So sind Sie dank einer umfassenden Datenstrategie erfolgreich im Zeitalter der Digitalisierung
In der heutigen, zunehmend digitalisierten Welt ist die Bedeutung von Daten größer als jemals zuvor. Daten sind der neue Rohstoff, der Unternehmen hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und innovative Lösungen zu entwickeln. Allerdings ist der bloße Besitz großer Datenmengen nicht ausreichend, um diese Vorteile zu realisieren. Ohne eine klare Datenstrategie können Unternehmen jedoch schnell den Anschluss verlieren. Eine durchdachte Datenstrategie, stellt sicher, dass Daten nicht nur gesammelt, sondern effektiv genutzt werden.
Definition: Was ist eine Datenstrategie?
Eine Datenstrategie ist ein umfassender Plan, der festlegt, wie eine Organisation ihre Daten verwaltet und nutzt, um strategische Ziele zu erreichen. Sie beinhaltet Richtlinien, Praktiken und Technologien, die darauf ausgerichtet sind, Daten systematisch zu erfassen, zu speichern, zu analysieren und zu interpretieren. Ziel ist es, aus Daten einen messbaren Geschäftswert zu generieren, Entscheidungen zu optimieren und die operative Effizienz zu verbessern.
Kernkomponenten einer Datenstrategie
Die Datenstrategie setzt sich aus mehreren Bestandteilen und Schritten zusammen. Darunter fallen unter anderem:
- Datenqualität
Umfasst Maßnahmen und Techniken zur Sicherung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten im gesamten Unternehmen. Eine hohe Datenqualität ist unerlässlich, um verlässliche Analysen und Entscheidungen zu ermöglichen. - Data Governance
Beinhaltet Richtlinien, Standards, Prozesse, Verantwortlichkeiten und Ziele, die regeln, wie Daten innerhalb der Organisation gehandhabt werden. Dies ist das grundsätzliche Regelwerk um Datenqualität zu erhöhen und Daten in der Organisation nutzbar zu machen. Außerdem wird hier festgelegt in welcher Form sich zentral oder dezentral, also in einzelnen Fachbereichen, um Daten gekümmert wird. - Datenanalyse
Legt Methoden und Tools fest, die zur Auswertung von Daten verwendet werden. Ziel ist es, dass alle Fachbereiche möglichst eigenständig Einsichten aus Daten Einsichten gewinnen, die ihre tägliche Arbeit erleichtern und das Unternehmen voranbringen. - Data Management
Die Verwaltung und täglichen Tätigkeiten im Umgang mit Daten, um deren Qualität, Sicherheit und Zugänglichkeit zu gewährleisten. - Datenintegration
Beschreibt die Infrastruktur und Technologien, die benötigt werden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu vereinen und einen einheitlichen Überblick zu schaffen. Das ist besonders wichtig in Organisationen, die eine Vielzahl von Datenquellen und -systemen nutzen.
Ansätze zur Datenstrategie im Unternehmen
Der Top-Down-Ansatz: Wie Unternehmensziele Datenlösungen beeinflussen
Der Top-Down-Ansatz beginnt auf der Ebene der Unternehmensleitung. Die strategischen Ziele der Organisation stehen im Mittelpunkt, und die Datenstrategie knüpft an bestehende Strategien an, um diese Ziele zu unterstützen. Dazu gehören:
- Organisations- oder Unternehmensstrategie
- Digitalisierungsstrategie
- Innovationsstrategie
- Ggf. IT Strategie
Dieser Ansatz gewährleistet, dass alle datenbezogenen Initiativen direkt auf die übergeordneten Ziele des Unternehmens abgestimmt sind, was eine hohe Kohärenz und Zielgerichtetheit sicherstellt. Zudem wird dadurch verdeutlicht, dass Digitalisierung und die Erreichung unternehmerischer Ziele nur mit angemessener Datennutzung funktionieren kann.
Die meisten Zukunftstrends, die unternehmerische Strategien beeinflussen, erfordern Digitalisierung und Daten. Ein Beispiel: Neoökologie und Nachhaltigkeit. Um Ziele der Dekarbonisierung zu erreichen, muss über sehr viele Datenquellen transparent werden, wie der Ist- und der Zielzustand der Organisation aussehen.
Der Bottom-Up-Ansatz: Use Cases aus verschiedenen Fachbereichen
In Ergänzung zum Top-Down-Ansatz beginnt der Bottom-Up-Ansatz auf der operativen oder Abteilungsebene, wo die spezifischen Bedürfnisse und Herausforderungen bekannt sein müssen. Dieser Ansatz nutzt das Fachwissen und die Erfahrungen der Mitarbeitenden, um praktische und direkt umsetzbare Datenlösungen zu identifizieren, die die Effizienz und Effektivität verbessern, oder sogar neue Lösungen hervorbringen. Wichtig ist, dass objektiv bewertet wird, ob Anwendungsfälle umsetzbar sind und wieviel Mehrwert sie stiften. In der Umsetzung entsteht ein Überblick über ein strategisches Daten Use Case Portfolio, das in eine pragmatische Roadmap überführt werden kann.
