![\"Image\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/HALLAK-Omar.png\")
Es ist kein Geheimnis, dass die Leitung eines data- und Nachrichtendienstes in einer Regierungsbeh\u00f6rde eine schwierige Aufgabe ist.<\/p>\n<\/div>
Diese Rolle steht unter zahlreichem Druck, sowohl intern (vor allem in Bezug auf die Verf\u00fcgbarkeit, Qualit\u00e4t und technische Bereitschaft des data) als auch extern (vor allem in Bezug auf die Einhaltung von Vorschriften). Das data-B\u00fcro ist zwar nicht der \u201cEigent\u00fcmer\u201d des data, aber es fungiert in der Regel als \u201cVerwahrer\u201d und soll den Informationsfluss und die Wertsch\u00f6pfung in der Organisation erleichtern. Tats\u00e4chlich messen Minister und Leiter von Regierungsorganisationen den Erfolg ihrer data\/Intelligence-B\u00fcros letztlich daran, inwieweit die richtigen Informationen den richtigen Entscheidungstr\u00e4gern und Interessengruppen zum richtigen Zeitpunkt zur Verf\u00fcgung stehen.<\/p>\n<\/div>
Au\u00dferdem gibt es f\u00fcr diese Aufgabe keine Gebrauchsanweisung und sie ist in hohem Ma\u00dfe kontextabh\u00e4ngig: Was in einem gro\u00dfen Ministerium oft funktioniert, kann in kleineren Regulierungsbeh\u00f6rden leicht scheitern.<\/p>\n<\/div>
Durch unsere Arbeit mit Regierungsorganisationen haben wir jedoch 10 Praktiken identifiziert, die erfolgreiche data- und KI-F\u00fchrungskr\u00e4fte in Regierungsbeh\u00f6rden von den \u00fcbrigen unterscheiden.<\/p>\n<\/div>
1) Sie stimmen mit der allgemeinen Unternehmensstrategie \u00fcberein<\/h2><\/div>Erfolgreiche data- und Intelligence-F\u00fchrungskr\u00e4fte erkennen, dass das, was nicht gemessen werden kann, auch nicht verwaltet werden kann. Daher entwickeln sie Data- und KI-Initiativen, die auf die \u00fcbergeordneten Ziele der Regierungsbeh\u00f6rde abgestimmt sind, um Relevanz zu gew\u00e4hrleisten, Redundanz zu vermeiden und die Wirkung zu maximieren. Sie arbeiten eng mit strategischen Planungsteams zusammen, um Wege zu finden, data zu anspruchsvollen KPIs und den zugrunde liegenden Faktoren zu sammeln. Dar\u00fcber hinaus kommunizieren sie klar, wie KI-Initiativen die Ergebnisse in Schl\u00fcsselbereichen wie B\u00fcrgerdienste, \u00f6ffentliche Finanzen und wirtschaftliche Entwicklung vorantreiben. Und schlie\u00dflich \u00fcberpr\u00fcfen sie proaktiv und regelm\u00e4\u00dfig die Auswirkungen und die Ausrichtung von data-Projekten in Bezug auf die Gesamtstrategie.<\/p>\n<\/div>
2) Sie gehen \u00fcber sich hinaus, um ihren Stakeholdern zu dienen und mit ihnen zusammenzuarbeiten<\/h2><\/div>Effektive data- und Intelligence-F\u00fchrungskr\u00e4fte nehmen eine Dienstleistungsmentalit\u00e4t gegen\u00fcber ihren internen und externen Stakeholdern ein und behandeln sie wie Kunden. Sie verstehen die Bed\u00fcrfnisse und Herausforderungen ihrer Stakeholder und stimmen sich kontinuierlich darauf ab, wie sie diese gemeinsam angehen k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus f\u00fchren sie Selbstbedienungsprodukte und -dienste ein, die den Zugang zu data und Informationen auf der Grundlage von vordefinierten Rechten erleichtern und sogar demokratisieren. Sie holen proaktiv Feedback ein, um die Zufriedenheit ihrer Stakeholder zu messen und ihr Serviceangebot zu verbessern.<\/p>\n<\/div>
3) Sie sind technik-agnostisch, entscheiden sich aber bewusst f\u00fcr eine Technologie<\/h2><\/div>Die besten data- und Intelligence-F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen, dass die Investition in die falschen Tools oder Plattformen zu kostspieligen Fehlern und begrenzter Skalierbarkeit f\u00fchren kann. Sie f\u00fchren zun\u00e4chst eine Bedarfsanalyse und eine Marktanalyse durch, um die Technologien mit den Zielen und Anforderungen des Unternehmens abzustimmen. Sie beziehen funktions\u00fcbergreifende Teams in den Prozess der Technologieauswahl ein, um Benutzerfreundlichkeit und Kompatibilit\u00e4t sicherzustellen. Sie bauen modulare und skalierbare Architekturen auf, um das Risiko von Abh\u00e4ngigkeiten zu minimieren. Schlie\u00dflich testen sie die Tools in kleinem Ma\u00dfstab, bevor sie sie unternehmensweit einf\u00fchren.<\/p>\n<\/div>
4) Sie priorisieren den Erwerb, die Sammlung und die Verf\u00fcgbarkeit von data<\/h2><\/div>Top-F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen sehr wohl, dass data der Treibstoff f\u00fcr Business Intelligence<\/a>, Maschinelles Lernen<\/a>, und K\u00fcnstliche Intelligenz. Sie erfassen die data, die f\u00fcr die Entscheidungsfindung und den Betrieb ben\u00f6tigt werden, und bem\u00fchen sich, sie zu sammeln, sei es aus prim\u00e4ren Systemen und Quellen, Premium-data-Datenbanken, sekund\u00e4ren data-Partnerschaften oder \u00f6ffentlich verf\u00fcgbaren Quellen. Sie erstellen zentralisierte data-Kataloge, um bestehende data-Sets besser auffindbar zu machen und klare Eigentumsverh\u00e4ltnisse und Verantwortlichkeiten f\u00fcr jede data-Quelle festzulegen.