Wegbereiter Datenstrategie: Wie Sie Ihr Unternehmen datenbasiert zum Erfolg führen

von Dr. Jens Linden
(c) Getty Images - oatawa

Datenstrategie – das klingt für Unternehmen zunächst einmal nach viel Aufwand. Doch die Erstellung und Umsetzung müssen nicht unbedingt viel Zeit und Ressourcen binden. Dennoch ist sie ein wichtiger strategischer Pfeiler, wenn Unternehmen mittel- und langfristig gezielt Mehrwert aus ihren Daten schaffen möchten. Daher muss sie eng verzahnt mit der Unternehmensstrategie sein und deren Ziele unterstützen.

Die Rolle der Datenstrategie

Unabhängig von der Branche oder Größe müssen Unternehmen die richtigen Entscheidungen treffen, um langfristig erfolgreich zu sein. Im gesamten Unternehmen – nicht nur auf Management-Ebene – sollten Entscheidungen anhand relevanter Informationen nachvollziehbar getroffen werden sowie Datenpotenziale identifiziert und gehoben werden. Wir nennen dies Datenwertschöpfung.

Eine Datenstrategie bildet die Basis für Datenwertschöpfung mittels Datenvisualisierungen oder Künstlicher Intelligenz. Folgend finden Sie Beispiele, für Entscheidungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette, die mithilfe von Daten optimiert werden können:

  • An welchem Standort soll eine neue Filiale oder ein Lager eröffnet werden?
  • Wie messe ich den Erfolg meiner Marketing-Kampagnen und optimiere diese?
  • Welche Maschine in der Produktion muss wann gewartet werden, um das Ausfallrisiko zu minimieren und möglichst effizient zu produzieren?
  • Welche Lieferanten soll ich für welche Güter verwenden?
  • Welche Preise sind optimal für meine Produkte?
  • Wie steuere ich Investitionen, um meinen Return of Investment zu maximieren?
  • Welchen Kunden soll ich wann mit welchen Empfehlungen oder Angeboten ansprechen?

Individualität sollte berücksichtigt werden

Neben diesen Beispielen gibt es etliche Daten-Anwendungsfälle für Unternehmen. Doch nicht jeder mögliche Anwendungsfall ist auch für jedes Unternehmen gleichermaßen sinnvoll. Welche konkreten Anwendungsfälle für ein Unternehmen relevant und geeignet sind, hängt von vielen Faktoren wie Branche, Größe, Wettbewerber, Unternehmenskultur und -ziele ab. Innerhalb einer Datenstrategieentwicklung wird daher auch erarbeitet, welche strategischen Anwendungsfälle sinnvoll sind und wie diese am besten priorisiert werden. Daneben gibt der Datenreifegrad eines Unternehmens maßgebend vor, auf welche Aktivitäten für Master Data Management, Data Governance oder Datenarchitektur fokussiert werden sollte.

Bestandteile einer Datenstrategie

Durch eine Datenstrategie erhalten Unternehmen einen individuellen, maßgeschneiderten Fahrplan, mit dessen Hilfe sie die Datenwertschöpfung gezielt und strukturiert angehen können. Dabei werden kurz- und langfristige Maßnahmen erarbeitet. Diese Maßnahmen teilen wir in vier verschiedene Dimensionen ein:

  • Daten: Welche Daten sind in welcher Qualität und an welcher Stelle im Unternehmen bereits vorhanden?
  • Technologie: Welche Technologien werden benötigt, um ein reibungsloses Data Management umsetzen zu können und die Daten zielgerichtet für aufbauende Lösungen bereitzustellen?
  • Organisation: Wo verankere ich Analytics-Fähigkeiten im Unternehmen? Welche Mitarbeiterfähigkeiten sind bereits vorhanden? Welche Mitarbeiter müssen gegebenenfalls im Umgang mit den Daten geschult werden? Wie kann sichergestellt werden, dass Mitarbeiter Daten und entsprechenden Lösungen anwenden?
  • Prozesse: Gibt es Prozesse, die verändert werden müssen? Wenn ja, in welchem Umfang und wie?

Die Dimension „Organisation“ verlangt hier besondere Aufmerksamkeit. Denn für die erfolgreiche Entwicklung und Umsetzung einer Datenstrategie ist es unabdingbar, dass Management und Mitarbeiter in die Veränderungsprozesse miteinbezogen werden, Verständnis und Wahrnehmung für die Arbeit mit Daten geschaffen werden und die Unternehmenskultur dementsprechend weiterentwickelt wird. Denn nicht allein der Kauf einer Software verändert etwas in Unternehmen, sondern die Art und Weise, wie Menschen mit aus Daten abgeleiteten Informationen umgehen. In unseren Datenprojekten sorgen wir daher dafür, dass alle relevanten Stakeholder von Beginn an hinreichend involviert sind.

Fazit

Eine Datenstrategie ist das Fundament für eine erfolgreiche Datenwertschöpfung in Unternehmen. Dabei ist es individuell vom jeweiligen Unternehmen abhängig, wie genau diese Strategie aussieht. Um gewinnbringende Datenpotenziale im Unternehmen zu erschließen und richtig zu priorisieren, ist es wichtig, alle Bestandteile der Datenstrategie zu berücksichtigen. Vor allem der Faktor Mensch und die Fähigkeit der Mitarbeiter, richtig mit Daten zu arbeiten, spielen dabei eine wichtige Rolle.

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Dieser Artikel ist im Original auf dem INFORM DataLab Blog erschienen.



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Über den Autor

  • Dr.

    Dr. Jens Linden ist Data Scientist und Strategist im INFORM DataLab und verfügt über mehr als 15 Jahre Berufserfahrung in der Generierung von Mehwert aus Daten mithilfe von Analytics, Data Science und AI. Er kombiniert tiefgreifendes technisches Wissen mit Geschäftssinn, wodurch er die individuellen Anforderungen von Unternehmen in praktikable Datenlösungen mit messbaren Mehwerten übersetzt. Darüber hinaus hilft er Organisationen bei der Entwicklung und Umsetzung von Datenstrategien für ihre digitale Transformation.

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