Im heutigen Digitalzeitalter liegt der Erfolg eines jeden Unternehmens in der Nutzung seiner Daten und deren Umwandlung in umsetzbare Erkenntnisse. Dies erfordert allerdings die Umsetzung einer umfassenden Datenstrategie.
Doch selbst in Zeiten, in denen Unternehmen verstärkt in Daten- und Analyseinitiativen investieren, stehen ihnen alte Hindernisse im Weg, wie isolierte und nicht vertrauenswürdige Daten, ineffiziente Datenverwaltung und fehlende aussagekräftige Erkenntnissen für die erfolgreiche Entfaltung des Datenpotenzials.
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Vor wichtigen Entscheidungen steht bei mir zunächst eine Google-Recherche. Nachdem ich mich zu den verschiedenen Gesichtspunkten informiert habe, erhalte ich für persönliche Anliegen in der Regel sinnvolle Angebote, die ich vergleichen kann. So finden wir als Familie gemeinsam recht schnell das passende Angebot. In einem geschäftlichen Umfeld ist es dagegen nicht so einfach, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Wenn ich bei privaten Fragestellungen mit tausenden anderen Konsumenten die gleichen Präferenzen und gleichen Fragen habe, ist das im eigenen beruflichen Umfeld nicht ganz so einfach.
Hier kann ich mich nicht auf die Daten anderer verlassen. Ich muss meine eigenen Daten nutzen, um eine fundierte, auf Fakten basierende Entscheidung zu treffen.
Ein guter Orientierungsrahmen für eine angemessene Datenstrategie trägt nachweislich dazu bei, dass Unternehmen diese Hindernisse überwinden um den Weg zu einem datenzentrierten Ansatz zu finden.
Im folgenden Blog erörtern wir die wichtigsten Komponenten einer erfolgreiche Datenstrategie.
Die sieben entscheidenden Elemente
Sieben wesentliche Elemente sollte die Strategie mindestens umfassen, um maximale Effizienz und Effektivität bei der Datennutzung zur Entscheidungsfindung zu gewährleisten:
– Ausrichtung auf die Unternehmensstrategie ↵
– Bewertung des Reifegrads von Analysen und Daten ↵
– Datenarchitektur und Technologie ↵
– Datenanalyse-Team ↵
– Data Governance↵
– Fahrplan für die Datenstrategie ↵
– Kulturwandel und Akzeptanz
In diesem Artikel erläutern wir die einzelnen Bestandteile detailliert und zeigen, wie sie bei der Entwicklung einer umfangreichen und zukunftssicheren Datenstrategie behilflich sein können.
Was ist eine Datenstrategie?
„Eine Datenstrategie ist ein langfristiger Plan, der die Technologie, die Vorgänge, die Mitarbeiter und die Regeln definiert, die für die Verwaltung einer Unternehmenskomponente erforderlich sind. Jede Art von Unternehmen erfasst heute große Mengen an Rohdaten. Diese Unternehmen benötigen jedoch einen gut durchdachten Plan für die Datenverwaltung und -analyse, wenn sie diese Informationen für fundierte Entscheidungen verwenden wollen. Eine Datenstrategie umreißt die langfristige Vision eines Unternehmens für die Erfassung, Speicherung, gemeinsame Nutzung und Verwendung ihrer Daten.“ (https://aws.amazon.com/de/what-is/data-strategy/)
Eine Datenstrategie ist nicht mit einer Geschäftsstrategie zu verwechseln. Obwohl sie durchaus eng zusammenhängen, liegt der Schwerpunkteiner Geschäftsstrategie darauf, wie sich ein Unternehmen auf dem Markt positionieren sollte, während eine Datenstrategie sich auf das Verständnis und die Verwendung der unternehmenseigenen Daten konzentriert.
Zudem ist es wichtig zu wissen, dass die Entwicklung einer erfolgreichen Datenstrategie mehr erfordert als nur das Sammeln von Daten und die Verwendung von Analysen zur Trendermittlung– es geht auch darum, potenzielle „Bias“ (Befangenheit) zu erkennen, die bei der Arbeit mit großen Datensätzen auftreten können. Das Verständnis dieser Ausrichtungen ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenressourcen effektiv zu verwalten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Wichtig ist auch die Berücksichtigung der rechtlichen Aspekte der Datennutzung–und zwar intern in Ihrem Unternehmen und extern bei anderen Parteien, die eventuell Zugriff auf Ihre Daten haben. Das heisst: Stellen Sie sicher, dass alle geltenden Gesetze, Vorschriften und ethischen Richtlinien erfüllt.
