Datenstrategie – wie man sie erfolgreich umsetzt

Daten gehören zu den entscheidenden Erfolgsfaktoren im Unternehmenskontext und liefern - richtig genutzt - wertvolle Einblicke in Märkte, Prozesse und die eigene Kundenbasis. Die gute Nachricht: Unternehmen generieren täglich unzählige Daten - sei es durch digitale Prozesse und Dokumente, vernetzte Maschinen und Endgeräte oder externe Quellen. Aber auch der bereits vorhandene Datenbestand durch ERP-, CRM- und andere IT-Systeme ist enorm. Die wenigsten Unternehmen verfügen jedoch über eine konkrete Strategie, um diese Daten effizient und gewinnbringend zu nutzen. Warum eine Datenstrategie für Unternehmen unerlässlich ist und wie Sie diese Schritt für Schritt entwickeln, erfahren Sie in diesem Blogbeitrag.

Viele Unternehmen wissen zwar, dass in den von ihnen generierten Daten ein riesiger Wissensschatz verborgen liegt, aber nicht, wie sie diesen heben können und welche Werkzeuge dafür notwendig sind. Abhilfe schafft eine umfassende Datenstrategie.

Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich dabei um einen ausformulierten und zielorientierten Vorgehensplan, der beschreibt, wie Unternehmen Daten sammeln, speichern, analysieren und nutzen, um ihre Geschäftsziele zu erreichen. Dabei werden auch die Bedürfnisse von Kunden und Partnern berücksichtigt.

Im Rahmen der Strategieentwicklung definieren Unternehmen klare Ziele und entsprechende Zeitpläne, den voraussichtlichen Ressourceneinsatz sowie die technischen und rechtlichen Rahmenbedingungen. Außerdem wird analysiert, ob die Belegschaft über die notwendigen Fähigkeiten und Qualifikationen verfügt oder ob hier durch Schulungen oder Fachkräfte nachgeholfen werden muss. Auf diese Weise werden die Grundlagen für ein datengetriebenes Unternehmen geschaffen.

Eine Datenstrategie ist deshalb so wichtig, weil sie Unternehmen dabei unterstützt, die generierten Daten effektiv zu nutzen und so ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Eine gut durchdachte Datenstrategie ermöglicht es Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen, Risiken zu minimieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen. Ein weiterer Vorteil liegt in der Wahrung von Datenschutz und Datensicherheit sowie in der Vereinfachung und Optimierung der Zusammenarbeit in Teams oder zwischen verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens.

Doch auch wenn sich Unternehmen bereits seit Jahren mit Big Data beschäftigen, viele Projekte gestartet und Tools ausprobiert haben, sehen sie sich möglicherweise mit einer zunehmenden Komplexität konfrontiert. Hier sorgt die Datenstrategie für Übersicht, optimalen Ressourceneinsatz und Fokussierung auf die effizientesten Projekte.

Generell gilt: Eine Datenstrategie lebt von einer zielgerichteten Hands-on-Mentalität. Dazu muss die Strategie für alle beteiligten Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter verständlich und umsetzungsorientiert sein. Im Zentrum steht zwar die Analyse, die Strategie sollte aber alle relevanten Fachbereiche im Unternehmen einbeziehen, was auch eine gemeinsame Entwicklung durch Mitarbeitende mit unterschiedlichen fachlichen Hintergründen erfordert. Idealerweise wird das Projekt von einer Person geleitet und begleitet, die bereits Erfahrung mit der zielgerichteten Verarbeitung von Daten und Big Data hat und das Unternehmen sehr gut kennt. Auch externe Experten können unterstützend hinzugezogen werden. Werfen wir nun einen Blick auf die einzelnen Entwicklungsschritte:

Jede Datenstrategie ist individuell, da sie auf die Ausgangssituation und die Ziele des jeweiligen Unternehmens zugeschnitten ist. In diesem Schritt geht es daher um die Beantwortung folgender Fragen:

• Wie ist die aktuelle Marktsituation und wie funktioniert das eigene Geschäftsmodell?
• Welche Vision haben die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter für ihr Unternehmen?
• Welche konkreten Ziele sollen mit der neuen Datenstrategie erreicht werden?