<\/p>\n<\/div>5) Sie tolerieren keine data Qualit\u00e4tsprobleme<\/h2><\/div>Die besten F\u00fchrungskr\u00e4fte erkennen, dass schlechte data-Qualit\u00e4t das Vertrauen untergr\u00e4bt und zu fehlerhaften Entscheidungen f\u00fchrt. Daher f\u00fchren sie data-Qualit\u00e4tskontrollen und -pr\u00fcfungen ein. Sie gehen den Ursachen von data-Qualit\u00e4tsproblemen auf den Grund und finden langfristige L\u00f6sungen. Dar\u00fcber hinaus unterst\u00fctzen sie ihre Teams bei der Implementierung automatisierter Qualit\u00e4tspr\u00fcfungen auf Genauigkeit, Vollst\u00e4ndigkeit und Aktualit\u00e4t und definieren gesch\u00e4ftliche und technische Regeln zur Bewertung von Konsistenz, G\u00fcltigkeit und Integrit\u00e4t. Dar\u00fcber hinaus richten sie ein spezielles data Stewardship-Team ein, das sich kontinuierlich um Qualit\u00e4tsl\u00fccken k\u00fcmmert.<\/p>\n<\/div>
6) Sie \u201cl\u00f6sen Probleme\u201d und bringen wertvolle Erkenntnisse mit ein<\/h2><\/div>Die besten data- und Intelligence-F\u00fchrungskr\u00e4fte erkennen, dass ein gut ausgearbeiteter Einblick die Macht hat, die Entscheidungsfindung zu einem ziemlich einfachen Prozess zu machen. Daher verstehen sie, dass ihre Rolle nicht nur technischer Natur ist, und sie investieren in das Verst\u00e4ndnis und die Strukturierung von Gesch\u00e4ftsproblemen. Die besten F\u00fchrungskr\u00e4fte finden sogar proaktiv kreative L\u00f6sungen, die data und Erkenntnisse nutzen, und teilen diese mit ihren Stakeholdern. Sie pr\u00e4sentieren ihre L\u00f6sungen mit einer \u00fcberzeugenden Erz\u00e4hlweise und liefern nachhaltige Ergebnisse.<\/p>\n<\/div>
7) Sie bilden agile, multidisziplin\u00e4re Teams<\/h2><\/div>Erfolgreiche F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen, dass sie nur so stark sind wie ihre schw\u00e4chsten Teammitglieder. Aufgrund der Komplexit\u00e4t von data- und KI-Initiativen sind vielf\u00e4ltige F\u00e4higkeiten und ein reaktionsschneller Ansatz ein \u201cMust-have\u201d. Daher rekrutieren diese F\u00fchrungskr\u00e4fte Spitzentalente in den Bereichen data-Wissenschaft, Technik, Analytik und Design. Sie sorgen f\u00fcr flexible Arbeitsmodelle, um eine iterative Entwicklung und eine schnellere Bereitstellung von Anwendungsf\u00e4llen zu erm\u00f6glichen, und f\u00f6rdern gleichzeitig eine Lernkultur durch Fortbildung und Zertifizierung.<\/p>\n<\/div>
8) Sie denken an Compliance und Governance in der Entwurfsphase, nicht danach oder als Nebenprojekt<\/h2><\/div>Gefeierte F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen, dass eine proaktive Governance die Einhaltung von Vorschriften gew\u00e4hrleistet und Risiken minimiert. Aus diesem Grund beziehen sie die Teams f\u00fcr Cybersicherheit, Datenschutz und Compliance fr\u00fchzeitig in die Projektplanung ein und integrieren die Prinzipien der Sicherheit und des Datenschutzes in alle KI-Workflows. Dar\u00fcber hinaus f\u00fchren sie eine umfassende Dokumentation, um die Revisionssicherheit zu gew\u00e4hrleisten, und nutzen Tools f\u00fcr die automatische \u00dcberpr\u00fcfung der Einhaltung von Branchenvorschriften sowie von lokalen staatlichen Vorschriften und Standards.<\/p>\n<\/div>
9) Sie ziehen die richtigen Partner nur bei Bedarf hinzu.<\/h2><\/div>Die besten F\u00fchrungskr\u00e4fte pr\u00fcfen zun\u00e4chst, ob es eine echte Kompetenz- oder Ressourcenl\u00fccke gibt. Sie wissen n\u00e4mlich, dass Markennamen allein, ohne das richtige Fachwissen, wenig zur L\u00f6sung zentraler Probleme beitragen werden. Daher gehen sie bei der Auswahl ihrer Partnerschaften selektiv vor und holen nur diejenigen ins Boot, die diese spezifischen L\u00fccken wirklich schlie\u00dfen k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus sorgen sie f\u00fcr robuste Mechanismen zum Wissenstransfer und \u00fcberwachen und bewerten ihre Partner kontinuierlich auf der Grundlage ihres Fachwissens, ihrer kulturellen Eignung und ihrer bisherigen Leistungen.<\/p>\n<\/div>
10) Sie pr\u00e4sentieren der C-Ebene ihre Erfolge<\/h2><\/div>Top-F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen, dass die Sichtbarkeit in der F\u00fchrungsetage eine kontinuierliche Investition und Unterst\u00fctzung von oben nach unten gew\u00e4hrleistet. Daher veranstalten sie regelm\u00e4\u00dfig Briefings f\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte, um wichtige Meilensteine und den ROI hervorzuheben. Sie pr\u00e4sentieren Fallstudien und veranstalten Demotage, um erfolgreiche Produkte vorzustellen. Au\u00dferdem teilen sie mit, was funktioniert hat und was nicht. Schlie\u00dflich quantifizieren sie die Ergebnisse (z.B. Kosteneinsparungen, Zeitersparnis) und verkn\u00fcpfen sie mit strategischen Zielen.<\/p>\n<\/div>
