Data Strategy

Eine Datenstrategie stellt sicher, dass Daten als strategische Ressource betrachtet und systematisch eingesetzt werden.

Data Strategy definiert, wie ein Unternehmen Daten sammelt, speichert, verwaltet, analysiert und nutzt und wie sich die Verwendung von Daten auf die Unternehmensziele auswirkt. Ohne eine angemessene Data Strategy riskieren Unternehmen, Daten nicht zielführend zu nutzen und somit wertvolle Erkenntnisse nicht ableiten zu können.

Warum ist eine Datenstrategie wichtig?

Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Unternehmen, die ihre Daten effektiv nutzen, können:

Fundierte Entscheidungen treffen: Datenbasierte Entscheidungen sind präziser, effizienter und führen zu besseren Ergebnissen.
Prozesse optimieren: Durch die Automatisierung und Optimierung datenbasierter Prozesse können Unternehmen Zeit, Ressourcen und Kosten einsparen.
Kunden besser verstehen: Mittels Datenanalyse gewinnen Unternehmen wertvolle Erkenntnisse über Kundenbedürfnisse, Präferenzen und Verhaltensweisen, die für die Entwicklung zielgerichteter Produkte und Dienstleistungen genutzt werden können.
Neue Geschäftsmodelle erschließen: Daten ermöglichen die Identifizierung neuer Marktchancen und die Entwicklung innovativer Geschäftsmodelle.
Den Wettbewerbsvorteil sichern: Unternehmen mit einer effektiven Datenstrategie sind ihren datenuninformierten Konkurrenten gegenüber klar im Vorteil.

Elemente einer umfassenden Datenstrategie

Eine erfolgreiche Datenstrategie umfasst folgende Kernkomponenten:

Vision und Mission

Vision: Was ist die langfristige Zielsetzung der Datennutzung im Unternehmen?
Mission: Welche konkreten Schritte werden unternommen, um die Vision zu erreichen?

Ziele und Kennzahlen

Ziele: Welche messbaren und zeitgebundenen Ergebnisse sollen mit der Datenstrategie erreicht werden?
Kennzahlen: Mit welchen Metriken und Indikatoren wird der Erfolg der Datenstrategie gemessen?

Initiativen und Maßnahmenplan

Initiativen: Welche konkreten Projekte und Aktivitäten werden durchgeführt, um die Ziele zu erreichen?
Maßnahmenplan: Wie werden die Initiativen zeitlich und inhaltlich umgesetzt?

Governance und Verantwortlichkeiten

Governance: Wer ist für die Umsetzung und Einhaltung der Datenstrategie verantwortlich?
Rollen und Verantwortlichkeiten: Wer übernimmt welche Aufgaben und Entscheidungen im Rahmen der Datenstrategie?

Datenmanagement und -infrastruktur

Datenquellen: Woher stammen die relevanten Daten für die Unternehmensziele?
Datenspeicherung: Wie werden die Daten sicher und effizient gespeichert?
Datenqualität: Wie wird die Qualität und Konsistenz der Daten sichergestellt?
Datensicherheit: Wie werden die Daten vor unbefugtem Zugriff, Verlust oder Beschädigung geschützt?

Datentechnologien und Tools

Welche Technologien und Tools werden zur Implementierung der Datenstrategie benötigt?
Wie werden die Daten integriert, analysiert und visualisiert?
Wie wird der Zugriff auf Daten und Analysen für berechtigte Benutzer ermöglicht?

Datentalente und Qualifizierung

Welche Fähigkeiten und Kompetenzen benötigen die Mitarbeiter, um die Datenstrategie umzusetzen?
Wie werden Mitarbeiter im Bereich Data Literacy und Data Governance geschult?
Wie wird sichergestellt, dass kontinuierlich neues Wissen und neue Fähigkeiten im Unternehmen aufgebaut werden?

Erfolgsmessung und Reporting

Welche Metriken und Indikatoren werden verwendet, um den Erfolg der Datenstrategie zu messen?
Wie werden die Ergebnisse regelmäßig ausgewertet und berichtet?
Welche Anpassungen und Optimierungen sind auf Basis der Ergebnisse erforderlich?

Erstellung und Umsetzung einer Datenstrategie: Ein iterativer Prozess

Die Entwicklung und Umsetzung einer Datenstrategie ist ein iterativer Prozess, der kontinuierlich angepasst und weiterentwickelt wird. Hier findest Du weitere Informationen zu unserem Ansatz zur Data Strategy.

Typische Schritte umfassen unserer Meinung nach:

1. Ist-Analyse

Welche Daten generiert und nutzt das Unternehmen aktuell?

