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.
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.
Die Datenstrategie setzt sich aus mehreren Bestandteilen und Schritten zusammen. Darunter fallen unter anderem:
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:
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.
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.
Eine zielgerichtete und strukturierte Datennutzung und damit einhergehende Datenstrategie bringen an verschiedenen Stellen innerhalb der Organisation Vorteile:
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.
Vor den Ergebnissen steht ein strategischer Planungsprozess, der die folgenden Schritte umfasst:
Definieren Sie klare, spezifische und messbare Geschäftsziele, Fragestellungen und gewünschte Erkenntnisse, welche die Datenstrategie von Anfang an prägen.
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?
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.
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.
Wählen Sie passende Technologien und Tools als Datenplattform, die mit der IT-Infrastruktur kompatibel sind.
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.
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.
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.
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.
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.
