Daten gehören zu den entscheidenden Erfolgsfaktoren im Unternehmenskontext und liefern – richtig eingesetzt – wertvolle Einblicke in Märkte, Prozesse und den eigenen Kundenstamm. Das Gute: Unternehmen generieren tagtäglich unzählige Daten – sei es durch digitale Prozesse und Dokumente, vernetzte Maschinen und Endgeräte oder externe Quellen. Aber auch der bereits vorhandene Datenbestand ist durch ERP-, CRM- und sonstige IT-Systeme enorm. Die wenigsten Unternehmen haben allerdings 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, lesen Sie in diesem Blog-Beitrag.
Übersicht:
- Was ist eine Datenstrategie?
- Warum ist sie so wichtig?
- Wie entsteht eine Datenstrategie?
- Welche Rolle spielt Technologie in diesem Prozess?
- Wie kann man die Umsetzung einer Datenstrategie überwachen?
- Fazit
Was ist eine Datenstrategie?
Viele Unternehmen wissen zwar, dass in ihren generierten Daten ein riesiger Wissensschatz verborgen liegt, nicht aber, wie sie diesen bergen sollen und welche Tools dafür notwendig sind. Eine umfassende Datenstrategie schafft hier Abhilfe.
Vereinfacht ausgedrückt, ist diese ein ausformulierter und zielorientierter Verfahrensplan, der beschreibt, wie Unternehmen Daten sammeln, speichern, analysieren und einsetzen, um ihre Geschäftsziele zu erreichen. Er berücksichtigt dabei auch die Bedürfnisse von Kunden und Partnern.
Im Rahmen der Strategieentwicklung definieren Unternehmen klare Ziele und entsprechende Timelines, den voraussichtlichen Ressourceneinsatz sowie die technischen und rechtlichen Rahmenbedingungen. Es wird außerdem analysiert, ob die Belegschaft über die nötigen Kapazitäten und Qualifikationen verfügt oder ob hier mit Schulungen oder Fachkräften nachgeholfen werden muss. Auf diese Weise entsteht das Fundament für ein datengetriebenes Unternehmen.
Warum ist sie so wichtig?
Eine Datenstrategie ist deshalb so wichtig, weil sie Unternehmen dabei unterstützt, die generierten Daten effektiv zu nutzen und so die eigene Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Ist diese gut durchdacht, können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen, Risiken minimieren und neue Geschäftsmöglichkeiten identifizieren. Ein weiterer Vorteil liegt in der Wahrung von Datenschutz und Datensicherheit und auch die Zusammenarbeit in Teams bzw. den verschiedenen Abteilungen des Unternehmens wird vereinfacht und optimiert.
Aber selbst wenn sich Unternehmen bereits seit Jahren mit Big Data auseinandersetzen, viele Projekte gestartet und Tools ausprobiert haben, sehen sie sich womöglich mit einer zunehmenden Komplexität konfrontiert. Hier sorgt die Datenstrategie für Durchblick, einen optimalen Ressourceneinsatz und den Fokus auf die effizientesten Projekte.
Wie entsteht eine Datenstrategie?
Generell gilt: Eine Datenstrategie lebt von einer zielgerichteter Hands-on-Mentalität. Dazu muss die Strategie für alle beteiligten Mitarbeitenden verständlich und umsetzungsorientiert sein. Im Kern steht zwar die Analyse, allerdings soll die Strategie alle relevanten Fachbereiche im Unternehmen einschließen, das erfordert auch eine gemeinschaftliche Entwicklung durch Mitarbeitende mit verschiedenen fachlichen Hintergründen. Geleitet und begleitet wird das Projekt idealerweise von jemandem, der bereits Erfahrung mit der zielgerichteten Verarbeitung von Daten sowie Big Data hat und das Unternehmen sehr gut kennt. Externe Experten können ebenfalls Hilfestellung geben. Werfen wir nun einen Blick in die verschiedenen Entwicklungsschritte:
Schritt 1: Vision
Jede Datenstrategie ist individuell, da sie auf die Ausgangssituation und die Ziele eines jeden Unternehmens zugeschnitten wird. In diesem Schritt geht es daher darum, folgende Fragen zu beantworten:
- Wie sieht die aktuelle Marktsituation aus und wie funktioniert das eigene Geschäftsmodell?
