daten-) Organisation, Teamdynamik und Datenmanagement.

Organisation und Teamdynamik

Systemtheorie, Theory of Constraints, Viable System Model, Team Topologies, Holokratie, Soziokratie, Beta Codex, Lean Launchpad, Lean Management, SCRUM, OKRs

Datenmanagement

Data Mesh, Data Fabric, Event Storming, Data Thinking, Design Thinking, Domain Driven Design, Data Flywheel

Das Datareus "Holistic Learning Framework" ist die didaktische Grundlage unserer digitalen Execution Sprints. Es integriert die Phasen "See", "Try", "Share", "Reflect", "Apply", um eine ganzheitliche Lern- und Handlungserfahrung in einer digitalen Umgebung zu schaffen. Ein holistischer Ansatz stellt sicher, dass das erlernte Wissen nicht nur verstanden, sondern auch angewendet, geteilt und kontinuierlich reflektiert wird.

See

Try

Das Ausprobieren steht im Mittelpunkt. Hier haben die Teilnehmer die Möglichkeit, die neuen Konzepte in einem geschützten Rahmen anzuwenden und erste Erfahrungen zu sammeln.

Share

Dieser Schritt fördert den sozialen Aspekt des Lernens. Durch das Teilen von Erfahrungen und Einsichten können die Teilnehmer von den unterschiedlichen Perspektiven innerhalb der Gruppe profitieren.

Reflect

Reflexion ist der Schlüssel zur Vertiefung des Lernens. In dieser Phase nehmen die Teilnehmer sich die Zeit, ihre Erlebnisse zu analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse zu bewerten.

Apply

Die letzte Phase zielt darauf ab, das erlernte Wissen und die entwickelten Fähigkeiten in die Praxis umzusetzen. Es geht darum, realen Wert zu schaffen und die Handlungsfähigkeit zu steigern.

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In der ersten Phase „Discover" geht es darum, den Kontext und die Herausforderungen zu verstehen. Was sind die grundlegenden Bedürfnisse und Ziele? Nachdem der Kontext klar ist, folgt die Definition der Hebel und Zielsetzungen. Welche spezifischen Probleme oder Chancen wollen wir adressieren? In „Develop“ werden konkrete Systeminterventionen entwickelt. Die Teilnehmer erarbeiten Lösungsansätze, wobei sie durch Videos und Workshops unterstützt werden. In der letzten Phase geht es um die Validierung der Prototypen und die Entwicklung eines Handlungsplans für die Umsetzung. Die Teilnehmer lernen nicht nur neue "Patterns of Success", sondern erfahren auch, wie diese in der realen Welt umgesetzt werden können.

Projektbeispiele

made with lots of in Karlsruhe, Germany by Datareus GmbH

Ein KI-Projekt und ein datengetriebenes Unternehmen unterscheiden sich grundlegend in ihrem Umfang, Ansatz und ihren langfristigen Zielen. Während ein KI-Projekt auf die Lösung spezifischer Probleme abzielt, strebt ein datengetriebenes Unternehmen danach, Daten in allen Geschäftsentscheidungen zu integrieren und eine umfassende Transformation der Unternehmenskultur zu erreichen.

Erfolgreiche KI-Projekte liefern spezifische Lösungen oder Systeme, die produktiv genutzt werden oder zur Entscheidungsunterstützung dienen. Der Erfolg wird an der Erreichung der Projektziele und dem Nutzen für das Unternehmen gemessen. Für die Umsetzung sind spezialisierte Ressourcen wie Datenwissenschaftler, KI-Experten und entsprechende IT-Infrastruktur nötig.

Im Gegensatz dazu erstreckt sich der Ansatz eines datengetriebenen Unternehmens über einzelne Projekte hinaus und umfasst das gesamte Unternehmen, alle Abteilungen und Funktionen. Ein datengetriebenes Unternehmen integriert datenmotivierte Entscheidungen und Prozesse in die strategische Planung, das tägliche Management und die operativen Abläufe. Es erfordert eine breite Palette an Fähigkeiten und Technologien, einschließlich Data Governance, Datenanalyse, Business Intelligence und Change Management. Ein Unternehmen das data-driven ist benötigt kontinuierliche Investitionen in Organisation, Dateninfrastruktur und die Entwicklung datenkompetenter Mitarbeiter. Der Erfolg wird an der Fähigkeit gemessen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Geschäftsziele zu erreichen, Marktchancen zu nutzen und Risiken zu minimieren, was zu einer langfristigen Wettbewerbs- und Innovationsfähigkeit führt.

Ein Unternehmen kann also nicht data-driven indem es Use Cases für KI-Projekte durch externe Berater entwickeln lässt. Es muss die Kompetenz zur Problemlösung mit Hilfe von Daten selbst entwickeln.