Ein Datenstrategie-Framework: Implementierung und Skalierung für maximalen Erfolg

Kein Gebäude wird ohne Fundament errichtet, kein Unternehmen ohne Business-Plan gegründet. Dasselbe gilt für die Entwicklung einer Datenstrategie. Viele Manager erkennen, dass das bloße Anstreben einer datengesteuerten Lösung nicht zwingend zum Erfolg führt. Eine aktuelle NewVantage Partners-Umfrage hat ergeben, dass zwar fast 99 % der Führungskräfte ihr Unternehmen datengesteuert machen möchten, aber nur 32 % gaben an, dass sie dieses Ziel auch erreicht haben. Erfolg ist nur mit einem Framework möglich, in dem klar definiert wird, wie die Benutzer Daten verwenden und diese zur Entscheidungsfindung einsetzen.

Für den Aufbau und die Pflege einer Datenstrategie wird sowohl strategischer als auch finanzieller Einsatz des gesamten Unternehmens benötigt. Bevor Sie Ihre Datenstrategie entwickeln, müssen Sie sich daher die Unterstützung des Managements und der IT sichern, die alle kritischen Veränderungen unterstützen und orchestrieren, die mit der unternehmensweiten Skalierung des Frameworks einhergehen. Für die IT im Speziellen sollten folgende Prioritäten gelten:

  • In enger Zusammenarbeit mit dem Management ermitteln, wie die Geschäftsteams Daten nutzen
  • Kommunikation und Vermittlung der Vision für moderne Analytics im Unternehmen unterstützen
  • Priorisierung der Datenquellen nach Größe und Anforderungen der Zielgruppe unterstützen
  • Eine moderne, verwaltete Analytics-Lösung installieren, konfigurieren und pflegen
  • Prozesse, Richtlinien, Anleitungen und Verantwortlichkeiten rund um Datenzugriff, Inhaltserstellung und Compliance aktiv mitgestalten

Überlegungen für Ihr Datenstrategie-Framework

Datengesteuerte Organisationen trennen ihre Geschäfts- und IT-Strategien nicht voneinander. Sie besitzen eine umfassende Datenstrategie, die sich direkt in der Schnittstelle befindet und entscheidende Initiativen mit Daten verknüpft, die Geschäftsziele und die Unternehmensmission berücksichtigt und Daten nicht als Nebenprodukt erachtet. Ihre Datenstrategie muss solide, aber auch flexibel genug sein, damit Sie sie an veränderte Geschäftsanforderungen oder Änderungen im operativen Bereich anpassen können.


Wie implementieren Sie eine effektive, unternehmensweite Datenstrategie?

Wenn Sie mit der Implementierung einer erfolgreichen Datenstrategie für Ihr Unternehmen beginnen, beachten Sie folgende wichtige Punkte, um optimale Ergebnisse zu erzielen:

Schritt 1

Definieren Sie klare Geschäftsziele:

Hierfür müssen Sie die Ziele der Führungsebene und der Belegschaft Ihres Unternehmens kennen. Die Formulierung klarer Geschäftsziele hilft Ihnen, die Leistungsindikatoren (KPIs) und Kennzahlen zu bestimmen, die datengestützte Entscheidungen beeinflussen. Außerdem ergibt sich daraus, welche Datenquellen Sie kuratieren und analysieren müssen.

Schritt 2

Erfassen Sie die richtigen Daten, die Ihre Ziele unterstützen:

Ihr Unternehmen erfasst bereits Daten – aber sind die Quellen auch bereinigt und zertifiziert? Falls nicht, suchen Sie buchstäblich die Nadel im Heuhaufen, wenn Sie die Daten ermitteln möchten, die die verschiedenen Anwendungsfälle unterstützen und die Geschäftsziele fördern sollen. Laut Harvard Business Review wählen erfolgreiche Unternehmen eine defensive und offensive Datenstrategie, die sowohl „kundenfokussierte Geschäftsfunktionen“ als auch „rechtliche, finanzielle, konformitätsrelevante und IT-Aspekte“ berücksichtigt. So kann sich jeder darauf verlassen, dass die resultierenden und freigegebenen Berichte, ob intern oder extern, auf vertrauenswürdigen, exakten Datenquellen beruhen, den Standards entsprechen und einen konsistenten, verwalteten Prozess durchlaufen haben.

Schritt 3

Modernisieren Sie Ihre Datenarchitektur:

Eine einzelne Datenquelle kann nicht alle Ihre geschäftlichen Fragen beantworten. Ihr Unternehmen muss Daten einbinden, wo immer sie vorhanden sind, und alle Methoden in Betracht ziehen, mit denen sie durch Kombination mehrerer Quellen noch aussagekräftiger gemacht werden können. Das bedeutet den Wechsel von einem herkömmlichen Ansatz mit einem Data Warehouse und einem einzigen Datenbestand hin zu einem Ansatz mit mehreren Datenbeständen, der Geschwindigkeit, Agilität und große Datenvolumina ermöglicht.

