Wie eine Datenstrategie Dein Unternehmen erfolgreicher macht
Informationen und Daten sind heutzutage eine der wichtigsten Ressourcen für Dein Unternehmen. Sie erlauben Dir den Aufbau neuer Geschäftsfelder oder die Optimierung vorhandener Prozesse und Abläufe. Um die vorhandenen Daten optimal zu nutzen, benötigst Du eine Datenstrategie.
„Ein unverzichtbarer Leitfaden für alle Mittelständler, die die Digitalisierung erfolgreich vorantreiben wollen.“
Philipp Noack, vieljähriger leitender Manager mit Erfahrung von Digitalisierungsprojekten weltweit.
„Jedes Unternehmen hat Daten und nutzt sie. Dieses Buch zeigt, wie man es ohne Riesen-Investments effizienter und mit Gewinn machen kann.“
Thomas Balgheim, Aufsichtsratsvorsitzender Syngenio AG, Co-Founder DataValueThinking, Managementberater und Coach.
Definition: Was ist eine Datenstrategie?
Eine Datenstrategie beschreibt das Vorgehen eines Unternehmens rund um die Erfassung, Speicherung, (gemeinsame) Nutzung und Verwendung von Daten.
Bei der Datenstrategie handelt es sich um einen langfristigen Plan. Dieser definiert, welche
- Technologien
- Regeln
- Mitarbeiter
- Abläufe
innerhalb eines Unternehmens notwendig sind, um die vorhandenen Daten gewinnbringend einzusetzen.
Die Datenstrategie ist also ein komplexes, multifunktionales Konzept, das Technologie, Regeln, Mitarbeiter und Prozesse miteinander verbindet. Durch eine solche Strategie können Unternehmen ihre Daten effektiver nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu treffen, Innovationen zu fördern und letztlich ihre Geschäftsziele zu erreichen.
33 Datenstrategien, die jedes Unternehmer kennen muss
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Gesammelte Daten nutzt Du beispielsweise, um Folgendes zu erreichen:
- Optimierung von Prozessen/Abläufen
- faktenbasierte Entscheidungen
- gesteigerte Kundenzufriedenheit
- zusätzliche Einnahmequellen
Durch die Implementierung einer Datenstrategie gewinnt Dein Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. Denn diese verbindet Deine Datenverwaltung mit Deiner Geschäftsstrategie und Deiner Data Governance. Daraus ergeben sich zwei wichtige Punkte für Dein Unternehmen.
Passend zum Thema: Datenstrategie – mit diesen Tricks schaffst Du den Daten-Marathon im Eiltempo.
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1. Verbesserte Entscheidungen für die Datenarchitektur
Deine Datenarchitektur beschreibt, wie Dein Unternehmen mit Daten umgeht. Wie diese erfasst, gespeichert, umgewandelt, verteilt und genutzt werden. Außerdem umfasst die Datenarchitektur die technischen Faktoren der Datenverwaltung. Dazu gehören etwa:
- Systemverbindungen zwischen Anwendung und Datenbank
- Datenbanken und Dateisysteme
- Regeln für Datenspeicherformate
Durch die Datenarchitektur können gesammelte Daten in andere Anwendungen eingespeist werden. Dort werden diese Informationen weiter analysiert.
Ein praktisches Beispiel dafür ist etwa die Übertragung von Marketing- und Vertriebsdaten in ein geeignetes Dashboard. Dort können diese Informationen integriert und analysiert werden. Eine mögliche Anwendung ist etwa eine Gegenüberstellung der Werbeausgaben und der Umsätze. Die Daten können für eine große Zahl an Auswertungen und Gegenüberstellungen verwendet werden.
2. Übereinstimmende Datenverwaltung
Verfügt Dein Unternehmen über eine effektive Datenstrategie, unterstützt diese bei der gemeinsamen Verwaltung der Daten. Mit der Datenstrategie werden diese fünf wichtigen Fragen beantwortet:
- Welche Daten sind geeignet?