Die Rolle von data- und KI-F\u00fchrungskr\u00e4ften in Regierungsbeh\u00f6rden wird immer entscheidender f\u00fcr den Gesamterfolg des Unternehmens. Durch die \u00dcbernahme dieser zehn Gewohnheiten \u00fcberwinden data- und KI-F\u00fchrungskr\u00e4fte die Grenzen der traditionellen Verwaltung und liefern sinnvolle, messbare Ergebnisse sowohl f\u00fcr die Regierung als auch f\u00fcr die \u00d6ffentlichkeit. Der wahre Ma\u00dfstab f\u00fcr den Erfolg liegt nicht nur in der Raffinesse der Technologie, sondern in ihrer F\u00e4higkeit, echte Probleme zu l\u00f6sen, das Vertrauen der \u00d6ffentlichkeit zu st\u00e4rken und den Weg f\u00fcr eine intelligentere, agilere Regierung zu ebnen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Es ist kein Geheimnis, dass die Leitung eines data- und Nachrichtendienstes in einer staatlichen Einrichtung eine schwierige Aufgabe ist. Diese Rolle ist mit zahlreichen Zw\u00e4ngen konfrontiert, sowohl intern (vor allem in Bezug auf die Verf\u00fcgbarkeit, Qualit\u00e4t und technische Bereitschaft des data) als auch extern (vor allem in Bezug auf die Einhaltung von Vorschriften). Das data-B\u00fcro ist zwar nicht der \u201cEigent\u00fcmer\u201d des data, aber es fungiert in der Regel als \u201cVerwahrer\u201d und soll den Informationsfluss und die Wertsch\u00f6pfung in der Organisation erleichtern. Tats\u00e4chlich messen Minister und Leiter von Regierungsorganisationen den Erfolg ihrer data\/Intelligence-B\u00fcros letztlich daran, inwieweit die richtigen Informationen den richtigen Entscheidungstr\u00e4gern und Interessengruppen zum richtigen Zeitpunkt zur Verf\u00fcgung stehen.<\/p>","protected":false},"featured_media":301016,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035,21933],"blog-language":[2991],"class_list":["post-301015","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-category-public-sector-non-profit","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/301015","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/301016"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=301015"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=301015"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=301015"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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2) Sie gehen \u00fcber sich hinaus, um ihren Stakeholdern zu dienen und mit ihnen zusammenzuarbeiten<\/h2><\/div>Effektive data- und Intelligence-F\u00fchrungskr\u00e4fte nehmen eine Dienstleistungsmentalit\u00e4t gegen\u00fcber ihren internen und externen Stakeholdern ein und behandeln sie wie Kunden. Sie verstehen die Bed\u00fcrfnisse und Herausforderungen ihrer Stakeholder und stimmen sich kontinuierlich darauf ab, wie sie diese gemeinsam angehen k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus f\u00fchren sie Selbstbedienungsprodukte und -dienste ein, die den Zugang zu data und Informationen auf der Grundlage von vordefinierten Rechten erleichtern und sogar demokratisieren. Sie holen proaktiv Feedback ein, um die Zufriedenheit ihrer Stakeholder zu messen und ihr Serviceangebot zu verbessern.<\/p>\n<\/div>
3) Sie sind technik-agnostisch, entscheiden sich aber bewusst f\u00fcr eine Technologie<\/h2><\/div>Die besten data- und Intelligence-F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen, dass die Investition in die falschen Tools oder Plattformen zu kostspieligen Fehlern und begrenzter Skalierbarkeit f\u00fchren kann. Sie f\u00fchren zun\u00e4chst eine Bedarfsanalyse und eine Marktanalyse durch, um die Technologien mit den Zielen und Anforderungen des Unternehmens abzustimmen. Sie beziehen funktions\u00fcbergreifende Teams in den Prozess der Technologieauswahl ein, um Benutzerfreundlichkeit und Kompatibilit\u00e4t sicherzustellen. Sie bauen modulare und skalierbare Architekturen auf, um das Risiko von Abh\u00e4ngigkeiten zu minimieren. Schlie\u00dflich testen sie die Tools in kleinem Ma\u00dfstab, bevor sie sie unternehmensweit einf\u00fchren.<\/p>\n<\/div>
4) Sie priorisieren den Erwerb, die Sammlung und die Verf\u00fcgbarkeit von data<\/h2><\/div>Top-F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen sehr wohl, dass data der Treibstoff f\u00fcr Business Intelligence<\/a>, Maschinelles Lernen<\/a>, und K\u00fcnstliche Intelligenz. Sie erfassen die data, die f\u00fcr die Entscheidungsfindung und den Betrieb ben\u00f6tigt werden, und bem\u00fchen sich, sie zu sammeln, sei es aus prim\u00e4ren Systemen und Quellen, Premium-data-Datenbanken, sekund\u00e4ren data-Partnerschaften oder \u00f6ffentlich verf\u00fcgbaren Quellen. Sie erstellen zentralisierte data-Kataloge, um bestehende data-Sets besser auffindbar zu machen und klare Eigentumsverh\u00e4ltnisse und Verantwortlichkeiten f\u00fcr jede data-Quelle festzulegen.<\/p>\n<\/div>5) Sie tolerieren keine data Qualit\u00e4tsprobleme<\/h2><\/div>Die besten F\u00fchrungskr\u00e4fte erkennen, dass schlechte data-Qualit\u00e4t das Vertrauen untergr\u00e4bt und zu fehlerhaften Entscheidungen f\u00fchrt. Daher f\u00fchren sie data-Qualit\u00e4tskontrollen und -pr\u00fcfungen ein. Sie gehen den Ursachen von data-Qualit\u00e4tsproblemen auf den Grund und finden langfristige L\u00f6sungen. Dar\u00fcber hinaus unterst\u00fctzen sie ihre Teams bei der Implementierung automatisierter Qualit\u00e4tspr\u00fcfungen auf Genauigkeit, Vollst\u00e4ndigkeit und Aktualit\u00e4t und definieren gesch\u00e4ftliche und technische Regeln zur Bewertung von Konsistenz, G\u00fcltigkeit und Integrit\u00e4t. Dar\u00fcber hinaus richten sie ein spezielles data Stewardship-Team ein, das sich kontinuierlich um Qualit\u00e4tsl\u00fccken k\u00fcmmert.<\/p>\n<\/div>