Interne Datenquellen (z.B. CRM-Systeme, ERP-Systeme, Transaktionsdaten)
Externe Datenquellen (z.B. Marktdaten, Social-Media-Daten, Kundendaten von Drittanbietern)
Unstrukturierte Daten (z.B. E-Mails, Dokumente, Bilder, Videos)
Strukturierte Daten (z.B. Kundendaten, Transaktionsdaten, Sensordaten, Finanzdaten)

Wie werden die Daten verwaltet, analysiert und genutzt?

Datenspeicherlösungen (z.B. Data Warehouses, Data Lakes)
Datenanalyse-Tools (z.B. Business Intelligence (BI)-Tools, Data-Mining-Software)
Datenvisualisierungstools (z.B. Dashboards, Berichte)

Welche Herausforderungen und Chancen bestehen im Hinblick auf Datennutzung und -management?

Datenqualität und -konsistenz
Datensicherheit und Datenschutz
Integration und Verfügbarkeit von Daten
Fachkräftemangel im Bereich Data Science und Analytics
Ethische Aspekte der Datennutzung

Bei der Analyse unterstützen wir gern im Rahmen eines Data Audit oder Databeratung.

2. Zielsetzung

Welche Geschäftsziele sollen mit der Daten Strategie erreicht werden?

Steigerung der Effizienz und Produktivität
Verbesserung der Entscheidungsfindung
Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen
Verbesserung des Kundenerlebnisses
Erschließung neuer Geschäftsmodelle

Welche Rolle sollen Daten bei der Erreichung dieser Ziele spielen?

Welche Arten von Datenanalysen sind erforderlich?
Welche Erkenntnisse sollen aus den Daten gewonnen werden?
Wie sollen die gewonnenen Erkenntnisse in Geschäftsentscheidungen umgesetzt werden?

Welche konkreten Ergebnisse sollen erzielt werden?

Quantifizierbare Ziele mit klaren Zeitvorgaben
Erfolgsindikatoren zur Messung des Fortschritts

3. Strategieentwicklung

Welche Initiativen und Maßnahmen sind erforderlich, um die Ziele zu erreichen?

Entwicklung von Anwendungsfällen für die Datennutzung
Implementierung von Datenmanagement-Praktiken
Einführung von Data-Governance-Richtlinien
Aufbau eines Data-Analytics-Teams
Beschaffung von Technologien und Tools

Welche Technologien, Tools und Ressourcen werden benötigt?

Data-Warehouse- und Data Lake-Lösungen
Data-Mining- und Analyse-Software
Data-Visualisierungstools
Cloud-Computing-Plattformen
Schulungen und Weiterbildungen für Mitarbeiter
Schau gern bei unseren Services zu Data Culture und Data Consulting vorbei

Wie werden Governance, Verantwortlichkeiten und Prozesse definiert?

Wer ist für die Umsetzung der Datenstrategie verantwortlich?
Welche Rollen und Verantwortlichkeiten gibt es im Bereich Datennutzung und -management?
Welche Prozesse und Standards werden für die Datenverarbeitung festgelegt?
Das definieren wir gern gemeinsam, zum Beispiel im Rahmen von Data Governance

4. Umsetzung und Implementierung

Priorisierung und zeitliche Planung der Initiativen

Erstellung eines detaillierten Projektplans mit Meilensteinen und Verantwortlichkeiten
Zuweisung von Ressourcen und Budget
Kommunikation der Datenstrategie an alle Mitarbeiter

Implementierung der einzelnen Initiativen

Auswahl und Implementierung von Technologien und Tools
Schulung und Einbeziehung von Mitarbeitern
Überwachung und Optimierung der Prozesse

Kontinuierliche Verbesserung und Anpassung

Regelmäßige Überprüfung des Fortschritts und der Zielerreichung
Anpassung der Strategie an veränderte Geschäftsanforderungen und technologische Entwicklungen
Lernen aus Erfahrungen und Best Practices
Das klappt am besten mit einer abstimmten Daten Organisation.

Lass uns gerne im Detail über Data Strategy und die Ziele, Herausforderungen und nächsten Schritte sprechen.

Erfolgsfaktoren für die Umsetzung einer Datenstrategie

Unternehmensweite Unterstützung: Die Datenstrategie muss von der Geschäftsführung und allen Abteilungen des Unternehmens unterstützt werden.
Klare Kommunikation: Die Ziele, Initiativen und Ergebnisse der Datenstrategie müssen klar und transparent kommuniziert werden.
Einbindung von Mitarbeitern: Mitarbeiter aller Ebenen sollten in die Entwicklung und Umsetzung der Datenstrategie einbezogen werden.
Datenkompetenz: Das Unternehmen muss über die notwendigen Datenkompetenzen verfügen, um die Datenstrategie erfolgreich umzusetzen.
Agilität und Anpassungsfähigkeit: Die Datenstrategie muss flexibel sein und an veränderte Geschäftsanforderungen und technologische Entwicklungen angepasst werden können.
Kontinuierliche Verbesserung: Die Datenstrategie muss kontinuierlich überwacht, evaluiert und optimiert werden.