Schliesslich sollte eine umfassende Datenstrategie auch die Menschen berücksichtigen, die an den verschiedenen Elemente der Gesamtstrategie beteiligt sind. Neben geeigneten Mitarbeitern oder Auftragnehmern mit den entsprechenden technischen Fähigkeiten ist es ebenso wichtig, eine Unternehmenskultur zu schaffen, die Veränderungen begrüsst, gemeinsam auf gemeinsame Ziele hinarbeitet und datenorientierte Entscheidungsverfahren schätzt.
Zweck der Datenstrategie ist es, zu ermitteln, wie das gesamte Unternehmen Daten einsetzen kann, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, und dann einen Plan zu erstellen, der die Funktionen von Mitarbeitern, Prozessen und Technologie so miteinander verknüpft, dass der Plan verwirklicht werden kann.
Inwiefern ist eine Datenstrategie wichtig?
Eine Datenstrategie ist für Unternehmen deshalb so wichtig, weil sie ein klares Verständnis ihrer Daten vermittelt und bessere Entscheidungen ermöglicht. Sie befähigt Unternehmen durch die Nutzung ihrer Datenbestände zu mehr Agilität, Effizienz und Produktivität, sodass sie Erkenntnisse gewinnen, Innovationen fördern und ihre Leistung verbessern können.
Durch den verbesserten Zugang zu zuverlässigen, qualitativ hochwertigen Daten können Unternehmen frühzeitig Trends erkennen, das Kundenverhalten einschätzen und sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren Konkurrenten verschaffen. Auch die Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen wird verbessert, so dass alle schnell und einfach auf dieselben Informationen zugreifen können.
Eine Datenstrategie ist auch aus ethischen Gründen wichtig: Sie zeigt auf, wie ein Unternehmen seine Daten verantwortungsvoll verwalten sollte, um die Privatsphäre der Kunden zu schützen und die geltenden Gesetze und Vorschriften einzuhalten. Sie trägt dazu bei, dass die gesammelten Daten genau, zuverlässig und sicher verwendet werden, um die bestmöglichen Kundenergebnisse zu erzielen.
Eine Datenstrategie stellt schließlich sicher, dass ein Unternehmen nicht von der Informationsflut überrollt wird, sondern sich auf die wichtigsten Daten konzentrieren kann, die in Echtzeit zur Entscheidungsfindung genutztwerden können. Dies kann zur Kostensenkung beitragen und gleichzeitig die Effizienz und Produktivität in großem Umfang verbessern.
Die wichtigsten Elemente einer Datenstrategie:
1. Ausrichtung an der Unternehmensstrategie
Eine Datenstrategie ist nur dann effektiv, wenn sie auf die Geschäftsziele eines Unternehmens abgestimmt ist. Hierzu müssen Sie sich darüber im Klaren sein, wie die Daten zur Erreichung dieser Ziele verwendet werden sollen, und einen Aktionsplan erstellen, in dem festgelegt wird, wie die Daten erfasst, verarbeitet, gespeichert, verwendet und gesichert werden sollen.
Die Abstimmung der Datenstrategie auf die Geschäftsstrategie erfordert die Kommunikation zwischen den verschiedenen Abteilungen innerhalb eines Unternehmens. Wenn beispielsweise die Marketingabteilung Zugang zu Kundendaten benötigt, muss sie eng mit dem IT-Team zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass sie auf sichere Weise Zugang zu diesen Daten erhält. Diese beiden Teams müssen auch zusammenarbeiten, wenn es darum geht, wie diese Daten verwendet werden sollen. Dazu gehört auch die Entscheidung darüber, welche Metriken verfolgt und gemeldet werden sollen und welche Erkenntnisse aus diesen Informationen gezogen werden können.
Die Unternehmenskultur spielt ebenfalls eine wichtige Rolle bei der Abstimmung der Geschäftsstrategie auf die Datenstrategie. Wenn Mitarbeiter nicht dazu ermutigt werden oder nicht die Genehmigung bekommen,erkennen sie womöglich nie ihr volles Potenzial oder sehen keine Verbesserungs- und Innovationsmöglichkeiten. Eine Kultur der Zusammenarbeit, in der sich jeder wohlfühlt, Ideen auszutauschen und auf gemeinsame Ziele hinzuarbeiten, ist für die Ausrichtung des Unternehmens von Vorteil, da sie die Nutzung von Daten fördert, um Einblicke in das Kundenverhalten, Produktnutzungsmuster und andere wichtige Leistungsindikatoren zu gewinnen, die bei der Entscheidungsfindung auf allen Unternehmensebenen helfen können.