6) Sie \u201cl\u00f6sen Probleme\u201d und bringen wertvolle Erkenntnisse mit ein<\/h2><\/div>Die besten data- und Intelligence-F\u00fchrungskr\u00e4fte erkennen, dass ein gut ausgearbeiteter Einblick die Macht hat, die Entscheidungsfindung zu einem ziemlich einfachen Prozess zu machen. Daher verstehen sie, dass ihre Rolle nicht nur technischer Natur ist, und sie investieren in das Verst\u00e4ndnis und die Strukturierung von Gesch\u00e4ftsproblemen. Die besten F\u00fchrungskr\u00e4fte finden sogar proaktiv kreative L\u00f6sungen, die data und Erkenntnisse nutzen, und teilen diese mit ihren Stakeholdern. Sie pr\u00e4sentieren ihre L\u00f6sungen mit einer \u00fcberzeugenden Erz\u00e4hlweise und liefern nachhaltige Ergebnisse.<\/p>\n<\/div>
7) Sie bilden agile, multidisziplin\u00e4re Teams<\/h2><\/div>Erfolgreiche F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen, dass sie nur so stark sind wie ihre schw\u00e4chsten Teammitglieder. Aufgrund der Komplexit\u00e4t von data- und KI-Initiativen sind vielf\u00e4ltige F\u00e4higkeiten und ein reaktionsschneller Ansatz ein \u201cMust-have\u201d. Daher rekrutieren diese F\u00fchrungskr\u00e4fte Spitzentalente in den Bereichen data-Wissenschaft, Technik, Analytik und Design. Sie sorgen f\u00fcr flexible Arbeitsmodelle, um eine iterative Entwicklung und eine schnellere Bereitstellung von Anwendungsf\u00e4llen zu erm\u00f6glichen, und f\u00f6rdern gleichzeitig eine Lernkultur durch Fortbildung und Zertifizierung.<\/p>\n<\/div>
8) Sie denken an Compliance und Governance in der Entwurfsphase, nicht danach oder als Nebenprojekt<\/h2><\/div>Gefeierte F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen, dass eine proaktive Governance die Einhaltung von Vorschriften gew\u00e4hrleistet und Risiken minimiert. Aus diesem Grund beziehen sie die Teams f\u00fcr Cybersicherheit, Datenschutz und Compliance fr\u00fchzeitig in die Projektplanung ein und integrieren die Prinzipien der Sicherheit und des Datenschutzes in alle KI-Workflows. Dar\u00fcber hinaus f\u00fchren sie eine umfassende Dokumentation, um die Revisionssicherheit zu gew\u00e4hrleisten, und nutzen Tools f\u00fcr die automatische \u00dcberpr\u00fcfung der Einhaltung von Branchenvorschriften sowie von lokalen staatlichen Vorschriften und Standards.<\/p>\n<\/div>
9) Sie ziehen die richtigen Partner nur bei Bedarf hinzu.<\/h2><\/div>Die besten F\u00fchrungskr\u00e4fte pr\u00fcfen zun\u00e4chst, ob es eine echte Kompetenz- oder Ressourcenl\u00fccke gibt. Sie wissen n\u00e4mlich, dass Markennamen allein, ohne das richtige Fachwissen, wenig zur L\u00f6sung zentraler Probleme beitragen werden. Daher gehen sie bei der Auswahl ihrer Partnerschaften selektiv vor und holen nur diejenigen ins Boot, die diese spezifischen L\u00fccken wirklich schlie\u00dfen k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus sorgen sie f\u00fcr robuste Mechanismen zum Wissenstransfer und \u00fcberwachen und bewerten ihre Partner kontinuierlich auf der Grundlage ihres Fachwissens, ihrer kulturellen Eignung und ihrer bisherigen Leistungen.<\/p>\n<\/div>
10) Sie pr\u00e4sentieren der C-Ebene ihre Erfolge<\/h2><\/div>Top-F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen, dass die Sichtbarkeit in der F\u00fchrungsetage eine kontinuierliche Investition und Unterst\u00fctzung von oben nach unten gew\u00e4hrleistet. Daher veranstalten sie regelm\u00e4\u00dfig Briefings f\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte, um wichtige Meilensteine und den ROI hervorzuheben. Sie pr\u00e4sentieren Fallstudien und veranstalten Demotage, um erfolgreiche Produkte vorzustellen. Au\u00dferdem teilen sie mit, was funktioniert hat und was nicht. Schlie\u00dflich quantifizieren sie die Ergebnisse (z.B. Kosteneinsparungen, Zeitersparnis) und verkn\u00fcpfen sie mit strategischen Zielen.<\/p>\n<\/div>
Die Rolle von data- und KI-F\u00fchrungskr\u00e4ften in Regierungsbeh\u00f6rden wird immer entscheidender f\u00fcr den Gesamterfolg des Unternehmens. Durch die \u00dcbernahme dieser zehn Gewohnheiten \u00fcberwinden data- und KI-F\u00fchrungskr\u00e4fte die Grenzen der traditionellen Verwaltung und liefern sinnvolle, messbare Ergebnisse sowohl f\u00fcr die Regierung als auch f\u00fcr die \u00d6ffentlichkeit. Der wahre Ma\u00dfstab f\u00fcr den Erfolg liegt nicht nur in der Raffinesse der Technologie, sondern in ihrer F\u00e4higkeit, echte Probleme zu l\u00f6sen, das Vertrauen der \u00d6ffentlichkeit zu st\u00e4rken und den Weg f\u00fcr eine intelligentere, agilere Regierung zu ebnen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Effektive data- und Intelligence-F\u00fchrungskr\u00e4fte nehmen eine Dienstleistungsmentalit\u00e4t gegen\u00fcber ihren internen und externen Stakeholdern ein und behandeln sie wie Kunden. Sie verstehen die Bed\u00fcrfnisse und Herausforderungen ihrer Stakeholder und stimmen sich kontinuierlich darauf ab, wie sie diese gemeinsam angehen k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus f\u00fchren sie Selbstbedienungsprodukte und -dienste ein, die den Zugang zu data und Informationen auf der Grundlage von vordefinierten Rechten erleichtern und sogar demokratisieren. Sie holen proaktiv Feedback ein, um die Zufriedenheit ihrer Stakeholder zu messen und ihr Serviceangebot zu verbessern.<\/p>\n<\/div>
