Unternehmen in Deutschland rufen das Potenzial ihrer Daten noch nicht vollständig ab. Und dass, obwohl sie teilweise jedes Jahr hohe Summen in Big-Data-Lösungen investieren. Ihnen fehlt häufig eine ausgereifte Datenstrategie, um den eigenen Datenschatz vollständig heben zu können. In diesem Blogbeitrag erläutern wir, was eine gute Datenstrategie eigentlich ausmacht und wie sie umgesetzt wird.

Darum braucht jedes Unternehmen eine Datenstrategie

Ganz gleich, ob es sich um ein kleines Familienunternehmen oder einen großen multinationalen Konzern handelt – wenn es keine Datenstrategie gibt, kann das enorme Potenzial von Daten nur sehr begrenzt genutzt werden. Darüber hinaus bietet der Entwicklungsprozess der Datenstrategie eine gute Gelegenheit, um festzulegen, wie die Daten genutzt werden sollen, wo die Prioritäten liegen und um einen Plan für die Erreichung der definierten Ziele zu erstellen. Dies ist der sicherste Weg, um den Kernbedarf an Unternehmensdaten zu ermitteln und einen realisierbaren Plan für die Zukunft zu abzuleiten.

Angesichts der rasanten technologischen Entwicklung haben viele Unternehmen – vor allem die kleineren – das Gefühl, dass sie nicht mithalten können. Dies kann dann zu Untätigkeit oder einem starken Drang führen, den Trend zu ignorieren. Oder es kann dazu beitragen, dass sich das Unternehmen in den neuen Möglichkeiten komplett verzettelt. Beides ist kein guter Weg, um das Beste aus den Daten herauszuholen.

Was sollte eine Datenstrategie beinhalten?

Im Folgenden geben wir eine kurze Zusammenfassung der wichtigsten Elemente, die jede Datenstrategie enthalten sollte.

Unternehmen sollten mit ihren wichtigsten strategischen Datennutzungsfällen bzw. Datenprioritäten beginnen. Im Wesentlichen bedeutet dies, dass herausgearbeitet werden muss, warum und wie Daten genutzt werden sollen. Datennutzungsfälle oder Datenprioritäten müssen immer mit der übergeordneten Unternehmensstrategie verknüpft sein. Mit anderen Worten: Wie werden Sie Daten nutzen, um die wichtigsten strategischen Ziele des Unternehmens zu erreichen und seine dringendsten Probleme zu lösen? Die meisten Unternehmen beginnen mit der Nutzung von Daten zur Verbesserung der Entscheidungsfindung, was wiederum zu Datenprioritäten wie folgenden führt:

  1. Verstehen und Verbessern des Mitarbeitereinsatzes
  2. Entwicklung eines individuelleren Kundenerlebnisses
  3. Optimierung von Preisen

Unabhängig davon, welche Anwendungsfälle identifiziert wurden, sollte die Rolle jedes Finanzfachmanns im Unternehmen darin bestehen, die geschäftlichen Auswirkungen und den ROI potenzieller Datenprojekte im Hinblick auf die strategischen Ziele des Unternehmens zu bewerten. Es ist auch wichtig, dass sich die Datenstrategie auf eine erreichbare Anzahl von Anwendungsfällen konzentriert. Hier ist es hilfreich, ein bis fünf Anwendungsfälle zu identifizieren, denn sonst besteht die Gefahr, dass die Datenstrategie unübersichtlich und unrealistisch wird.

Dann werden die Anforderungen und Herausforderungen für jeden Anwendungsfall festgelegt. Wenn herausgefunden wurde, wie die Daten genutzt werden sollen, kann man sich mit der eigentlichen Datenstrategie befassen. Hier gibt es folgende Kernfragen:

Datenanforderungen

Welche Daten benötigt das Unternehmen und wie wird es diese Daten beschaffen?

Datenverwaltung

Wie geht das Unternehmen mit Fragen der Datenqualität, der Ethik, des Datenschutzes, des Eigentums, des Zugangs und der Sicherheit um?

Technologie

Welche Software- und Hardwareanforderungen gibt es? Dies umfasst die Technologie für das Sammeln, die Speicherung, die Verarbeitung sowie Analyse und die Vermittlung von Erkenntnissen aus Daten. Verfügt das Unternehmen bereits über die Technologie zur Unterstützung der Datenstrategie? Wenn nicht, muss das es ermitteln, was benötigt wird, um diese Anforderungen zu erfüllen.

Qualifikationen und Kapazitäten

Fehlende Datenkenntnisse und -fähigkeiten sind für viele Unternehmen ein großes Problem. Wie soll also die Lücke bei diesen Fähigkeiten geschlossen werden? Dies kann die Schulung von Personal und die Einstellung neuer Mitarbeiter, die Zusammenarbeit mit externen Anbietern usw. umfassen.

Umsetzung und Veränderungsmanagement

Welche Herausforderungen müssen bewältigt werden, um die Datenstrategie erfolgreich umzusetzen?

Diese Fallstricke müssen umgangen werden

Bei der Bewertung einer Datenstrategie ist es hilfreich, sich der häufigsten Fehler bewusst zu sein, die Unternehmen machen. Dazu gehören:

  • Sie beginnen mit einer veralteten Geschäftsstrategie 
    Die Datenstrategie muss eine Geschäftsstrategie unterstützen, die aktuell und für die digitale Welt von heute relevant ist.
  • Keine Verknüpfung von Datennutzung bzw. Prioritäten mit strategischen Geschäftszielen und Herausforderungen
    Zu viele Unternehmen entwickeln ihre Datenstrategie auf der Grundlage von Anwendungsfällen, die interessant oder einfach zu implementieren sind, und nicht auf der Grundlage von Anwendungsfällen, die zum Erreichen ihrer Ziele führen.
  • Es werden nur interne, traditionelle Daten berücksichtigt
    Daten existieren heute in vielen Formen und kommen aus vielen Quellen. Eine gute Datenstrategie sollte alle Möglichkeiten des Datenzugriffs berücksichtigen, einschließlich Optionen wie Foto- und Videodaten sowie externe Quellen wie Social-Media-Plattformen und Big-Data-Broker.
  • Die ethischen, datenschutzrechtlichen und rechtlichen Probleme werden kleingeredet oder übersehen 
    Das Vertrauen der Verbraucher ist von entscheidender Bedeutung, daher ist es wichtig, dass die Governance angemessen berücksichtigt wird.

Eine gute Datenstrategie ist für moderne Unternehmen unerlässlich. Unsere Tipps werden Ihnen helfen, die Entwicklung Ihrer Datenstrategie mit Zuversicht anzugehen. 

Wenn Sie aktuell darüber nachdenken, eine für Ihr Unternehmen passende Datenstrategie zu entwickeln, dann werden wir Sie gerne unterstützen. Nehmen Sie noch heute Kontakt zu unseren Big-Data-Experten auf.

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#ITStrategie

Über den Autor

Mathias Herrmann

CEO bei ALLEHERZEN

Mathias Herrmann ist Internetunternehmer der ersten Stunde mit einem tiefen Interesse für digitale und Zukunftstechnologien. Seit über 20 Jahren hilft er Unternehmen dabei, mit innovativen Lösungen das Beste aus Ihren Daten zu machen – ohne dabei die Menschen hinter den Daten zu vergessen.

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