Die Datenstrategie folgt der Unternehmensstrategie
Eine erfolgreiche Datenstrategie sollte eng mit den Unternehmenszielen verflochten sein. Das bedeutet, dass eine klare Kommunikation zwischen den Abteilungen darüber stattfinden muss, welche Metriken am wichtigsten sind, wie diese verwendet werden sollten und worüber berichtet werden sollte. Es ist von Vorteil, eine Unternehmenskultur zu schaffen, die die Teamzusammenarbeit und den praktischen Einsatz von Analysetools fördert, so dassalle Beteiligten problemlos Ideen austauschen und schnell auf dieselben Informationen zugreifen können.
Es ist auch wichtig, alle externen Faktoren zu identifizieren, die sich auf die Fähigkeit des Unternehmens auswirken können, seine Ziele zu erreichen; die Zusammenarbeit mit Partnern oder Kunden kann nützliche Erkenntnisse darüber liefern, welche Anpassungen vorgenommen werden müssen, damit Unternehmen und die zugehörigen Datensätze maximale Effektivität erreichen. Die Einrichtung von Feedback-Schleifen kann zudem dazu beitragen, dass die Strategien regelmäßig überprüft und Bei Bedarf angepasst werden.
Wenn Unternehmen eine klare Vorstellung davon haben, welche Art von Daten für ein bestimmtes Projekt benötigt wird, können sie ihre Ressourcen auf die Erfassung der wichtigsten Informationen konzentrieren. So wird vermieden, dass Zeit und Mühe mit der Erfassung irrelevanter oder unnötiger Daten verschwendet werden, was zu einer ineffizienten Entscheidungsfindung führen könnte. Außerdem können Unternehmen so wichtige Aufgaben wie die Einrichtung von Datenschutzprotokollen priorisieren, um Kundeninformationen vor unbefugtem Zugriff oder Missbrauch zu schützen.
Schließlich erfordert eine erfolgreiche Ausrichtung von Unternehmen und Daten eine kontinuierliche Überwachung und Feedbackschleifen; Unternehmen müssen beurteilen, ob ihre aktuellen Strategien die erwarteten Ergebnisse liefern – wenn nicht, sollten sie sie entsprechend anpassen, bis dies der Fall ist. Auch die Zusammenarbeit mit externen Stakeholdern wie Kunden oder Lieferanten kann nützliche Erkenntnisse darüber liefern, welche Anpassungen erforderlich sind, um sicherzustellen, dass Organisationen und die zugehörigen Datensätze maximale Effektivität erreichen.
2. Bewertung des Reifegrads von Analysen und Daten
Eine analytische Reifegradbewertung ist insofern von großer Bedeutung, weil sie Unternehmen einen Einblick in den aktuellen Zustand ihrer Daten und Analysefähigkeiten gibt. So können Unternehmen Lücken Schwachstellen in ihren aktuellen Systemen erkennen, verstehen, wo sie sich verbessern müssen, und Strategien entwickeln, um sie auf einen angemessenen Reifegrad zu bringen.
Eine solche Evaluation kann auch zum Benchmarking des Unternehmens innerhalb seiner Branche oder im Vergleich zu Mitbewerbern genutzt werden, was den Führungskräften dabei hilft, realistische Wachstumsziele zu setzen und die allgemeine Datenstrategie für das Unternehmen voranzutreiben. Indem sie regelmäßig Bewertungen durchführen, können Unternehmen außerdem mit neuen Technologien und Verbraucherpräferenzen Schritt halten, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
Was ist nötig, um ANALYTICS in Ihrem Unternehmen voranzubringen? Welche Fähigkeiten und Ressourcen benötigen Sie, um mit Analytik-Initiativen erfolgreich zu sein?
Hierfür hat Tom Davenport das Delta-Modell entwickelt, das er im Buch «Analytics at Work» vorgestellt. Das englische Kürzel Delta steht für: Data, Enterprise, Leadership, Targets und Analysts, d.h. zugängliche, qualitativ hochwertige Daten, Unternehmensorientierung, analytische Führung, strategische Ziele und Analysten. Der griechische Buchstabe „Delta“ wird gern als Symbol für „Veränderung“ verwendet. Das ist ein bezeichnendes Bild für das Ziel dieses Modells.
DELTA betrachtet die wesentlichen Komponenten aus dem Blickwinkel des Unternehmens. Wir raten dazu, zuerst die IST-Situation aufzunehmen und unabhängig davonden Soll-Zustand zu erarbeiten. Wir richten die Elemente der Datenstrategie auf den verifizierten Zielzustand aus.
