In unserem Beratungsalltag sehen wir immer wieder, dass Unternehmen nicht genügend Zeit in eine effektive Datenstrategie investieren. Dies ist einerseits verständlich, denn oft möchte man im Unternehmen möglichst schnell mit der Planung und Ausführung der eigenen Datenarchitektur beginnen (z. B. für Predictive Analytics– oder für Customer Analytics-Projekt). Schließlich möchte man so schnell wie möglich Resultate sehen und den ROI verschiedener Maßnahmen auswerten. Andererseits kann eine mangelhafte Datenstrategie verheerende Folgen haben: Häufig zeigen kostspielige Investitionen in Big Data und AI kaum verwertbare Ergebnisse auf. Eine moderne Datenstrategie legt tragfähige Prinzipien, Prozesse und Techniken fest. Dadurch werden Daten als Vermögenswerte begriffen und mit Geschäftsergebnissen verknüpft. Somit lassen sich Datensilos vermeiden und es kann ein konkreter Zeitplan entwickelt werden.
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Dieser Artikel beantwortet folgende Fragen:
- Was zeichnet eine gute Datenstrategie aus?
- Worauf sollte man bei der Umsetzung einer Datenstrategie achten?
- Wie wirkt sich der Erfolg einer Datenstrategie aus?
Was macht eine gute Datenstrategie aus?
Eine moderne Datenstrategie leitet sich aus einer klar definierten Unternehmensstrategie ab. In diese Strategie gehört die Definition von Schlüsselprinzipien, strategischen Dateninitiativen, Konzepten und Best Practice-Methoden.
Zwei wichtige Bestandteile einer Datenstrategie sind die Datenarchitektur und die Informationsarchitektur. Die Datenarchitektur beschreibt, wie die Daten gesammelt, gespeichert, transformiert und konsumiert werden. Darüber hinaus enthält die Datenarchitektur als Bestandteil der Datenstrategie konkret Regeln für Datenbanken und Datensysteme. Sie lässt sich als Regelwerk verstehen, mit dem ein richtiger Umgang mit Daten ermöglicht wird. Was die Informationsarchitektur angeht, bezieht sich diese auf das Regelwerk und die Prozessabfolge, bei der aus Daten Informationen werden.
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Wir sind der Meinung, dass eine moderne Datenstrategie folgende Kriterien erfüllen sollte:
Die Datenstrategie basiert auf Unternehmensdaten
Das anfängliche Ziel einer Datenstrategie sollte sein, das Unternehmen zu einem datenbasierten Ansatz für alle Geschäftsbereiche hinzuführen. Hierzu sollten die strategische Vision und ein Plan zur Umsetzung klar definiert werden. Allerdings ist eine gute Datenstrategie auch ein dynamischer Plan. Die Strategie sollte daher jedes Jahr auf Basis der eigenen Daten neu überprüft und überarbeitet werden.
Rollen und Verantwortlichkeiten
Für die erfolgreiche Entwicklung und Implementierung einer Datenstrategie müssen klare Rollen und Verantwortlichkeiten definiert werden. Die wichtigsten Rollen sind:
| Rolle | Verantwortung |
|---|---|
| Chief Data Officer | Gesamtverantwortung für die Strategie und deren Abstimmung mit den Geschäftsanforderungen |
| Data Scientist | Entwicklung von Analysemethoden und Modellen zur Nutzung der Daten |
| Datenarchitekt | Design und Optimierung der Datenarchitektur |
| Business Analyst | Übersetzung der Geschäftsanforderungen in technische Anforderungen und Datenstrategien |
| IT-Sicherheit | Sicherstellung der Daten- und Systemsicherheit |
Durch eine klare Zuordnung dieser Rollen kann die Datenstrategie unternehmensweit effizient umgesetzt werden.
Anpassungsfähige Datenstrategie
Eine erfolgreiche Datenstrategie ist nicht starr, sondern dynamisch. Sie sollte jährlich überprüft und gegebenenfalls an neue Marktbedingungen, technologische Fortschritte oder interne Entwicklungen angepasst werden. Ein Prozess zur regelmäßigen Evaluierung und Anpassung der Datenstrategie könnte wie folgt aussehen:
- Jährliche Strategie-Überprüfung: Prüfung der Datenstrategie auf Aktualität und Effektivität.
- Feedback aus den Fachbereichen einholen: Um sicherzustellen, dass die Strategie weiterhin den geschäftlichen Anforderungen entspricht.
- Anpassung an neue Technologien: Ständige Integration neuer Technologien und Tools, um die Datenverarbeitung zu verbessern.
Durch diesen Ansatz bleibt die Datenstrategie zukunftsfähig und flexibel.
Die strategische Vision ist wichtiger als die taktische Vorgehensweise
Viele Datenstrategien betonen vor allem, was ein Unternehmen mit seinen Daten tun wird, z.B. Datenbeschaffung, Datenbereinigung, Datenvalidierung und Datenschutz. Dies sind natürlich alles wichtige Aspekte, die man angehen sollte. Allerdings sind diese Aspekte Teil einer eher taktischen Datenverwaltungsstrategie. Solche Maßnahmen sollten immer nur als Folge einer ganzheitlichen modernen Datenstrategie angesehen werden. Eine gute Datenstrategie betont aber vor allem die strategische Vision, also wie die Daten zur Erzielung eines maximalen Geschäftswerts genutzt werden sollen.