- Welche Datenoperationen sind genehmigt?
- Was ist der Zweck der Datenerfassung und -speicherung?
- Wie lautet die Data-Governance-Richtlinie für Prozesse?
- Welche Erkenntnisse kann man aus den vorhandenen Daten gewinnen?
Die genaue Beantwortung dieser Fragen und die Definition der Parameter erleichtern die gemeinsame Datenverwaltung innerhalb Deines Unternehmens.
Die größten Vorteile einer Datenstrategie
Problemlösung in der Datenverwaltung
Die meisten Unternehmen kämpfen mit Herausforderungen in Bezug auf die Datenverwaltung. Oft entstehen Probleme durch den ineffizienten Datenfluss zwischen Abteilungen, Datensilos oder durch fehlende Klarheit über Prioritäten von Daten.
Durch eine Datenstrategie können diese Herausforderungen gelöst werden. Denn sie ermöglicht es, Daten zugänglich und gemeinsam nutzbar zu machen.
Verbesserte Kundenerlebnisse
Um Kunden besser zu verstehen, nutzen Unternehmen die gesammelten Daten und analysieren diese. Dadurch profitieren nicht nur die Unternehmen, diese können mit den Daten auch die Kundenerlebnisse verbessern. Sie generieren einen Mehrwert für den Kunden und können proaktiv auf seine Bedürfnisse eingehen.
Die Daten können beispielsweise für einen Online-Shop genutzt werden. Erstelle für Deine Kunden etwa Empfehlungen wie “Andere Kunden kauften auch …” oder schlage ihnen zusammenpassende Artikel vor.
Weiters können die gesammelten Daten Dir dabei helfen, neue Geschäfts- oder Einnahmemöglichkeiten zu finden und zu realisieren.
Einheitliche Datenkultur im Unternehmen
Mithilfe der Datenstrategie wird ebenfalls ein Zeitplan zur Verbesserung der Datenkompetenz und der effektiven Nutzung dargestellt. Dieser Plan gilt einheitlich für das gesamte Unternehmen.
Das Ziel ist es, die Datenqualität und die Genauigkeit der Datenerfassung zu verbessern. Anhand des Zeitplans kannst Du auch Schulungen entwickeln, um Deine Mitarbeiter weiterzubilden. So werden sie zu Experten in der Datenverwaltung und Datennutzung.
Erreichen eines analytischen Reifegrades
DIe bimanu Cloud Solutions GmbH definiert fünf Stufen des analytischen Reifegrades. Mit diesem wird beschrieben, wie Unternehmen mit Daten umgehen, beziehungsweise wie sie diese Daten analysieren und einsetzen.
Die erste und zweite Stufe dieses “analytischen Reifegrades” beschäftigen sich mit dem Erkunder und dem Einsteiger.
Die erste Stufe bedeutet, dass sich das Unternehmen noch in der Findungsphase befindet.
Die zweite Stufe ist die Stufe des Einsteigers. Ihr Ziel ist die Planung und Identifikation der ersten Use Cases.
Analytische Reife ist dann gegeben, wenn Unternehmen die dritte und vierte Stufe erreicht haben. Denn ab hier werden gesammelte Daten genutzt, um eine Vorhersage zu treffen. Die dritte Stufe nennt sich auch Fortgeschrittener.
Unternehmen, die sich in der letzten Reifephase befinden, bezeichnet man als Vorreiter.
Eine Datenstrategie legt also einen detaillierten Plan fest, damit Dein Unternehmen Entscheidungen nicht mehr im Nachhinein, sondern im Voraus treffen kann. Die Datenstrategie schafft die Grundlage für die Implementierung von KI und ML.