3. Datenarchitektur und Technologie
Datenarchitektur und Technologie sind für jede erfolgreiche Datenstrategie unerlässlich;ohne die richtigen Tools und die richtige Architektur tun sich Unternehmen schwer, Daten effektiv zu erfassen, zu speichern, zu analysieren und zu nutzen. Dies kann zu einer ineffektiven Datenstrategie führen, die keinen Mehrwert für das Unternehmen liefert.
Die Datenarchitektur ist eine Schlüsselkomponente einer jeden Datenstrategie. Sie legt fest, wie Ihre Daten gespeichert, abgerufen und innerhalb des Unternehmens genutzt werden. Sie können zum Beispiel relationale Datenbanken wie SAP Data Warehouse, BW/4HANA oder MS SQL Server, nicht-relationale „NoSQL“-Datenbanken wie MongoDB oder Cassandra und „Big Data“-Lösungen, wie Hadoop oder Spark einsetzen. Oder Sie speichern einen Teil Ihrer Daten direkt im Objectstore – Data Lake (zum Beispiel S3 von AWS). Jede dieser Architekturen dient einem bestimmten Zweck innerhalb Ihrer gesamten Business Intelligence (BI)-Infrastruktur. Wichtig ist uns, dass nur solche Komponenten gewählt werden, die aus Benutzersicht eine Plattform ergeben: Wir folgen hier dem Konzept der Business Analytics-Plattform.
Über die Architektur hinaus spielt auch die Technologie eine wichtige Rolle bei der Ausarbeitung einer erfolgreichen Datenstrategie. Dank Technologien wie künstlicher Intelligenz (AI), maschinelles Lernen (ML), natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Blockchain-basierte Anwendungen und andere innovative Lösungen ermöglichen es Unternehmen, erhalten Unternehmen tiefergehende Datenerkenntnisse als je zuvor. Diese Technologien ermöglichen genauere Vorhersagen über das Kundenverhalten oder Markttrends auf der Grundlage historischer Datenpunkte; sie ermöglichen es Unternehmen auch, alltägliche Aufgaben zu automatisieren, die sonst zu viel Personal in Anspruch nehmen oder aufgrund manueller Eingaben zu Fehlern führen würden.
Cloud Computing
Cloud Computing hat zusätzlich die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen ihre Daten speichern und verarbeiten. So können sie die mit der Infrastruktur und der Wartung verbundenen Kosten erheblich senken und dennoch leistungsstarke Analysefunktionen in großem Umfang bereitstellen. Dies hilft Unternehmen, neue Anwendungen schnell zu implementieren und unterschiedliche Datensätze zu integrieren, um Kundenpräferenzen oder neue Trends auf dem Markt besser zu verstehen.
Kurz gesagt, die richtige Datenarchitektur und -technologie ist für eine erfolgreiche Datenstrategie entscheidend– sie ermöglicht Unternehmen den einfachen Zugriff auf ihre Datenbestände, um Erkenntnisse zu gewinnen, die für die Entscheidungsfindung genutzt werden können, bietet ihnen die Möglichkeit, mit aufkommenden Technologien Schritt zu halten und gleichzeitig die mit der Infrastruktur verbundenen Kosten zu senken und trägt dazu bei, dass ihre BI-Plattform mit den Geschäftszielen im Einklang bleibt und sich parallel dazu mit den Bedürfnissen der Anwender und Branchentrends weiterentwickelt.
4. Das Datenanalyse-Team
Datenanalyseteams sind für Unternehmen von wesentlicher Bedeutung, um fundierte Entscheidungen zu treffen und effektive Datenstrategien zu entwickeln. Ein Datenanalyseteam besteht aus Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren und Datenanalysten, die zusammenarbeiten, um große Datenmengen zu analysieren und zu interpretieren. Dateningenieure entwerfen, erstellen und pflegen Datensätze, die für die Datenanalyse genutzt werden können. Datenwissenschaftler nutzen ihre Fachkenntnisse in Mathematik, Statistik und Informatik, um erkennbare Verhaltensmuster in den Daten zu identifizieren. Datenanalysten nutzen diese Informationen dann zur Erstellung von Berichten und Erkenntnissen, die Unternehmen als Entscheidungsgrundlage dienen können.
Ein gut strukturiertes Datenanalyseteam ist der Grundstein für Unternehmen, die eine effektive Datenstrategie aufbauen wollen. Es ist wichtig, die aktuelle Datenreife des Unternehmens und den gewünschten Endzustand zu bewerten, bevor ein Expertenteam zusammengestellt wird. So kann sichergestellt werden, dass die geeigneten Mitarbeiter mit den nötigen Fähigkeiten für die Aufgabe eingestellt werden. Sobald das Team zusammengestellt ist, ist es wichtig, die notwendigen Werkzeuge und Ressourcen zur Verfügung zu stellen, die es für seinen Erfolg benötigt. Dazu gehört der Zugang zu zuverlässigen Datenquellen, leistungsfähigen Softwareprogrammen und anderen für die Analyse erforderlichen Technologien.