Fehler und Herausforderungen
Bei der Umsetzung einer Datenstrategie begegnen Unternehmen häufig spezifischen Herausforderungen, die den Erfolg der Strategie behindern können. Die häufigsten Fehler sind:
- Zu enge taktische Fokussierung ohne Berücksichtigung der Gesamtstrategie.
- Datensilos, die die Effizienz und Integration der Daten einschränken.
- Mangelnde Flexibilität bei der Strategieanpassung an veränderte Marktbedingungen.
- Fehlende Stakeholder-Einbindung, die zur Ablehnung der Strategie in der Organisation führen kann.
Durch ein Bewusstsein für diese Herausforderungen können Unternehmen ihre Datenstrategie proaktiv optimieren und Schwachstellen frühzeitig beheben.
Die Datenstrategie ermöglicht eine moderne Datenarchitektur
Eine moderne Datenstrategie arbeitet mit standardisierten, sauberen und kontextabhängigen Daten. Diese Daten sollten durch robuste und skalierbare Datenpipelines fließen, die eine Datenverarbeitung in Echtzeit sowie ein Real Time Reporting ermöglichen und Datensilos durch eine nahtlose Datenintegration vermeiden. Hierzu muss ein gemeinsames Modell für Unternehmensdaten definiert werden. Dieses Modell sollte alle Unternehmensdatenbereiche vollständig abdecken und als grundlegender Eckpfeiler für eine moderne Datenarchitektur fungieren.
Technologische Voraussetzungen und Trends
Für die Implementierung einer modernen Datenstrategie sind bestimmte technologische Voraussetzungen notwendig. Unternehmen sollten hier auf zukunftsweisende Technologien setzen, die eine flexible und skalierbare Datenarchitektur ermöglichen:
- Cloud-Technologien: Erlauben es, große Datenmengen kosteneffizient zu speichern und zu verarbeiten.
- Echtzeit-Datenverarbeitung: Anwendungen wie Apache Kafka ermöglichen die sofortige Datenverarbeitung und somit Echtzeit-Analysen.
- KI-Algorithmen und Automatisierung: Erleichtern die Verarbeitung großer Datenmengen und beschleunigen Datenanalysen.
- DataOps: Ein moderner Ansatz für Datenverwaltung, der Entwicklungsprinzipien (DevOps) auf Datenmanagement anwendet und so die Effizienz der Datenstrategie erhöht.
Tools und Plattformen zur Umsetzung
Zur Unterstützung einer Datenstrategie stehen zahlreiche Tools und Plattformen zur Verfügung. Zu den wichtigsten gehören:
- Business Intelligence Tools (z. B. Power BI, Tableau): Visualisieren Daten und ermöglichen schnelle Entscheidungsfindung.
- ETL-Tools (z. B. Talend, Apache NiFi): Ermöglichen die Extraktion, Transformation und Speicherung von Daten.
- Cloud-Plattformen (z. B. AWS, Google Cloud): Für eine flexible und skalierbare Dateninfrastruktur.
Die Wahl der passenden Tools und Plattformen richtet sich nach den spezifischen Anforderungen der Datenstrategie und kann den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen.
Was sind die Erfolgsmerkmale einer guten Datenstrategie?
Ob ein Unternehmen bei der Umsetzung einer modernen Datenstrategie wirklich erfolgreich ist, lässt sich unserer Erfahrung nach vor allem an drei Punkten ablesen:
Die Datenstrategie wird geschäftsorientiert umgesetzt
Eine Datenstrategie kann nur dann wirklich erfolgreich unternehmensweit umgesetzt werden, wenn die Verantwortlichen im Unternehmen in den Umsetzungsprozess eingebunden werden. Natürlich müssen die Entscheidungsträger nicht an jedem Workshop oder jeder Sitzung zur Datenstrategie teilnehmen. Allerdings sollten die wichtigsten Verantwortlichen gut genug eingebunden sein, um jederzeit über den Umsetzungszustand sowie über etwaige Hindernisse und mögliche Datensilos informiert zu werden.
Praxisbeispiele und Best Practices
Praxisbeispiele erfolgreicher Datenstrategien können dabei helfen, abstrakte Prinzipien greifbarer zu machen. Einige Unternehmen haben mit klar definierten Datenstrategien Wettbewerbsvorteile erlangt:
- Einzelhandel: Ein Unternehmen implementierte eine Echtzeit-Datenpipeline zur Bestandsoptimierung, was die Lagerhaltungskosten um 15 % reduzierte.
- Finanzdienstleistungen: Durch den Einsatz von Predictive Analytics zur Kreditrisikoanalyse konnte ein Finanzinstitut die Kreditgenehmigungszeiten um 40 % verkürzen und die Kundenzufriedenheit erhöhen.