3) Sie sind technik-agnostisch, entscheiden sich aber bewusst f\u00fcr eine Technologie<\/h2><\/div>Die besten data- und Intelligence-F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen, dass die Investition in die falschen Tools oder Plattformen zu kostspieligen Fehlern und begrenzter Skalierbarkeit f\u00fchren kann. Sie f\u00fchren zun\u00e4chst eine Bedarfsanalyse und eine Marktanalyse durch, um die Technologien mit den Zielen und Anforderungen des Unternehmens abzustimmen. Sie beziehen funktions\u00fcbergreifende Teams in den Prozess der Technologieauswahl ein, um Benutzerfreundlichkeit und Kompatibilit\u00e4t sicherzustellen. Sie bauen modulare und skalierbare Architekturen auf, um das Risiko von Abh\u00e4ngigkeiten zu minimieren. Schlie\u00dflich testen sie die Tools in kleinem Ma\u00dfstab, bevor sie sie unternehmensweit einf\u00fchren.<\/p>\n<\/div>
4) Sie priorisieren den Erwerb, die Sammlung und die Verf\u00fcgbarkeit von data<\/h2><\/div>Top-F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen sehr wohl, dass data der Treibstoff f\u00fcr Business Intelligence<\/a>, Maschinelles Lernen<\/a>, und K\u00fcnstliche Intelligenz. Sie erfassen die data, die f\u00fcr die Entscheidungsfindung und den Betrieb ben\u00f6tigt werden, und bem\u00fchen sich, sie zu sammeln, sei es aus prim\u00e4ren Systemen und Quellen, Premium-data-Datenbanken, sekund\u00e4ren data-Partnerschaften oder \u00f6ffentlich verf\u00fcgbaren Quellen. Sie erstellen zentralisierte data-Kataloge, um bestehende data-Sets besser auffindbar zu machen und klare Eigentumsverh\u00e4ltnisse und Verantwortlichkeiten f\u00fcr jede data-Quelle festzulegen.<\/p>\n<\/div>5) Sie tolerieren keine data Qualit\u00e4tsprobleme<\/h2><\/div>Die besten F\u00fchrungskr\u00e4fte erkennen, dass schlechte data-Qualit\u00e4t das Vertrauen untergr\u00e4bt und zu fehlerhaften Entscheidungen f\u00fchrt. Daher f\u00fchren sie data-Qualit\u00e4tskontrollen und -pr\u00fcfungen ein. Sie gehen den Ursachen von data-Qualit\u00e4tsproblemen auf den Grund und finden langfristige L\u00f6sungen. Dar\u00fcber hinaus unterst\u00fctzen sie ihre Teams bei der Implementierung automatisierter Qualit\u00e4tspr\u00fcfungen auf Genauigkeit, Vollst\u00e4ndigkeit und Aktualit\u00e4t und definieren gesch\u00e4ftliche und technische Regeln zur Bewertung von Konsistenz, G\u00fcltigkeit und Integrit\u00e4t. Dar\u00fcber hinaus richten sie ein spezielles data Stewardship-Team ein, das sich kontinuierlich um Qualit\u00e4tsl\u00fccken k\u00fcmmert.<\/p>\n<\/div>
6) Sie \u201cl\u00f6sen Probleme\u201d und bringen wertvolle Erkenntnisse mit ein<\/h2><\/div>Die besten data- und Intelligence-F\u00fchrungskr\u00e4fte erkennen, dass ein gut ausgearbeiteter Einblick die Macht hat, die Entscheidungsfindung zu einem ziemlich einfachen Prozess zu machen. Daher verstehen sie, dass ihre Rolle nicht nur technischer Natur ist, und sie investieren in das Verst\u00e4ndnis und die Strukturierung von Gesch\u00e4ftsproblemen. Die besten F\u00fchrungskr\u00e4fte finden sogar proaktiv kreative L\u00f6sungen, die data und Erkenntnisse nutzen, und teilen diese mit ihren Stakeholdern. Sie pr\u00e4sentieren ihre L\u00f6sungen mit einer \u00fcberzeugenden Erz\u00e4hlweise und liefern nachhaltige Ergebnisse.<\/p>\n<\/div>
7) Sie bilden agile, multidisziplin\u00e4re Teams<\/h2><\/div>Erfolgreiche F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen, dass sie nur so stark sind wie ihre schw\u00e4chsten Teammitglieder. Aufgrund der Komplexit\u00e4t von data- und KI-Initiativen sind vielf\u00e4ltige F\u00e4higkeiten und ein reaktionsschneller Ansatz ein \u201cMust-have\u201d. Daher rekrutieren diese F\u00fchrungskr\u00e4fte Spitzentalente in den Bereichen data-Wissenschaft, Technik, Analytik und Design. Sie sorgen f\u00fcr flexible Arbeitsmodelle, um eine iterative Entwicklung und eine schnellere Bereitstellung von Anwendungsf\u00e4llen zu erm\u00f6glichen, und f\u00f6rdern gleichzeitig eine Lernkultur durch Fortbildung und Zertifizierung.<\/p>\n<\/div>