Datenanalyseteams sind für Unternehmen von wesentlicher Bedeutung, um fundierte Entscheidungen zu treffen und effektive Datenstrategien zu entwickeln. Ein Datenanalyseteam besteht aus Data Scientists, Data Engineers und Data Analysts, die zusammenarbeiten, um grosse Datenmengen zu analysieren und zu interpretieren.
Data Engineers entwerfen, erstellen und pflegen Datensätze, die für die Datenanalyse genutzt werden können. Data Scientists nutzen ihre Fachkenntnisse in Mathematik, Statistik und Informatik, um erkennbare Verhaltensmuster in den Daten zu identifizieren. Datenanalysten nutzen diese Informationen dann zur Erstellung von Berichten und Erkenntnissen, die Unternehmen als Entscheidungsgrundlage dienen können.
Ein gut strukturiertes Datenanalyseteam ist der Grundstein für Unternehmen, die eine effektive Datenstrategie aufbauen wollen. Es ist wichtig, die aktuelle Datenreife des Unternehmens und den gewünschten Endzustand zu bewerten, bevor ein Expertenteam zusammengestellt wird. So kann sichergestellt werden, dass die geeigneten Mitarbeiter mit den nötigen Fähigkeiten für die Aufgabe eingestellt werden. Sobald das Team zusammengestellt ist, ist es wichtig, die notwendigen Werkzeuge und Ressourcen zur Verfügung zu stellen, die es für seinen Erfolg benötigt. Dazu gehört der Zugang zu zuverlässigen Datenquellen, leistungsfähigen Softwareprogrammen und anderen für die Analyse erforderlichen Technologien.
Um die Effizienz innerhalb eines Datenanalyseteams zu maximieren, ist es wichtig, dass jedes Teammitglied seine Rolle klar versteht. Dateningenieure sollten sich darauf konzentrieren, Datensätze zu entwerfen, die für Analysten einfach zu verwenden und gleichzeitig flexibel genug für künftige Anforderungen sind; Analysten hingegen sollten sich auf die Erstellung von Berichten konzentrieren, die für die Entscheidungsfindung nützlich sind. Des Weiteren ist bei allen Teammitgliedern die Fähigkeit zur Kommunikation gefragt, damit sie sowohl untereinander als auch mit anderen Abteilungen innerhalb des Unternehmens effektiv zusammenarbeiten.
Für die Entwicklung einer erfolgreichen Datenstrategie muss auch darüber nachgedacht werden, wie Ihr Unternehmen die Erkenntnisse aus seinen Analysebemühungen nutzen wird. Der Zugang zu Big Data allein ist nicht ausreichend; Sie brauchen Mitarbeiter, die diese Informationen in verwertbare Erkenntnisse umwandeln können, die dann von den Entscheidungsträgern in Ihrem Unternehmen genutzt werden können. Darüber hinaus ist es für die Entwicklung einer umfassenden Strategie von entscheidender Bedeutung, zu verstehen, wie die verschiedenen Abteilungen in Ihrem Unternehmen zusammenarbeiten, und sicherzustellen, dass alle Beteiligten auf gemeinsame die von der Unternehmensleitung oder den Interessengruppen festgelegten Ziele hinarbeiten.
Allgemein gesagt ist ein starkes Datenanalyseteam für die Entwicklung einer effektiven Datenstrategie für jedes Unternehmen, das fundierte Entscheidungen auf Grundlage zuverlässiger Informationen aus gesammelten Informationsquellen treffen möchte, unerlässlich. Entscheidend ist, dass jedes Teammitglied seine Rolle klar versteht, damit sie effizient zusammenarbeiten können und gleichzeitig nützliche Einblicke in die Interaktion zwischen den verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens erhalten, um die von der Unternehmensleitung oder den Interessengruppen festgelegten gemeinsamen Ziele zu erreichen.
5. Data Governance
Data Governance ist ein wesentlicher Bestandteil jeder erfolgreichen Datenstrategie. Hierbei geht es um die Festlegung von Richtlinien, Verfahren und Standards, die bei der Erfassung, Verarbeitung und Nutzung von Daten innerhalb einer Organisation unterstützen. Effektive Data Governance stellt sicher, dass die Geschäftsdaten sicher und verantwortungsbewusst gehandhabt werden, und ermöglicht gleichzeitig ihre sinnvolle, den Geschäftszielen des Unternehmens entsprechende Nutzung.
