So entwickeln Sie eine Unternehmensdatenstrategie

1. Definieren Sie klare Geschäftsziele für Dateninitiativen

Eine erfolgreiche Unternehmensdatenstrategie basiert auf einer engen Abstimmung zwischen Dateninitiativen und Geschäftszielen. Maßnahmen im Bereich Datenmanagement und -analyse sollten Prioritäten wie fundiertere Entscheidungsfindung, Verbesserung des Kundenerlebnisses, Optimierung der Geschäftsabläufe, Risikominderung und Innovationsförderung direkt unterstützen.

Um diese Abstimmung zu erreichen, arbeiten Sie eng mit Führungskräften und der Geschäftsleitung zusammen, um kritische Ziele zu identifizieren, die von einer effektiven Datennutzung abhängen. Die Einbindung wichtiger Stakeholder von Anfang an stellt sicher, dass die Datenstrategie echte geschäftliche Anforderungen berücksichtigt und die Auswahl geeigneter Technologien leitet, um diese zu erfüllen. Dateninitiativen, die an messbare Geschäftsergebnisse geknüpft sind, erhalten eher die Unterstützung der Geschäftsleitung und nachhaltige Investitionen in die für den langfristigen Erfolg erforderlichen Ressourcen.

2. Bewerten Sie die bestehende Datenlandschaft in Ihrem Unternehmen

Verschaffen Sie sich als Nächstes einen umfassenden Überblick über die aktuelle Datenumgebung des Unternehmens. Eine umfassende Bestandsaufnahme dokumentiert vorhandene Technologien, Fähigkeiten, Herausforderungen und Verbesserungsmöglichkeiten. Das Datenmanagementteam sollte diese mit klarer Transparenz über alle Datenbereiche und Geschäftsprozesse im gesamten Unternehmen durchführen.

Überprüfen Sie im Rahmen der Bestandsaufnahme Quellsysteme, Datenplattformen, Integrationsprozesse, Governance-Strukturen und Analyseanwendungen sowie den Datenfluss zwischen IT-Systemen in verschiedenen Abteilungen oder Geschäftsbereichen. Dadurch werden Probleme wie Datensilos, inkonsistente Datendefinitionen, eingeschränkte Metadatentransparenz und begrenzter Zugriff auf relevante Daten aufgedeckt. Die Identifizierung dieser Lücken ermöglicht es Datenverantwortlichen, Initiativen zu priorisieren und einen realistischen Fahrplan für die Umsetzung der Datenstrategie zu erstellen.

3. Legen Sie den Sollzustand für Datenmanagement und -analyse fest

Sobald die Bestandsaufnahme abgeschlossen und die Ergebnisse ausgewertet sind, formulieren Sie, was gut funktioniert und wo Änderungen in den Datenmanagement- und Analyseprozessen erforderlich sind. Die Definition des Sollzustands verdeutlicht, was das Unternehmen durch diese Änderungen erreichen kann. Diese Vision sollte auf den zuvor identifizierten geschäftlichen Erfordernissen für jeden Datenbereich und jede Funktion basieren.

Legen Sie im Rahmen dieses Schritts Erwartungen an die Datenqualität fest und entwerfen Sie Pläne zur Harmonisierung zentraler Datenmanagementprozesse wie Datenintegration, Metadatenmanagement und Stammdatenmanagement. Dies gewährleistet Konsistenz über alle Systeme hinweg und einen zuverlässigen Zugriff auf relevante und vertrauenswürdige Daten.

4. Identifizieren und priorisieren Sie kritische Datenbereiche

Der strategische Wert von Daten variiert. Während eine Unternehmensdatenstrategie per Definition alle Datenbereiche abdecken sollte, sollten Sie die anfänglichen Umsetzungsbemühungen auf die Bereiche und die damit verbundenen Datensätze konzentrieren, die für den Geschäftsbetrieb und die Entscheidungsfindung am wichtigsten sind.

Das Identifizieren und Priorisieren der wertvollsten Datenbereiche ermöglicht es Datenverantwortlichen, Ressourcen in Bereiche zu lenken, in denen Verbesserungen im Datenmanagement und in der Analyse die größten geschäftlichen Auswirkungen haben. In einem Einzelhandelsunternehmen ermöglicht beispielsweise die Verbesserung der Qualität der Kundendaten genauere Analysen für gezieltes Marketing und einen besseren Kundenservice. Die Konzentration auf Bereiche mit hohem Wert trägt zudem dazu bei, den Nutzen der Datenstrategie aufzuzeigen und Impulse für eine stärker datenzentrierte Kultur zu setzen.

5. Erstellen Sie einen Umsetzungsplan

Nachdem Sie definiert haben, was Ihr Unternehmen mit Daten zur Unterstützung der geschäftlichen Prioritäten erreichen möchte und was dafür erforderlich ist, erstellen Sie einen Umsetzungsplan, der detailliert beschreibt, wie dieses Ziel erreicht werden soll. Eine gut konzipierte Roadmap ordnet Dateninitiativen zeitlich so an, dass sie realistisch und messbar sind.