8) Sie denken an Compliance und Governance in der Entwurfsphase, nicht danach oder als Nebenprojekt<\/h2><\/div>Gefeierte F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen, dass eine proaktive Governance die Einhaltung von Vorschriften gew\u00e4hrleistet und Risiken minimiert. Aus diesem Grund beziehen sie die Teams f\u00fcr Cybersicherheit, Datenschutz und Compliance fr\u00fchzeitig in die Projektplanung ein und integrieren die Prinzipien der Sicherheit und des Datenschutzes in alle KI-Workflows. Dar\u00fcber hinaus f\u00fchren sie eine umfassende Dokumentation, um die Revisionssicherheit zu gew\u00e4hrleisten, und nutzen Tools f\u00fcr die automatische \u00dcberpr\u00fcfung der Einhaltung von Branchenvorschriften sowie von lokalen staatlichen Vorschriften und Standards.<\/p>\n<\/div>
9) Sie ziehen die richtigen Partner nur bei Bedarf hinzu.<\/h2><\/div>Die besten F\u00fchrungskr\u00e4fte pr\u00fcfen zun\u00e4chst, ob es eine echte Kompetenz- oder Ressourcenl\u00fccke gibt. Sie wissen n\u00e4mlich, dass Markennamen allein, ohne das richtige Fachwissen, wenig zur L\u00f6sung zentraler Probleme beitragen werden. Daher gehen sie bei der Auswahl ihrer Partnerschaften selektiv vor und holen nur diejenigen ins Boot, die diese spezifischen L\u00fccken wirklich schlie\u00dfen k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus sorgen sie f\u00fcr robuste Mechanismen zum Wissenstransfer und \u00fcberwachen und bewerten ihre Partner kontinuierlich auf der Grundlage ihres Fachwissens, ihrer kulturellen Eignung und ihrer bisherigen Leistungen.<\/p>\n<\/div>
10) Sie pr\u00e4sentieren der C-Ebene ihre Erfolge<\/h2><\/div>Top-F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen, dass die Sichtbarkeit in der F\u00fchrungsetage eine kontinuierliche Investition und Unterst\u00fctzung von oben nach unten gew\u00e4hrleistet. Daher veranstalten sie regelm\u00e4\u00dfig Briefings f\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte, um wichtige Meilensteine und den ROI hervorzuheben. Sie pr\u00e4sentieren Fallstudien und veranstalten Demotage, um erfolgreiche Produkte vorzustellen. Au\u00dferdem teilen sie mit, was funktioniert hat und was nicht. Schlie\u00dflich quantifizieren sie die Ergebnisse (z.B. Kosteneinsparungen, Zeitersparnis) und verkn\u00fcpfen sie mit strategischen Zielen.<\/p>\n<\/div>
Die Rolle von data- und KI-F\u00fchrungskr\u00e4ften in Regierungsbeh\u00f6rden wird immer entscheidender f\u00fcr den Gesamterfolg des Unternehmens. Durch die \u00dcbernahme dieser zehn Gewohnheiten \u00fcberwinden data- und KI-F\u00fchrungskr\u00e4fte die Grenzen der traditionellen Verwaltung und liefern sinnvolle, messbare Ergebnisse sowohl f\u00fcr die Regierung als auch f\u00fcr die \u00d6ffentlichkeit. Der wahre Ma\u00dfstab f\u00fcr den Erfolg liegt nicht nur in der Raffinesse der Technologie, sondern in ihrer F\u00e4higkeit, echte Probleme zu l\u00f6sen, das Vertrauen der \u00d6ffentlichkeit zu st\u00e4rken und den Weg f\u00fcr eine intelligentere, agilere Regierung zu ebnen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Es ist kein Geheimnis, dass die Leitung eines data- und Nachrichtendienstes in einer staatlichen Einrichtung eine schwierige Aufgabe ist. Diese Rolle ist mit zahlreichen Zw\u00e4ngen konfrontiert, sowohl intern (vor allem in Bezug auf die Verf\u00fcgbarkeit, Qualit\u00e4t und technische Bereitschaft des data) als auch extern (vor allem in Bezug auf die Einhaltung von Vorschriften). Das data-B\u00fcro ist zwar nicht der \u201cEigent\u00fcmer\u201d des data, aber es fungiert in der Regel als \u201cVerwahrer\u201d und soll den Informationsfluss und die Wertsch\u00f6pfung in der Organisation erleichtern. Tats\u00e4chlich messen Minister und Leiter von Regierungsorganisationen den Erfolg ihrer data\/Intelligence-B\u00fcros letztlich daran, inwieweit die richtigen Informationen den richtigen Entscheidungstr\u00e4gern und Interessengruppen zum richtigen Zeitpunkt zur Verf\u00fcgung stehen.<\/p>","protected":false},"featured_media":301016,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035,21933],"blog-language":[2991],"class_list":["post-301015","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-category-public-sector-non-profit","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/301015","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/301016"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=301015"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=301015"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=301015"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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6) Sie \u201cl\u00f6sen Probleme\u201d und bringen wertvolle Erkenntnisse mit ein<\/h2><\/div>Die besten data- und Intelligence-F\u00fchrungskr\u00e4fte erkennen, dass ein gut ausgearbeiteter Einblick die Macht hat, die Entscheidungsfindung zu einem ziemlich einfachen Prozess zu machen. Daher verstehen sie, dass ihre Rolle nicht nur technischer Natur ist, und sie investieren in das Verst\u00e4ndnis und die Strukturierung von Gesch\u00e4ftsproblemen. Die besten F\u00fchrungskr\u00e4fte finden sogar proaktiv kreative L\u00f6sungen, die data und Erkenntnisse nutzen, und teilen diese mit ihren Stakeholdern. Sie pr\u00e4sentieren ihre L\u00f6sungen mit einer \u00fcberzeugenden Erz\u00e4hlweise und liefern nachhaltige Ergebnisse.<\/p>\n<\/div>