- Welche Vision sehen die Mitarbeitenden für ihr Unternehmen?
- Welche Ziele sollen konkret mit der neuen Datenstrategie erreicht werden?
Schritt 2: Datenquellen
Unternehmen müssen die verfügbaren Daten, die täglich erzeugt werden, sammeln, bereinigen und aufbereiten. Dazu gehört auch, alle verfügbaren Datenquellen gut zu dokumentieren und dafür zu sorgen, dass die Belegschaft Kenntnis über die Datenquellen und deren Dokumentation hat. Hier unterstützen IT-Administratoren, Data Engineers und weitere für die Entwicklung der Datenstrategie abgestellte Mitarbeitende. Fragen, die im Zuge dessen berücksichtigt werden müssen:
- Welche internen und externen Datenquellen sind vorhanden und erschlossen? Welche lediglich vorhanden, aber noch nicht erschlossen?
- Sind die gespeicherten Daten allen Abteilungen zugänglich? Dies ist besonders wichtig, um die Entstehung von Datensilos in den verschiedenen Abteilungen zu vermeiden.
- Wie ist es um die Themen Datenschutz und Datensicherheit bestellt?
Schritt 3: Konzept der Informationsgewinnung
Daten zu nutzen, heißt, sie in Informationsflüsse zu verwandeln. In vielen Unternehmen werden jedoch gerade einmal ein Prozent aller Daten wirklich genutzt. Dazu müssen die einzelnen Daten und Datenquellen miteinander verknüpft werden. Und genau mit diesem Prozess beschäftigt sich der dritte Schritt der Strategieentwicklung. Die Mitarbeitenden der Fachbereiche, Data Engineers und Data Scientists beschäftigen sich mit Fragen wie:
- Welche Informationsflüsse existieren bereits und welche Datenquellen schaffen neue Informationsflüsse?
- Wie lassen sich Daten so verknüpfen, dass daraus neue Informationen entstehen?
- Welche Tools eignen sich dafür?
- Wie werden die neuen Informationen möglichst gewinnbringend eingesetzt?
Schritt 4: Konzept der Wissensgenerierung
Betrachten Unternehmen Informationen in einem bestimmten Kontext, entsteht geschäftsrelevantes Wissen. Daher beleuchtet der vierte Schritt, welche Informationen zur Wissensgenerierung besonders relevant sind und welches Wissen über welche Informationen generiert werden kann. Dafür sind die Mitarbeitenden der Fachbereiche sowie ein Data Scientist notwendig.
Das Ergebnis sind Analyseverfahren, die die Generierung des gewünschten Wissens beispielsweise über Kunden, Lieferanten, Partner oder Produkte sehr wahrscheinlich machen oder neue Assistenzsysteme zur datengestützten Entscheidungsfindung. Mit diesem Schritt lassen sich beispielsweise Fragen beantworten, wie:
- Wie helfen Daten, Schlüsselaktivitäten, den Einsatz von Ressourcen und Kosten effizienter zu gestalten?
- Wie lassen sich Marketing-, Sales- und Lieferkanäle optimieren?
- Welche Wertangebote für Kunden lassen sich aus den Daten generieren?
Schritt 5: Planung der Umsetzung
Nachdem nun klar ist, welche Daten verfügbar sind, wie Informationen entstehen und Geschäftswissen generiert werden kann, geht es jetzt darum, dieses Konstrukt in die Realität umzusetzen und einen Plan zu erhalten, wie die Datenstrategie technisch umgesetzt werden kann. Für die Umsetzung sollten folgende Fragen geklärt werden:
- Welche Integrationslösungen werden benötigt, um interne und externe Datenquellen anzubinden? Sollen diese eingekauft oder selbst entwickelt werden?
- Mit welchen Analyse-Tools wird gearbeitet und wie werden die Ergebnisse aufbereitet?
- Welche Fähigkeiten benötigen die Mitarbeitenden? Sind Trainings oder Workshops notwendig?