Datenmanagement unterstützt die Skalierung einer unternehmensweiten Datenstrategie

Nachdem Sie nun Ihre Datenarchitektur modernisiert haben, benötigen Sie eine Methode, die optimale Aussagekraft aus Ihren Datenquellen zu erzielen. Jedes Unternehmen hat verschiedene Anforderungen und Lösungen bezüglich seiner Datenstrategie. Richten Sie also eine moderne Selfservice-Analytics-Lösung ein, die so viel Flexibilität und Wahlmöglichkeit bietet, dass sie verschiedenen Anwendungsfällen gerecht wird. Außerdem sollte diese Lösung eine Methode zur Zertifizierung von Datenquellen umfassen, damit die Benutzer wissen, welche Daten sie in ihren Analysen verwenden sollen. Und durch Analysen gewonnene Erkenntnisse müssen anschließend problemlos weitergegeben werden können, damit jeder im Unternehmen Fragen effektiv beantworten, Daten weiter analysieren und fundiertere geschäftliche Entscheidungen treffen kann.

Von den Datenquellen bis zu kuratierten Datensätzen ist Governance das Fundament Ihrer Selfservice-Analytics-Bereitstellung. Neben Governance nutzen Unternehmen Datenmanagementtools, z. B. Datenkataloge, für den umfassenden Zugriff auf Unternehmensdaten und die Implementierung einer einheitlichen Datenstrategie. Datenkuratierung umfasst alle Methoden, mit denen eine Organisation verschiedene Daten erfasst, aufbereitet, definiert und koordiniert. Es handelt sich um einen Prozess, der als Brücke zwischen den Daten und deren Anwendung in der Praxis fungiert. Ein Datenkatalog definiert und enthüllt die Datenterminologie einer Organisation, damit diese für die Benutzer verständlicher werden. Außerdem legt er Benutzerberechtigungen, Nutzungskennzahlen und Abhängigkeiten dar.

Wenn Datensicherheit und Datenmanagement in Ihrer Datenstrategie erfolgreich ausbalanciert sind, bietet Ihnen dies wichtige Vorteile. Die richtigen Daten liegen dann in den Händen der richtigen Personen, Prozesse sind transparenter, besser dokumentiert, besser verständlich und datengesteuerte Entscheidungen bringen dem gesamten Unternehmen regelmäßige Erfolge.

So sieht Erfolg mit einer effektiven Datenstrategie aus

Nach der Implementierung und Skalierung Ihrer Datenstrategie müssen Sie einige wichtige Funktionen einrichten, damit Ihr Unternehmen eine erfolgreiche Datenkultur ausbilden und pflegen kann. Wie zuvor erwähnt, erfordert dies Fürsprache, Flexibilität und Datenkompetenz der Führungsebene sowie eine breite und aktive Community, damit die Aufgaben, Ziele und Anforderungen Ihres Unternehmens erfüllt werden, sowohl hinsichtlich der Prozesse als auch der Technologie. Unternehmen auf der ganzen Welt haben erfolgreich eine Datenstrategie implementiert und sich neben diesen Funktionen weitere Vorzüge einer modernen, Selfservice-Analytics-Plattform zunutze gemacht. Sehen Sie sich die Erfolgsgeschichten an.

REI beschleunigt den Erkenntnisgewinn durch Zusammenarbeit und verbessert das Einzelhandelserlebnis

Früher verbrachten die Analysten von REI 80 Prozent ihrer Zeit und Arbeit mit Datenvorbereitungsaufgaben. Die übrige Zeit wurde benötigt, um die richtigen Methoden zu finden, die Informationen an die Beteiligten weiterzuleiten. Daher beschloss man, eine Datenstrategie zu implementieren, die sich auf eine engere Verzahnung zwischen den Geschäfts- und IT-Teams konzentrierte.

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Domino’s wird datengesteuert und wandelt sich zur modernsten Pizzamarke der Welt

Domino’s Pizza ist eine der größten Pizzamarken weltweit. Doch 2010 verlor das Unternehmen erheblich an Marktanteilen. Durch Implementierung eines datengestützten Ansatzes zur besseren Kundenbindung wurde Domino’s zur datengesteuerten Marke und konnte sich neue, innovative Zugänge zum Markt sichern.

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Charles Schwab bringt seine Datenkultur mit über 16.000 Mitarbeitern voran

Das in den 1970ern gegründete Bank- und Maklerunternehmen entspricht nicht unbedingt dem Bild, das die Öffentlichkeit von einem „Datenunternehmen“ hat. Charles Schwab hat das Gegenteil bewiesen, indem moderne Selfservice-Analytics implementiert und eine Umgebung gefördert wurde, in der sich die Mitarbeiter für Daten interessieren und unbedingt wissen möchten, wie sie die Daten noch effektiver analysieren können.

Tableau-Story von Charles Schwab lesen

Angesichts solcher Erfolgsgeschichten ernennen auch immer mehr Unternehmen einen Chief Data Officer (CDO), der den Wandel der Geschäftsprozesse leitet, kulturelle Barrieren überwindet und allen Mitarbeitern den Wert von Analytics näherbringt. Um unter dieser strategischen Position ein äußerst effektives Team zu etablieren, stellen die Organisationen mehr Geld und Ressourcen zur Verfügung. Laut Gartner werden 80 Prozent der Großunternehmen bis zum nächsten Jahr über ein voll einsatzfähiges CDO-Büro verfügen. Wir sind gespannt, ob dies Realität wird, damit die IT und Chief Information Officers (CIOs) ihren strategischen Fokus mehr auf Bereiche wie die Datensicherheit legen können.

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