7) Sie bilden agile, multidisziplin\u00e4re Teams<\/h2><\/div>Erfolgreiche F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen, dass sie nur so stark sind wie ihre schw\u00e4chsten Teammitglieder. Aufgrund der Komplexit\u00e4t von data- und KI-Initiativen sind vielf\u00e4ltige F\u00e4higkeiten und ein reaktionsschneller Ansatz ein \u201cMust-have\u201d. Daher rekrutieren diese F\u00fchrungskr\u00e4fte Spitzentalente in den Bereichen data-Wissenschaft, Technik, Analytik und Design. Sie sorgen f\u00fcr flexible Arbeitsmodelle, um eine iterative Entwicklung und eine schnellere Bereitstellung von Anwendungsf\u00e4llen zu erm\u00f6glichen, und f\u00f6rdern gleichzeitig eine Lernkultur durch Fortbildung und Zertifizierung.<\/p>\n<\/div>
8) Sie denken an Compliance und Governance in der Entwurfsphase, nicht danach oder als Nebenprojekt<\/h2><\/div>Gefeierte F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen, dass eine proaktive Governance die Einhaltung von Vorschriften gew\u00e4hrleistet und Risiken minimiert. Aus diesem Grund beziehen sie die Teams f\u00fcr Cybersicherheit, Datenschutz und Compliance fr\u00fchzeitig in die Projektplanung ein und integrieren die Prinzipien der Sicherheit und des Datenschutzes in alle KI-Workflows. Dar\u00fcber hinaus f\u00fchren sie eine umfassende Dokumentation, um die Revisionssicherheit zu gew\u00e4hrleisten, und nutzen Tools f\u00fcr die automatische \u00dcberpr\u00fcfung der Einhaltung von Branchenvorschriften sowie von lokalen staatlichen Vorschriften und Standards.<\/p>\n<\/div>
9) Sie ziehen die richtigen Partner nur bei Bedarf hinzu.<\/h2><\/div>Die besten F\u00fchrungskr\u00e4fte pr\u00fcfen zun\u00e4chst, ob es eine echte Kompetenz- oder Ressourcenl\u00fccke gibt. Sie wissen n\u00e4mlich, dass Markennamen allein, ohne das richtige Fachwissen, wenig zur L\u00f6sung zentraler Probleme beitragen werden. Daher gehen sie bei der Auswahl ihrer Partnerschaften selektiv vor und holen nur diejenigen ins Boot, die diese spezifischen L\u00fccken wirklich schlie\u00dfen k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus sorgen sie f\u00fcr robuste Mechanismen zum Wissenstransfer und \u00fcberwachen und bewerten ihre Partner kontinuierlich auf der Grundlage ihres Fachwissens, ihrer kulturellen Eignung und ihrer bisherigen Leistungen.<\/p>\n<\/div>
10) Sie pr\u00e4sentieren der C-Ebene ihre Erfolge<\/h2><\/div>Top-F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen, dass die Sichtbarkeit in der F\u00fchrungsetage eine kontinuierliche Investition und Unterst\u00fctzung von oben nach unten gew\u00e4hrleistet. Daher veranstalten sie regelm\u00e4\u00dfig Briefings f\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte, um wichtige Meilensteine und den ROI hervorzuheben. Sie pr\u00e4sentieren Fallstudien und veranstalten Demotage, um erfolgreiche Produkte vorzustellen. Au\u00dferdem teilen sie mit, was funktioniert hat und was nicht. Schlie\u00dflich quantifizieren sie die Ergebnisse (z.B. Kosteneinsparungen, Zeitersparnis) und verkn\u00fcpfen sie mit strategischen Zielen.<\/p>\n<\/div>
Die Rolle von data- und KI-F\u00fchrungskr\u00e4ften in Regierungsbeh\u00f6rden wird immer entscheidender f\u00fcr den Gesamterfolg des Unternehmens. Durch die \u00dcbernahme dieser zehn Gewohnheiten \u00fcberwinden data- und KI-F\u00fchrungskr\u00e4fte die Grenzen der traditionellen Verwaltung und liefern sinnvolle, messbare Ergebnisse sowohl f\u00fcr die Regierung als auch f\u00fcr die \u00d6ffentlichkeit. Der wahre Ma\u00dfstab f\u00fcr den Erfolg liegt nicht nur in der Raffinesse der Technologie, sondern in ihrer F\u00e4higkeit, echte Probleme zu l\u00f6sen, das Vertrauen der \u00d6ffentlichkeit zu st\u00e4rken und den Weg f\u00fcr eine intelligentere, agilere Regierung zu ebnen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Sie gehen den Ursachen von data-Qualit\u00e4tsproblemen auf den Grund und finden langfristige L\u00f6sungen. Dar\u00fcber hinaus unterst\u00fctzen sie ihre Teams bei der Implementierung automatisierter Qualit\u00e4tspr\u00fcfungen auf Genauigkeit, Vollst\u00e4ndigkeit und Aktualit\u00e4t und definieren gesch\u00e4ftliche und technische Regeln zur Bewertung von Konsistenz, G\u00fcltigkeit und Integrit\u00e4t. Dar\u00fcber hinaus richten sie ein spezielles data Stewardship-Team ein, das sich kontinuierlich um Qualit\u00e4tsl\u00fccken k\u00fcmmert.<\/p>\n<\/div> Die besten data- und Intelligence-F\u00fchrungskr\u00e4fte erkennen, dass ein gut ausgearbeiteter Einblick die Macht hat, die Entscheidungsfindung zu einem ziemlich einfachen Prozess zu machen. Daher verstehen sie, dass ihre Rolle nicht nur technischer Natur ist, und sie investieren in das Verst\u00e4ndnis und die Strukturierung von Gesch\u00e4ftsproblemen. Die besten F\u00fchrungskr\u00e4fte finden sogar proaktiv kreative L\u00f6sungen, die data und Erkenntnisse nutzen, und teilen diese mit ihren Stakeholdern. Sie pr\u00e4sentieren ihre L\u00f6sungen mit einer \u00fcberzeugenden Erz\u00e4hlweise und liefern nachhaltige Ergebnisse.