Wer profitiert von einer umfassenden Datennutzung?
Eine zielgerichtete und strukturierte Datennutzung und damit einhergehende Datenstrategie bringen an verschiedenen Stellen innerhalb der Organisation Vorteile:
- Unternehmensführung
Führungskräfte profitieren von einer datenbasierten Entscheidungsfindung durch Zugang zu präzisen und zeitnahen Daten. Das ermöglicht eine fundierte Strategieentwicklung und optimales Risikomanagement. So entsteht z. B. mehr Sicherheit bei der Beantwortung der Frage, ob in die richtigen Themen investiert wird. - Marketing und Vertrieb
Durch den Zugriff auf detaillierte und integrierte Kundeninformationen können Marketing- und Vertriebsteams zielgerichtete Kampagnen entwickeln, welche die Kundenbindung und -gewinnung verbessern. Durch den richtigen Umgang mit Daten liegen diese nicht nur in qualitativ hochwertiger Form vor, sondern auch über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg integriert. - Produktmanagement
Produktmanager nutzen Daten, um Markttrends zu verstehen, Kundenfeedback zu analysieren und Produktinnovationen voranzutreiben. - Operations und Logistik
Durch datengestützte Einblicke lassen sich Betriebsabläufe optimieren, die zur Steigerung der Prozesseffizienz und zu weniger Kosten führen. - Externe Profiteure
Auch Kund*innen, Lieferanten oder Investor*innen profitieren von einer soliden Datenstrategie, da benötigte Daten schnell und in guter Qualität zur Verfügung stehen. Es sollte eine besondere Priorität haben, Datenprobleme zu lösen, die eine Auswirkung nach Außen haben und reputationsschädigend sein können. - Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
Mitarbeitende profitieren von einer verbesserten Effizienz und Produktivität durch den Zugang zu relevanten Daten und Analysen. Dies erleichtert die Erfüllung ihrer Aufgaben und fördert eine datengetriebene Arbeitsweise. - IT-Abteilung
Eine klare Datenstrategie vereinfacht die Implementierung und Verwaltung von IT-Systemen, verbessert die Datenqualität und die Effizienz der Datenspeicherung und -verarbeitung.
Data Strategy Frameworks
Data Strategy Frameworks dienen als Blaupause, die Unternehmen helfen, ihre Datenstrategien systematisch zu entwickeln, zu implementieren und zu managen. Diese Frameworks bieten bewährte Methoden und strukturierte Ansätze, um die komplexen Aspekte der Datenverwaltung und -nutzung zu adressieren.
- DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge)
DAMA-DMBOK ist ein umfassender Leitfaden, der Standards für die Datenverwaltung definiert. Es deckt zehn Kernbereiche des Datenmanagements ab, einschließlich Datenarchitektur, Datensicherheit und Datengovernance. - DASOM (Gartner Data and Analytics Strategy and Operating Model)
Gartner bietet ein umfassendes Framework, das Unternehmen dabei unterstützt, eine datengesteuerte Kultur zu entwickeln und Daten als strategische Ressource zu nutzen. Es umfasst Komponenten wie Daten-Governance, Datenqualität, Datenintegration, Analytik und Technologie. Das Framework hilft Unternehmen, ihre Datenstrategie auf ihre Geschäftsziele auszurichten. - TOGAF’s Data Architecture Framework
Ein Teil des TOGAF (The Open Group Architecture Framework), der sich auf die Gestaltung der Datenarchitektur konzentriert, um Geschäftsanforderungen effektiv zu unterstützen.
Wirksame Unternehmensdatenstrategie entwickeln: Ein Leitfaden
Vor den Ergebnissen steht ein strategischer Planungsprozess, der die folgenden Schritte umfasst:
Schritt 1: Unternehmensziele festlegen
Definieren Sie klare, spezifische und messbare Geschäftsziele, Fragestellungen und gewünschte Erkenntnisse, welche die Datenstrategie von Anfang an prägen.
Schritt 2: Datenanforderungen definieren
Legen Sie fest, welche Daten benötigt werden, um die Unternehmensziele zu erreichen, einschließlich der Quellen und Qualitätsanforderungen. Dies sollte zunächst so fachlich und verständlich wie möglich passieren. Dazu gehört erst einmal eine strukturierte Gestaltung der Datendomänen und Aufnahme aller wichtigen Geschäftsobjekte, ohne zu sehr ins technische Detail zu gehen.
Hören Sie aufmerksam in allen Ebenen der Organisation zu, welche Anforderungen Menschen an die Arbeit mit ihren Informationen und Daten und Datenqualität haben. Gibt es besondere Bedarfe oder Ineffizienzen?
Schritt 3: Anwendungsfälle identifizieren
Verstehen Sie, welche Anwendungsfälle in den unterschiedlichen Fachbereichen wirklich benötigt werden. Auf welche neuen Technologien sollte gesetzt werden? Wo bieten Advanced Analystics und KI deutliche Mehrwerte? Wo hilft bereits ein Dashboard mit den richtigen Auswertungen?