Data Governance kann in zwei Hauptkomponenten unterteilt werden: Datenmanagement und Datenzugriffskontrollen. Das Datenmanagement umfasst Aktivitäten wie die Organisation von Datensätzen nach Kategorien (z. B. demografische Daten von Kunden), die Schaffung wieder verwendbarer Prozesse für die Datenerfassung und -speicherung (z. B. Backups), die Überwachung der Systemleistung, die genaue Aufzeichnung von Änderungen an Datensätzen (Auditing) usw.
Bei der Datenzugriffskontrolle geht es hingegen um die Einrichtung eines Berechtigungsrahmens, der bestimmten Benutzern den Zugriff auf gewisse Datensätze oder die Durchführung verschiedener Operationen (z. B. das Datensatzlöschung) untersagt.
Schlüsselfaktor Datenkultur
Ein weiterer entscheidender Punkt ist die Schaffung einer „Datenkultur“ in Ihrem Unternehmen, in der jeder für die Befolgung der Richtlinien und Verfahrensweisen zur Datenverwaltung und Zugriffskontrolle verantwortlich ist. Dies erfordert die Einführung von Ausbildungsprogrammen, in denen die Mitarbeiter über ihre Rolle bei der Einhaltung dieser Regeln aufgeklärt werden, die Investition in Analysetools, die die Durchsetzung dieser Richtlinien erleichtern, die regelmäßige Überprüfung des Grads der Einhaltung in den einzelnen Abteilungen oder Standorten usw. Indem Sie dafür sorgen, dass alle Mitarbeiter ihre Rolle in Bezug auf Data Governance verstehen, können Sie sicherstellen, dass Sie Ihr Unternehmen vor potenziellen Risiken im Zusammenhang mit dem falschen Umgang mit sensiblen Daten oder der Nichteinhaltung geltender Vorschriften schützen können.
Wirksame Sicherheitsmaßnahmen sind für eine erfolgreiche Datenstrategie ebenfalls von entscheidender Bedeutung, da sie einen unbefugten Zugriff oder Datenmissbrauch verhindern. Dies kann Technologien wie Multi-Faktor-Authentifizierung oder Verschlüsselungstechniken einschließen. Es ist allerdings zu beachten, dass dies über den Einsatz von Technologie hinausgeht – es muss sowohl physische Sicherheitsmaßnahmen wie Zugangskontrollsysteme als auch organisatorische Prozesskontrollen wie Hintergrundprüfungen von Mitarbeitern vor der Gewährung von Zugangsrechten umfassen.
Insgesamt sind angemessene Data-Governance-Praktiken für eine erfolgreiche Datenstrategie unerlässlich – ohne sie laufen Unternehmen Gefahr, wertvolle Erkenntnisse durch den falschen Umgang mit ihren Datensätzen oder unsachgemäße Speichermethoden zu verlieren; sie können sich auch rechtlich haftbar machen, wenn sie die notwendigen Anforderungen in Bezug auf Datenschutz- oder Sicherheitsvorschriften nicht erfüllen. Bei der Planung der Gesamtstrategie Ihres Unternehmens sollte daher die Aufstellung solider Schutz- und Nutzungsregeln für Ihre Datenbestände oberste Priorität haben.
6. Data-Strategie Roadmap
Die Entwicklung einer effektiven Datenstrategie-Roadmap ist ein entscheidender Schritt für jede Organisation, die ihre Datenbestände optimal nutzen möchte. Ein funktionierender Aktionsplan enthält klare Ziele, Ausführungsschritte und messbare Meilensteine, anhand derer die Fortschritte verfolgt werden können.
Der erste Schritt bei der Entwicklung einer Datenstrategie-Roadmap besteht darin, den aktuellen Zustand und den gewünschten Zustand des Unternehmens zu definieren. Dies bedeutet, dass zu bewerten ist, auf welche Datensätze das Unternehmen derzeit Zugriff hat, wie diese genutzt werden und welche Art von Erkenntnissen daraus gewonnen werden. Bei dieser Bewertung sollten auch Faktoren wie der Schutz der Benutzerdatenschutz, Sicherheitsprotokolle, Gesetze zur Datenspeicherung und -weitergabe usw. berücksichtigt werden.
Sobald Sie den aktuellen und den Wunschzustand ermittelt haben, beginnt die Planung der Roadmap. Beginnen Sie damit, die Ziele Ihrer Strategie zu skizzieren – diese sollten quantitativer Natur sein (z. B. „Erhöhung der Genauigkeit der Kundensegmentierungsmodelle um 20 %“), damit sie im Laufe der Zeit leicht gemessen werden können. Arbeiten Sie von diesen Zielen ausgehend rückwärts, um die für die Umsetzung erforderlichen Schritte zu skizzieren. Denken Sie daran, Zeitpläne und Ressourcen (z. B. Budget oder Personal) einzuplanen, die für den erfolgreichen Abschluss jedes Schritts bereitgestellt werden müssen.