Schritt 6: Datenstrategie
Nachdem nun alle Fragen von Vision bis zur konkreten Umsetzung beantwortet wurden, geht es nun final um die Ausformulierung der Ideen, Konzepte und zu erwartenden Ergebnisse. Die Datenstrategie legt diesen Plan transparent dar und ist damit auch die Basis, um Mitarbeitende, Partner und Führungskräfte gleichermaßen zu überzeugen. Zuletzt müssen die Vorüberlegungen strukturiert werden, indem diverse Verantwortungsbereiche Mitarbeitenden und Teams übertragen werden. Hier wird geklärt:
- Wer konzipiert Analyseprozesse und wer führt die Analysen letztendlich durch?
- In welchem Format werden die Ergebnisse interpretiert?
- Wie sieht der Datenanalyse-Workflow aus und wie sehen die Verantwortungsbereiche aus?
Abschließend gilt: Wie fast alles im IT-Bereich sollte auch die Datenstrategie im Laufe der Zeit weiterentwickelt werden, um mit Technologien, Kunden, Märkten, Geschäftsanforderungen, Regularien und einer schier endlosen Zahl anderer Prioritäten Schritt zu halten.
Welche Rolle spielt Technologie in diesem Prozess?
Technologie spielt eine entscheidende Rolle in einer Datenstrategie. Moderne Dateninfrastrukturen, Analyse-Tools und Künstliche Intelligenz unterstützen Unternehmen dabei, ihre Daten effektiver 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 Unternehmen eine deutliche Erleichterung ihrer alltäglichen Arbeitsabläufe bieten – angefangen beim Erfassen und Speichern sowie der Indexierung von Dokumenten, über das gemeinsame Bearbeiten und Teilen, bis hin zu Zugriffsrechten und der sicheren Archivierung.
Eine gut durchdachte und auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnittene Technologie-Infrastruktur trägt also dazu bei, dass Daten schneller verarbeitet werden können. Es ist jedoch wichtig, zu betonen, dass Technologie lediglich ein Tool ist und eine Datenstrategie nicht allein darauf aufgebaut werden sollte. Eine erfolgreiche Datenstrategie berücksichtigt zusätzlich die Menschen, Prozesse und die Unternehmensstruktur und stellt sicher, dass Technologieentscheidungen entsprechend abgestimmt sind. Technologie sollte demnach immer im Kontext der Geschäftsziele und der Bedürfnisse der Kunden und Partner betrachtet werden, um eine sinnvolle und erfolgreiche Datenstrategie zu entwickeln.
Wie kann man die Umsetzung einer Datenstrategie überwachen?
Um die Umsetzung einer Datenstrategie zu überwachen, stehen Unternehmen verschiedene Maßnahmen zur Verfügung.
KPIs festlegen: Klare Key Performance Indicators (KPIs) helfen, den Fortschritt der Datenstrategie zu verfolgen und sicherzustellen, dass die Strategie optimal auf die Geschäftsziele einzahlt.
Datenqualität und -sicherheit gewährleisten: Unternehmen sollten beides regelmäßig überprüfen, damit die Datenstrategie effektiv umgesetzt wird und die Datenintegrität gewahrt bleibt.
Analyse-Tools implementieren: Sie helfen Unternehmen dabei, 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 Mitarbeitende die Datenstrategie besser verstehen und bestmöglich umsetzen.
Regelmäßig überprüfen und anpassen: Unternehmen sollten die Datenstrategie regelmäßig überprüfen und gegebenenfalls anpassen, um sicherzustellen, dass sie weiterhin auf die Erfüllung der Geschäftsziele abzielt.
Governance- und Compliance-Strukturen schaffen: Unternehmen gewährleisten so, dass die Umsetzung der Datenstrategie den rechtlichen Anforderungen entspricht und die Risiken im Zusammenhang mit der Verarbeitung von Daten minimiert werden.
Stakeholder einbinden: Es ist wichtig, Stakeholder, einschließlich Kunden, Partner und Mitarbeitende, in die Umsetzung der Datenstrategie einzubeziehen, damit die Strategie ihre Bedürfnisse erfüllt und unterstützt.
Fazit
Eine gut entwickelte und umgesetzte Datenstrategie ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um langfristig wettbewerbsfähig zu blieben. Nur diejenigen Unternehmen, die ihren Datenschatz bergen und wertvolle Erkenntnisse daraus ziehen, sind in der Lage, Geschäftsziele zu erreichen, ihre Effizienz zu verbessern und Risiken zu minimieren.