Einhaltung der gesetzlichen Vorschriften
Eine effektive Datenstrategie verbessert ebenfalls die Datensicherheit. Dies geschieht durch die Implementierung von Maßnahmen, die unbefugten Datenzugriff verhindern. Durch das Festlegen von Richtlinien und Prozessen können alle Vorschriften eingehalten und Vorgänge geplant werden. So wird sichergestellt, dass bei der Verwaltung von (Unternehmens-)Daten der Datenschutz und die Sicherheit der Daten gewährleistet sind.
Welche Datenstrategien gibt es?
Für Datenstrategien gibt es verschiedene strategische Ansätze, durch die das geschäftliche Potenzial von Daten genutzt werden kann. Hier wird unterschieden zwischen defensiver und offensiver Strategie sowie zwischen zentraler und dezentraler Strategie. Wie sich diese Strategien unterscheiden und für wen sie sich eignen, sehen wir uns jetzt an.
Defensive Datenstrategie (Datenstrategie Finanzen)
Die defensive Datenstrategie wird eher von Unternehmen eingesetzt, denen die Kontrolle wichtiger ist als die Flexibilität. Der Schwerpunkt liegt auf strengen Vorgaben aus den Bereichen Datenqualität, Datenschutz und Datensicherheit. Das trifft beispielsweise auf Unternehmen aus der Finanz- oder Versicherungsbranche zu.
Offensive Datenstrategie (Datenstrategie Marketing)
Diese Strategie wird von Unternehmen eingesetzt, denen flexibles Datenmanagement wichtig ist. Meist gibt es in diesen Branchen einen hohen Wettbewerbsdruck. Ziel ist es, dass möglichst viele Mitarbeiter Zugriff auf Daten haben und diese, auf ihre Abteilung abgestimmt, einsetzen können. Die offensive Strategie wird gerne im Verkauf und Marketing eingesetzt.
In der Praxis werden oft Mischformen aus diesen beiden Strategien eingesetzt. Entscheidend für den Erfolg einer Strategie ist vor allem die richtige Balance zwischen zentralen und dezentralen Strukturen.
Zentrale Datenstrategie
Bei der zentralen Datenstrategie liegen sowohl Aufbau und Betrieb sowie die Verantwortung über die Daten in zentraler Hand. Meist handelt es sich hierbei um die IT-Abteilung. Dadurch werden Datensilos verhindert und der Aufwand für die Data Governance verringert.
Der Nachteil an der zentralen Datenstrategie ist, dass Prozesse oft langwieriger werden. Dementsprechend werden zentrale Datenstrategien meist mit defensiven Datenstrategien eingesetzt.
Dezentrale Datenstrategie
Bei dieser Strategie wird die Verantwortung viel stärker aufgeteilt. Beispielsweise sind Fachbereiche oder dezentrale Teams für Datenbanken und Tools verantwortlich. So erhalten die Nutzer mehr Freiheit und die IT-Abteilung wird entlastet.
Diese Strategie stellt höhere Anforderungen in der Data Governance, was auch meist bei offensiven Strategien der Fall ist. Dadurch werden diese beiden Strategien in der Praxis oft kombiniert.
Business Intelligence Podcast – Wertgeschätzt
passend zum Thema bieten wir ein Folge an – die Top 10 Business Intelligence Baustellen, um nicht in die Umsetzungsfalle zu tappen.
Datenstrategie entwickeln: Die 5 Säulen einer effektiven Strategie
Laut einer Studie von PwC überzeugt eine Datenstrategie Unternehmen nachhaltig, wenn diese 5 Säulen berücksichtigt werden. Sie sind die Eckpfeiler jeder Strategie und maßgeblich für ihren Erfolg verantwortlich.