Die Unternehmen müssen die verfügbaren Daten, die täglich anfallen, sammeln, bereinigen und aufbereiten. Dazu gehört auch, alle verfügbaren Datenquellen gut zu dokumentieren und sicherzustellen, dass die Mitarbeitenden die Datenquellen und deren Dokumentation kennen. IT-Administratoren, Dateningenieure und andere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die mit der Entwicklung der Datenstrategie betraut sind, unterstützen dabei.

Fragen, die dabei zu berücksichtigen sind:

• Welche internen und externen Datenquellen sind vorhanden und erschlossen? Welche sind nur vorhanden, aber noch nicht erschlossen?
• Sind die gespeicherten Daten für alle Abteilungen zugänglich? Dies ist besonders wichtig, um die Entstehung von Datensilos in verschiedenen Abteilungen zu vermeiden.
• Wie ist es um die Themen Datenschutz und Datensicherheit bestellt?

Daten zu nutzen bedeutet, sie in Informationsflüsse umzuwandeln. In vielen Unternehmen wird jedoch nur ein Prozent aller Daten tatsächlich genutzt. Dazu müssen die einzelnen Daten und Datenquellen miteinander verknüpft werden. Genau um diesen Prozess geht es im dritten Schritt der Strategieentwicklung. Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter der Fachbereiche, Data

Engineers und Data Scientists beschäftigen sich mit Fragen wie:

• Welche Informationsflüsse bestehen bereits und welche Datenquellen schaffen neue Informationsflüsse?
• Wie können Daten zu neuen Informationen verknüpft werden?
• Welche Werkzeuge sind dafür geeignet?
• Wie können die neuen Informationen möglichst gewinnbringend genutzt werden?

Wenn Unternehmen Informationen in einem bestimmten Kontext betrachten, entsteht unternehmensrelevantes Wissen. Deshalb wird im vierten Schritt untersucht, welche Informationen für die Wissensgenerierung besonders relevant sind und welches Wissen aus welchen Informationen generiert werden kann. Hierfür sind die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter der Fachabteilungen sowie ein Data Scientist notwendig.
Das Ergebnis sind Analysemethoden, die es sehr wahrscheinlich machen, dass das gewünschte Wissen z.B. über Kunden, Lieferanten, Partner oder Produkte generiert werden kann oder neue Assistenzsysteme zur datengestützten Entscheidungsfindung.

In diesem Schritt können z.B. Fragen beantwortet werden wie:

• Wie helfen Daten, Schlüsselaktivitäten, Ressourceneinsatz und Kosten effizienter zu gestalten?
• Wie können Marketing-, Vertriebs- und Lieferkanäle optimiert werden?
• Welche Wertangebote für Kunden lassen sich aus den Daten generieren?

Nachdem nun klar ist, welche Daten verfügbar sind, wie Informationen entstehen und wie Geschäftswissen generiert werden kann, geht es nun darum, dieses Konstrukt in die Realität umzusetzen und einen Plan zu erhalten, wie die Datenstrategie technisch umgesetzt werden kann. Für die Umsetzung sind folgende Fragen zu klären:

• Welche Integrationslösungen werden benötigt, um interne und externe Datenquellen anzubinden?
• Sollen diese gekauft oder selbst entwickelt werden?
• Mit welchen Analysewerkzeugen wird gearbeitet und wie werden die Ergebnisse aufbereitet?
• Welche Kompetenzen benötigen die Mitarbeitenden? Sind Schulungen oder Workshops notwendig?

Nachdem alle Fragen von der Vision bis zur konkreten Umsetzung beantwortet sind, geht es nun darum, die Ideen, Konzepte und erwarteten Ergebnisse abschließend zu formulieren. Die Datenstrategie stellt diesen Plan transparent dar und ist damit auch die Grundlage, um Mitarbeitende, Partner und Führungskräfte gleichermaßen zu überzeugen. Zuletzt müssen die Vorüberlegungen strukturiert werden, indem verschiedene Verantwortlichkeiten an Mitarbeitende und Teams übertragen werden.