<\/p>\n<\/div> Erfolgreiche F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen, dass sie nur so stark sind wie ihre schw\u00e4chsten Teammitglieder. Aufgrund der Komplexit\u00e4t von data- und KI-Initiativen sind vielf\u00e4ltige F\u00e4higkeiten und ein reaktionsschneller Ansatz ein \u201cMust-have\u201d. Daher rekrutieren diese F\u00fchrungskr\u00e4fte Spitzentalente in den Bereichen data-Wissenschaft, Technik, Analytik und Design. 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Dar\u00fcber hinaus f\u00fchren sie eine umfassende Dokumentation, um die Revisionssicherheit zu gew\u00e4hrleisten, und nutzen Tools f\u00fcr die automatische \u00dcberpr\u00fcfung der Einhaltung von Branchenvorschriften sowie von lokalen staatlichen Vorschriften und Standards.<\/p>\n<\/div> Die besten F\u00fchrungskr\u00e4fte pr\u00fcfen zun\u00e4chst, ob es eine echte Kompetenz- oder Ressourcenl\u00fccke gibt. Sie wissen n\u00e4mlich, dass Markennamen allein, ohne das richtige Fachwissen, wenig zur L\u00f6sung zentraler Probleme beitragen werden. Daher gehen sie bei der Auswahl ihrer Partnerschaften selektiv vor und holen nur diejenigen ins Boot, die diese spezifischen L\u00fccken wirklich schlie\u00dfen k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus sorgen sie f\u00fcr robuste Mechanismen zum Wissenstransfer und \u00fcberwachen und bewerten ihre Partner kontinuierlich auf der Grundlage ihres Fachwissens, ihrer kulturellen Eignung und ihrer bisherigen Leistungen.<\/p>\n<\/div> Top-F\u00fchrungskr\u00e4fte wissen, dass die Sichtbarkeit in der F\u00fchrungsetage eine kontinuierliche Investition und Unterst\u00fctzung von oben nach unten gew\u00e4hrleistet. Daher veranstalten sie regelm\u00e4\u00dfig Briefings f\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte, um wichtige Meilensteine und den ROI hervorzuheben. Sie pr\u00e4sentieren Fallstudien und veranstalten Demotage, um erfolgreiche Produkte vorzustellen. Au\u00dferdem teilen sie mit, was funktioniert hat und was nicht. Schlie\u00dflich quantifizieren sie die Ergebnisse (z.B. Kosteneinsparungen, Zeitersparnis) und verkn\u00fcpfen sie mit strategischen Zielen.<\/p>\n<\/div> Die Rolle von data- und KI-F\u00fchrungskr\u00e4ften in Regierungsbeh\u00f6rden wird immer entscheidender f\u00fcr den Gesamterfolg des Unternehmens. Durch die \u00dcbernahme dieser zehn Gewohnheiten \u00fcberwinden data- und KI-F\u00fchrungskr\u00e4fte die Grenzen der traditionellen Verwaltung und liefern sinnvolle, messbare Ergebnisse sowohl f\u00fcr die Regierung als auch f\u00fcr die \u00d6ffentlichkeit. Der wahre Ma\u00dfstab f\u00fcr den Erfolg liegt nicht nur in der Raffinesse der Technologie, sondern in ihrer F\u00e4higkeit, echte Probleme zu l\u00f6sen, das Vertrauen der \u00d6ffentlichkeit zu st\u00e4rken und den Weg f\u00fcr eine intelligentere, agilere Regierung zu ebnen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Es ist kein Geheimnis, dass die Leitung eines data- und Nachrichtendienstes in einer staatlichen Einrichtung eine schwierige Aufgabe ist. Diese Rolle ist mit zahlreichen Zw\u00e4ngen konfrontiert, sowohl intern (vor allem in Bezug auf die Verf\u00fcgbarkeit, Qualit\u00e4t und technische Bereitschaft des data) als auch extern (vor allem in Bezug auf die Einhaltung von Vorschriften). Das data-B\u00fcro ist zwar nicht der \u201cEigent\u00fcmer\u201d des data, aber es fungiert in der Regel als \u201cVerwahrer\u201d und soll den Informationsfluss und die Wertsch\u00f6pfung in der Organisation erleichtern. Tats\u00e4chlich messen Minister und Leiter von Regierungsorganisationen den Erfolg ihrer data\/Intelligence-B\u00fcros letztlich daran, inwieweit die richtigen Informationen den richtigen Entscheidungstr\u00e4gern und Interessengruppen zum richtigen Zeitpunkt zur Verf\u00fcgung stehen.<\/p>","protected":false},"featured_media":301016,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035,21933],"blog-language":[2991],"class_list":["post-301015","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-category-public-sector-non-profit","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/301015","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/301016"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=301015"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=301015"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=301015"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}5) Sie tolerieren keine data Qualit\u00e4tsprobleme<\/h2><\/div>
6) Sie \u201cl\u00f6sen Probleme\u201d und bringen wertvolle Erkenntnisse mit ein<\/h2><\/div>
7) Sie bilden agile, multidisziplin\u00e4re Teams<\/h2><\/div>
8) Sie denken an Compliance und Governance in der Entwurfsphase, nicht danach oder als Nebenprojekt<\/h2><\/div>
9) Sie ziehen die richtigen Partner nur bei Bedarf hinzu.<\/h2><\/div>
10) Sie pr\u00e4sentieren der C-Ebene ihre Erfolge<\/h2><\/div>