- Die Organisationsstruktur
Sie zeigt, wie ein Unternehmen mit seinen Ressourcen in diesem Bereich umgeht. Etwa an welchen Datenprojekten Mitarbeiter aktuell arbeiten, wie die Zusammenarbeit funktioniert und wie die Daten-Governance strukturiert ist. Die Praxis hat gezeigt, dass die meisten Unternehmen mit einer dezentralen Strategie starten und diese später zu einer zentralen Datenstrategie weiterentwickeln. - Personelle Ressourcen
Ein weiterer wichtiger Punkt ist der Umgang eines Unternehmens mit den personellen Ressourcen sowie dem Einsatz von Fähigkeiten und Fertigkeiten. Um eine erfolgreiche Datenstrategie zu implementieren, müssen sämtliche Mitarbeiter Fertigkeiten in diesem Bereich aufbauen. - Das Betriebsmodell
Gerade bei Firmen, die noch am Anfang ihrer Datenstrategie stehen, gibt es kaum standardisierte Prozesse. Das Ziel sollte es sein, Wissen und Informationen zu teilen und danach fundiert zu entscheiden. - Die Plattformen
Zu Beginn gibt es meist verschiedene Datenplattformen, die parallel existieren. Der Trend geht hier aber ganz klar in Richtung Zusammenschließung. Der Grund hierfür sind zu hohe Kosten für den Betrieb, das Personal und die unterschiedlichen Schnittstellen. Du solltest versuchen, eine einheitliche Plattform für das gesamte Unternehmen einzuführen.
Der Datenzugang
Hier stellt sich die Frage, ob alle Daten für alle Mitarbeiter zugänglich sein sollen. Das ist eine Grundsatzentscheidung, bei der es darum geht, möglichst viel aus den vorhandenen Daten herauszuholen, diese aber gleichzeitig zu schützen. In streng regulierten Branchen, wie zum Beispiel der Finanzbranche, wird der Zugang zu Daten stärker eingeschränkt. Sofern es die Vorgaben erlauben, geht der Trend jedoch in Richtung offene Daten.
Datenstrategie – Häufige Fragen & Antworten
Was ist eine Datenstrategie?
Eine Datenstrategie ist ein geplanter Ansatz zur Verwaltung und Nutzung von Daten, um Geschäftsziele zu erreichen.
Wie kann man eine Datenstrategie entwickeln?
Bei der Entwicklung einer Datenstrategie sollten Unternehmen ihre aktuellen Datenquellen analysieren, klare Ziele setzen und die richtigen Technologien auswählen.
Wie wird der Erfolg einer Datenstrategie gemessen?
Der Erfolg einer Datenstrategie kann anhand von KPIs wie Datenqualität, Umsatzsteigerung, Kostenreduktion und Kundenzufriedenheit gemessen werden.
Welche Datenstrategien gibt es?
Wir unterscheiden zwischen defensiven Datenstrategien (Finanzen) und offensiven Datenstrategien (Marketing). Ebenfalls werden die Strategien in “zentral” und „dezentral“ aufgeteilt. Nähere Informationen dazu findest Du oben im Text.
Was beschreibt das Gartner Analytic Ascendancy Model?
Es beschreibt den analytischen Reifegrad eines Unternehmens anhand von vier Stufen. Beginnend mit der Analyse und Verarbeitung vergangener Daten, über die Vorhersage von Trends bis hin zur Ableitung von Handlungsempfehlungen.
Über den Autor
Swen Göllner ist Gründer und Geschäftsführer von bimanu GmbH und bimanu Cloud Solutions GmbH, zwei Unternehmen, die sich auf Business Intelligence, Data Warehouse und Cloud-Anwendungen spezialisieren.
Er hat einen Abschluss in Wirtschaftsinformatik von der F.O.M Fachhochschule für Ökonomie und Management Neuss und einen MBA General Management von der Düsseldorf Business School an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf.
Außerdem ist er Host des Podcasts „Wertgeschätzt – der Business Intelligence Podcast“ – der Nummer 1 Business Intelligence Podcast und Autor des Buches „33 Impulse für einfache Datenstrategien im Mittelstand ZEIT SPAREN, KOSTEN SENKEN, UMSATZ STEIGERN“.
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