Hier wird geklärt:

• Wer gestaltet die Analyseprozesse und wer führt die Analysen letztlich durch?
• In welcher Form werden die Ergebnisse interpretiert?
• Wie sieht der Datenanalyse-Workflow aus und wo liegen die Verantwortlichkeiten?

Abschließend gilt: Wie fast alles im IT-Bereich sollte auch die Datenstrategie im Laufe der Zeit weiterentwickelt werden, um mit Technologien, Kunden, Märkten, Geschäftsanforderungen, Vorschriften und einer schier endlosen Zahl anderer Prioritäten Schritt zu halten.

Technologie spielt in einer Datenstrategie eine entscheidende Rolle. Moderne Dateninfrastrukturen, Analysewerkzeuge und künstliche Intelligenz helfen Unternehmen, ihre Daten effizienter zu nutzen und neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Dokumentenmanagementsysteme spielen in diesem Szenario ebenfalls eine wichtige Rolle, da sie den gesamten Lebenszyklus von Dokumenten und Daten innerhalb eines Unternehmens verwalten können und den Unternehmen eine erhebliche Erleichterung ihrer täglichen Arbeitsabläufe bieten - von der Erfassung, Speicherung und Indexierung von Dokumenten über die gemeinsame Bearbeitung und Freigabe bis hin zu Zugriffsrechten und der sicheren Archivierung.

Eine gut durchdachte und auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnittene technologische Infrastruktur trägt also dazu bei, dass Daten schneller verarbeitet werden können. Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass Technologie nur ein Werkzeug ist und eine Datenstrategie nicht allein darauf aufgebaut werden sollte. Eine erfolgreiche Datenstrategie berücksichtigt auch Menschen, Prozesse und die Unternehmensstruktur und stellt sicher, dass Technologieentscheidungen entsprechend abgestimmt sind. Technologie sollte daher immer im Kontext der Geschäftsziele und der Bedürfnisse von Kunden und Partnern betrachtet werden, um eine sinnvolle und erfolgreiche Datenstrategie zu entwickeln.

Um die Umsetzung einer Datenstrategie zu überwachen, stehen Unternehmen verschiedene Maßnahmen zur Verfügung.

KPIs definieren: Klare Key Performance Indicators (KPIs) helfen, den Fortschritt der Datenstrategie zu verfolgen und sicherzustellen, dass die Strategie optimal zu den Geschäftszielen beiträgt.

Datenqualität und -sicherheit gewährleisten: Unternehmen sollten beides regelmäßig überprüfen, um sicherzustellen, dass die Datenstrategie effektiv umgesetzt wird und die Datenintegrität gewahrt bleibt.

Analyse-Tools implementieren: Diese helfen Unternehmen, Daten in Echtzeit zu analysieren und zu verarbeiten. Mit diesen Tools können Unternehmen schnell auf Veränderungen reagieren und fundierte Entscheidungen treffen.

Mitarbeitende schulen: Workshops und Trainingsprogramme sorgen dafür, dass die Mitarbeitenden die Datenstrategie besser verstehen und bestmöglich umsetzen.

Regelmässig überprüfen und anpassen: Unternehmen sollten ihre Datenstrategie regelmäßig überprüfen und gegebenenfalls anpassen, um sicherzustellen, dass sie weiterhin auf die Erreichung der Geschäftsziele ausgerichtet ist.

Governance- und Compliance-Strukturen schaffen: Unternehmen stellen damit sicher, dass die Umsetzung der Datenstrategie den gesetzlichen Anforderungen entspricht und die Risiken der Datenverarbeitung minimiert werden.

Stakeholder einbinden: Es ist wichtig, Stakeholder, einschließlich Kunden, Partner und Mitarbeitende, in die Umsetzung der Datenstrategie einzubeziehen, um sicherzustellen, dass die Strategie ihre Bedürfnisse erfüllt und unterstützt.

Eine gut konzipierte und umgesetzte Datenstrategie ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. Nur Unternehmen, die ihren Datenschatz heben und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen, sind in der Lage, ihre Geschäftsziele zu erreichen, ihre Effizienz zu steigern und Risiken zu minimieren.