Nutzen Sie die Projektmanagementmethoden für eine ausgezeichnete Roadmap
Technische Lösungen (z.B. Investitionen in neue Softwareprogramme oder die Einstellung zusätzlicher Mitarbeiter) und organisatorische Änderungen (z.B. die Festlegung neuer Regeln für den Umgang mit Mitarbeiterdaten) sollten bei der Ausarbeitung Ihres Plans unbedingt berücksichtigt werden. Zudem sollten Sie Kontrollpunkte einplanen, an denen die Beteiligten den Fortschritt in wichtigen Abständen überprüfen können. So können Sie sicherstellen, dass alle Beteiligten das gewünschte Ergebnis im Auge behalten, und den Verantwortlichen die Möglichkeit geben, den Kurs bei Bedarf anzupassen.
Wenn Sie einen umfassenden Überblick über die einzelnen Schritte erstellt haben, ist es Zeit festlegen, welche Massnahmen Vorrang vor anderen haben. Berücksichtigen Sie bei der Zuweisung von Prioritätsstufen Faktoren wie zeitliche Beschränkungen oder Abhängigkeiten zwischen den Aufgaben. Vergessen Sie jedoch nicht die qualitativen Vorteile, wie z. B. die Verbesserung der Benutzererfahrung, wenn Sie entscheiden, wie schnell bestimmte Aufgaben Vorrang vor anderen haben sollten.
Insgesamt erfordert die Entwicklung eines umfassenden Fahrplans Sorgfalt und Weitsicht für die Umsetzung einer erfolgreichen Datenstrategie. Dabei sollten Sie sich nicht nur auf die Erfüllung der technischen Anforderungen konzentrieren, sondern in allen Phasen der Entwicklung die Auswirkungen auf Benutzer, Interessengruppen und andere Abteilungen des Unternehmens berücksichtigen. Mit sorgfältiger Planung und Überlegung kann ein effektiver Fahrplan erstellt werden, der eine Organisation zu ihren angestrebten Zielen führt.
7. Kulturwandel und Akzeptanz
Die Datenstrategie ist nun erfolgreich erstellt. Ausgestattet mit einem Fahrplan sind Sie bereit, mit Dateninitiativen fortzufahren.
Zu guter Letzt müssen Sie sich mit dem Thema Veränderungsmanagement befassen, da Ihre Teams mit vielen Veränderungen und möglicherweise neuen Verantwortlichkeiten und Erwartungen konfrontiert werden. Ohne Kulturwandel werden Ihre Bemühungen um die Datenstrategie nicht ihr gesamtes Potenzial erreichen.
In God we trust, all others must bring data.
Die Förderung einer datenzentrierten Kultur in einem Unternehmen ist eine wesentliche Voraussetzung für jede erfolgreiche Datenstrategie. Das fängt bei dem Vorbild des Top-Managements sowie der Führungskräfte an. Das Zitat von W. Edwards Deming verdeutlicht eine Beispielhafte Einstellung. Und kann bis zur Implementierung weitgehender Konzepte wie Data Mesh gehen.
Damit ein Unternehmen seine Daten effektiv nutzen kann, muss sichergestellt werden, dass alle Mitarbeiter – von der Unternehmensspitze abwärts – mit der sinnvollen Nutzung der Daten einverstanden sind. Dies erfordert nicht nur technische Fähigkeiten, sondern auch, dass die Mitarbeiter angemessen ausgebildet, befähigt und unterstützt werden.
Ein gutes Schulungskonzept ist für die Akzeptanz unerlässlich
Der erste Schritt zur Förderung einer datengesteuerten Kultur in Ihrem Unternehmen sollte die Fortbildung und Befähigung der Mitarbeiter sein. Dazu könnte das Angebot von Kursen und Seminaren zu Themen wie der Interpretation von Berichten, die aus Datensätzen abgeleitet werden. Oder Schulungen, die Verwendung von Tools wie SAP Analytics Cloud, Tableau, Power BI oder Excel erklären und den Mehrwert aufzeigen . Ebenso wichtig ist es, dafür zu sorgen, dass alle Mitarbeiter über die erforderlichen Zugriffsrechte und Berechtigungen verfügen, um mit Datensätzen arbeiten zu können – dies verschafft die nötige Autonomie, um eigenständig Erkenntnisse zu gewinnen.