- Gesundheitswesen: Ein Krankenhaus führte eine standardisierte Datenstrategie ein, die die Genauigkeit der Patientendaten erhöhte und die Diagnosezeiten signifikant verkürzte.
Diese Beispiele zeigen, wie Unternehmen durch die erfolgreiche Umsetzung von Datenstrategien Mehrwert schaffen und ihre Geschäftsziele erreichen können.
Maßnahmenplan mit konkreten Schritten
Eine Datenstrategie sollte immer einen Maßnahmenplan mit konkret umsetzbaren Schritten enthalten. Diese Schritte sollten aufeinander aufbauen und an Geschäftsziele gebunden sein. Somit lässt sich der Fortschritt direkt an den Geschäftsergebnissen messen, wie z. B. höhere Einnahmen, Kosteneinsparungen, schnellere Implementierungen und bessere Datenqualität.
Erfolgsfaktoren und KPI-Definition
Eine erfolgreiche Datenstrategie muss klare Erfolgskriterien definieren, um deren Fortschritt messbar zu machen. Hierzu gehören zentrale Leistungskennzahlen (KPIs), die dabei helfen, den Erfolg der Strategie anhand messbarer Ergebnisse zu bewerten. Diese KPIs können u.a. sein:
| KPI | Beschreibung |
|---|---|
| Datenqualität | Erfassung und Verbesserung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Relevanz der Daten |
| Nutzungshäufigkeit | Wie oft und in welchen Bereichen die Daten in Entscheidungen einfließen |
| Geschwindigkeit | Effizienz in der Datenverarbeitung, insbesondere für Echtzeitanalysen |
| Datenintegrität | Grad der Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten |
| ROI der Datenstrategie | Direkter Beitrag zum Geschäftserfolg, z.B. durch Umsatzsteigerung oder Kostensenkung |
Anhand dieser KPIs können Unternehmen sicherstellen, dass die Datenstrategie auf das Unternehmensziel ausgerichtet ist und dass die Datennutzung messbare Resultate erzielt.
Der Fokus des Unternehmens liegt auf datenbasierten Entscheidungen
Moderne Unternehmen, die ihre Entscheidungen auf Datenbasis treffen, haben einen klaren Überblick über eigene Daten – und zwar von der Herstellung bis zum Endverbrauch. Solche Unternehmen verbessern ständig die Prozesse der Datenbeschaffung und Datenauswertung. Dabei geht es um solche Optimierungstechniken wie Echtzeit-Klassifizierung, Validierung, Anreicherung und Automatisierung. Diese Unternehmen verstehen, dass solche Maßnahmen letztendlich den Geschäftszielen dienen. Anreize im gesamten Unternehmen werden von der Prozessoptimierung bestimmt. Somit erhält jeder Mitarbeiter im Unternehmen einen Anreiz, um nach Möglichkeiten für eine Verbesserung zu suchen.
Change Management und Unternehmenskultur
Ein oft unterschätzter Bestandteil einer erfolgreichen Datenstrategie ist die Förderung einer datenfreundlichen Unternehmenskultur und ein starkes Change Management. Unternehmen müssen ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter befähigen, datengetrieben zu arbeiten, und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens fördern. Eine datenfreundliche Kultur umfasst:
- Schulungen und Workshops: Regelmäßige Schulungen, um Mitarbeitenden datenbasierte Entscheidungsfindung nahezubringen.
- Transparente Kommunikation: Die Vorteile der Datenstrategie für alle Abteilungen verständlich kommunizieren.
- Anreize setzen: Belohnungssysteme schaffen, die Mitarbeitende dazu ermutigen, datenbasierte Ansätze zu nutzen.
Data Governance und Datenschutz
Da Unternehmen immer mehr Daten sammeln und nutzen, ist ein solider Rahmen für Data Governance und Datenschutz unumgänglich. Data Governance umfasst Richtlinien und Verfahren, die sicherstellen, dass Daten im gesamten Unternehmen verantwortungsbewusst verwaltet werden. Hierzu zählen:
- Datenschutzrichtlinien: Regelmäßige Überprüfung der Compliance mit Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO.
- Sicherheitsstandards: Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen zur Minimierung des Risikos von Datenverlusten und Cyberangriffen. Absicherung von Daten, bspw. mit Diceware Passpharasen.
- Datenrichtlinien: Eindeutige Definition, wie und von wem Daten genutzt werden dürfen.
Mit einer guten Data Governance schützen Unternehmen nicht nur sensible Daten, sondern verbessern gleichzeitig die Datenqualität und das Vertrauen in die Daten innerhalb der Organisation.
Fazit
Eine moderne Datenstrategie ist ein ausgezeichneter Ausgangspunkt für jede Organisation, die ein datenbasiertes Unternehmen werden möchte. Tatsächlich ist eine gute Datenstrategie die Grundvoraussetzung für jedes datengetriebene Unternehmen und ist eng mit der Umsetzung der Datenarchitektur verbunden. Die Strategie bildet die Grundlage für einen konkreten Maßnahmenplan, der Fortschritt klar messbar macht, eine moderne Datenarchitektur ermöglicht und Datensilos verhindert.
