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?
Kernkomponenten einer Datenstrategie
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?
Data Strategy Frameworks
Wirksame Unternehmensdatenstrategie entwickeln: Ein Leitfaden
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.