Auch das verfügbare Budget spielt eine Rolle, wenn es um die Eigenverantwortung der Mitarbeiter in Bezug auf die Arbeit mit Datensätzen geht. Während Investitionen in modernste Analysesoftware oder die Einstellung von Experten in bestimmten Bereichen kostspielig sein können, tragen selbst kleine Investitionen – wie die Bereitstellung von Mitteln für Reisekosten zur Teilnahme an Konferenzen oder Schulungsprogrammen– dazu bei, die Arbeitsmoral hochzuhalten, indem sie den Mitarbeitern zeigen, dass ihre Bemühungen vom Unternehmen geschätzt werden.
Schlüsselfaktor Kommunikation
Und nicht zuletzt ist die Kommunikation des Erfolgs, der durch die Nutzung von Datenbeständen erzielt wurde, von entscheidender Bedeutung, wenn es darum geht, das Engagement der Mitarbeiter zu steigern. Erfolgreiche Initiativen dürfen nicht ohne Anerkennung bleiben, und das Sichtbarmachen konkreter Ergebnisse der Unternehmensstrategie (wie z. B. Umsatzsteigerungen oder Kostensenkungen) ist nicht nur eine Bestätigung der harten Arbeit aller Beteiligten, sondern ermutigt auch andere Abteilungen, ähnliche Initiativen zu erproben.
Insgesamt erfordert die Umsetzung einer erfolgreichen Datenstrategie mehr als nur technisches Know-How – es muss ein Umfeld geschaffen werden, in dem die Mitarbeiter die Notwendigkeit erkennen, mit Datensätzen zu arbeiten, sich von ihrem Unternehmen unterstützt und befähigt fühlen und Anerkennung und Belohnungen erhalten, wenn sie Erfolge erzielen. Mit einer solchen Unternehmenskultur stellen Unternehmen sicher, dass sie ihre Ressourcen effektiv nutzen und ihre Mitarbeiter entsprechend motivieren.
Starten Sie heute
Nachdem Sie nun die Bedeutung der Datenstrategie verstanden haben, sollten Sie den ersten Schritt machen und mit der Erstellung Ihres eigenen Plans beginnen. Integrieren Sie die sieben Schlüsselelemente, um den Wert Ihrer Datenbestände zu maximieren, Risiken zu verringern und die Effizienz zu steigern.
Wir helfen Ihnen gern, Ihrer erfolgreiche Datenstrategie zu entwickeln. Natürlich können Sie das Thema auch weiterhin einfach aufschieben. Sie werden genug andere Dinge auf dem Schreibtisch haben. Nur dann werden weiterhin Datensilos entstehen, anstatt die einzelnen Lösungen zu einer Business Analytics Plattform zu verbinden. Wo jeder Anwender, die Daten für seine Fragestellung findet, versteht und zur Entscheidungsfindung nutzen kann.
Beginnen Sie noch heute damit, die Macht der Daten freizusetzen und klare Wege zum Erfolg zu schaffen.
Dieser Blog ist Teil einer Serie von Beiträgen zur Business Analytics. Ich empfehle eine Business -Analytics-Platform aufzubauen. Ziel ist es, den Anwendern eine Plattform für Ihre Bedürfnisse zu bieten, wo sie alle Daten und Analytics-Tool finden.
Bisher veröffentlicht:
- Teil 1: Wie Business Analytics erfolgreich gestalten?
- Teil 2: Business Analytics vs. Business Intelligence
- Teil 3: Was ist SAP Analytics? Das SAP Data Warehouse-Portfolio
- Teil 4: SAP Analytics – Die Front End Produkte
- Teil 5: Data Plattform – Ein wichtiger Pfeiler der digitalen Transformation
- Teil 6: Auf dem Weg in die AWS
- Teil 7: Cloud – Fluch oder Segen?
- Teil 8: Mit Daten führen – warum Power BI häufig zur Auswahl steht
- Teil 9: Business Analytics Plattform: Agilität und Data Governance
- Teil 10: Advanced Analytics mit SAP und R
- Teil 11: Mit SAP PowerDesigner datenmodellgestützt entwickeln
- Teil 12: IBCS konforme Charts mit Tableau und graphomate
- Teil 13: Schnell neue Insights gewinnen: Ist jetzt der richtige Zeitpunkt, um mit der SAP Data Warehouse Cloud zu starten?
- Teil 14: Erste Schritte mit R
- Teil 15: Advanced Analytics mit R: Eine Übersicht
- Teil 16: Data Culture: Wie Sie bessere Entscheidungen im Unternehmen treffen
- Teil 17: BI-Self-Service unterstützen – das Data Mesh-Konzept umsetzen!