Verwalten Sie die zu implementierenden Lösungen, oder die priorisierten Anwendungsfälle in einem Portfolio, das sich im Rahmen der Datenstrategie ständig weiterentwickeln darf.
Schritt 4: Datengovernance planen
Erstellen Sie Richtlinien für die Datenverwaltung, um den Schutz, die Genauigkeit und die Verfügbarkeit der Daten sicherzustellen. Bestimmen Sie Verantwortlichkeiten und Zuständigkeiten für Datenmanagement, Datenqualität und Datensicherheit.
Schritt 5: Technologien und Tools auswählen
Wählen Sie passende Technologien und Tools als Datenplattform, die mit der IT-Infrastruktur kompatibel sind.
Schritt 6: Datenintegration und -verwaltung aufbauen
Entwickeln Sie Prozesse zur Integration und Verwaltung von Daten aus verschiedenen Quellen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenplattformen und -systeme miteinander kompatibel sind und eine nahtlose Datenintegration ermöglichen. Investieren Sie in moderne Datenmanagement-Tools, um die Effizienz und Qualität der Datenverarbeitung zu verbessern.
Schritt 7: Data Literacy fördern
Fördern Sie eine Kultur, in der Daten als wertvolle Ressource betrachtet werden. Schulen Sie Ihre Mitarbeiter im Umgang mit Daten und der Nutzung von Analysetools. Ermutigen Sie sie, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und die Vorteile einer datengetriebenen Arbeitsweise zu erkennen.
Schritt 8: Monitoring und Verbesserung
Eine Datenstrategie ist ein dynamischer Prozess, der regelmäßig überprüft und angepasst werden muss. Überwachen Sie die Leistung Ihrer Datenstrategie und nehmen Sie bei Bedarf Anpassungen vor, um auf neue Herausforderungen und Chancen zu reagieren.
Staatliche Datenstrategien
Auch Regierungen und staatliche Organisationen haben Datenstrategien. So gibt es zum Beispiel die EU-Datenstrategie. Diese wurde im Februar 2020 vorgestellt und ist ein ambitionierter Plan, der darauf abzielt, Europa zu einem führenden Akteur in einer datengetriebenen Gesellschaft zu machen. Es gibt auch eine Datenstrategie der Bundesregierung. Diese wurde Anfang 2021 präsentiert und zielt darauf ab, Deutschland als führenden Standort für Dateninnovation und -nutzung weiterzuentwickeln.
Herausforderungen bei der Entwicklung einer Datenstrategie
- Datensilos
In vielen Unternehmen existieren Datensilos, in denen Daten isoliert und nicht für das gesamte Unternehmen zugänglich sind. Dies kann die Datenanalyse und die Entscheidungsfindung erheblich beeinträchtigen. Die Auflösung von Datensilos erfordert organisatorische Veränderungen und eine Kultur des Datenaustauschs. - Mangel an unternehmensweiter Datenkultur
In vielen Organisationen wird der Wert von Daten nicht vollständig erkannt oder es fehlt an einer kohärenten Kultur, die eine datengetriebene Entscheidungsfindung unterstützt. Eine datengetriebene Kultur zu fördern, kann eine Herausforderung sein, insbesondere in Unternehmen, die traditionell auf Bauchentscheidungen setzen. Es erfordert einen kulturellen Wandel, bei dem Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter die Bedeutung von Daten erkennen und bereit sind, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. - Datenqualität und -integrität
Ungenaue, unvollständige oder veraltete Daten können zu fehlerhaften Analysen und Entscheidungen führen. - Sicherheits- und Datenschutzbedenken
Der Schutz sensibler Daten vor Cyberangriffen und die Einhaltung gesetzlicher Datenschutzvorschriften sind entscheidend. Die Implementierung robuster Sicherheitsmaßnahmen und die Schulung der Mitarbeitenden im Umgang mit Daten sind unerlässlich, um Datenverluste und -missbrauch zu verhindern. - Technologische Komplexität
Die Auswahl und Implementierung der richtigen Technologien und Tools zur Unterstützung der Datenstrategie kann komplex sein. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die gewählten Technologien ihren Anforderungen entsprechen und sich in die bestehende IT-Infrastruktur integrieren lassen.
Data Governance und Datenstrategie
Data Governance spielt eine zentrale Rolle in der Umsetzung und bei den Erfolgschancen einer Datenstrategie. Es wird so sichergestellt, dass Daten im gesamten Unternehmen konsistent und vertrauenswürdig genutzt werden können und dass die Nutzung dieser Daten die Geschäftsziele effektiv unterstützt. Dabei geht es um die Qualitätssicherung, die Compliance (also die Einhaltung rechtlicher Vorgaben), aber auch um eine generelle Datenkultur und ein Data Thinking-Mindset, das im gesamten Unternehmen etabliert wird. So wird ein sicherer Rahmen für Innovation in Ihrem Unternehmen geschaffen.