Dies erfordert ein Gleichgewicht zwischen Ehrgeiz und Realismus, um nachhaltige, disziplinierte Fortschritte bei der Datenstrategie zu ermöglichen, anstatt eine Reihe unzusammenhängender kurzfristiger Projekte – oder, schlimmer noch, übertriebene Versprechungen bei geplanten Implementierungen. Die Roadmap sollte zudem langfristige Ziele, wie eine stärkere Datenorientierung oder den Einsatz von KI, mit konkreten Schritten in den Datenmanagement- und Analyseprozessen verknüpfen.

6. Entwickeln Sie Datenprinzipien und strategische Leitplanken

Integrieren Sie Datenprinzipien und strategische Leitplanken in die Datenstrategie, damit diese Entscheidungen zum Datenmanagement und zur Datennutzung aktiv beeinflussen, anstatt nur abstrakte Richtlinien zu sein. Grundlegende Prinzipien – wie die Behandlung von Daten als Unternehmenswert, die Gewährleistung ihrer Genauigkeit und Zugänglichkeit sowie die Etablierung einer Single Source of Truth durch transparente Datenmanagementpraktiken – sollten direkt in das Datenbetriebsmodell und die Architektur einfließen. Dies fördert Datenkonsistenz, Wiederverwendbarkeit und Vertrauen im gesamten Unternehmen.

Strategische Leitlinien sind operative Einschränkungen und Anforderungen in Bereichen wie Datenschutz, Sicherheit, ethische Datennutzung, Datenqualität und Gestaltung der Datenplattform. Verankern Sie diese in der Datenstrategie als Teil der Data-Governance-Richtlinien und der Umsetzungs-Roadmap. Die Abstimmung geeigneter Leitlinien mit der Umsetzung von Dateninitiativen gibt eine klare Richtung für die angemessene Datennutzung vor, reduziert datenbezogene Risiken und ermöglicht es Business-Intelligence-, Data-Science- und Geschäftsteams, innerhalb klar definierter Grenzen selbstbewusst innovativ zu sein.

7. Erstellen Sie ein Data Governance Framework und weisen Sie Datenverantwortlichkeiten zu

Ein starkes Data-Governance-Programm ist ein entscheidender Bestandteil einer Datenstrategie. Effektive Data Governance stellt sicher, dass Daten konsistent und zuverlässig bleiben und ordnungsgemäß verwaltet und genutzt werden. Ohne sie können verschiedene Probleme auftreten. Beispielsweise können verschiedene Abteilungen widersprüchliche Datendefinitionen erstellen oder die Datenqualität kann sich verschlechtern, was Geschäftsentscheidungen aufgrund unvollständiger oder ungenauer Informationen beeinträchtigt.

Nehmen Sie die Implementierung des Data Governance Frameworks als grundlegenden Punkt in die Roadmap der Datenstrategie auf. Die Strategie sollte auch detaillierte Erwartungen an die Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus sowie die Rolle der Data Governance bei der Unterstützung der Geschäftsziele enthalten. Arbeiten Sie zudem mit den Stakeholdern aus dem Unternehmen zusammen, um die Verantwortung für Datenbestände den entsprechenden Personen oder Teams zuzuweisen und diese damit zu beauftragen, sicherzustellen, dass die von ihnen betreuten Daten gemäß den Governance-Richtlinien verwaltet und genutzt werden.

8. Entwerfen Sie eine Unternehmensdatenarchitektur

Eine Datenarchitektur bildet die technische Grundlage für die Verwaltung und Bereitstellung von Daten. Sie definiert und visualisiert, wie Daten systemübergreifend verarbeitet, integriert, gespeichert und abgerufen werden. In vielen Unternehmen hat sich die bestehende Datenarchitektur jedoch im Laufe der Zeit entwickelt, oft Stück für Stück und ohne unternehmensweiten Fokus. Infolgedessen führen Redundanzen und Lücken in der Architektur zu Herausforderungen beim Datenzugriff und bei der Datennutzung.

Um diese Probleme anzugehen, entwerfen Sie im Rahmen der Datenstrategie eine Unternehmensdatenarchitektur. Neben einem übergeordneten Architekturentwurf sollte diese Artefakte wie Datenmodelle, Datenflussdiagramme und Dokumente umfassen, die die Datennutzung den Geschäftsprozessen zuordnen. Eine gut konzipierte Datenarchitektur leitet Datenmanagementprozesse, unterstützt Teams dabei, Datenherausforderungen zu identifizieren, und unterstützt sowohl das operative Berichtswesen als auch fortgeschrittene Analysen.

9. Implementieren Sie Kontrollen für Sicherheit, Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Der Schutz der ständig wachsenden Datenmengen, die Unternehmen sammeln und nutzen, ist entscheidend, um geschäftliche Probleme zu vermeiden. Neben strategischen Leitplanken, die übergeordnete Grenzen für das Datenmanagement und die Datennutzung setzen, muss eine Datenstrategie spezifische Kontrollen enthalten, um Risiken für die Datensicherheit und den Datenschutz zu mindern. Stellen Sie beispielsweise sicher, dass nur autorisierte Benutzer auf sensible Daten zugreifen können und dass potenzielle Sicherheitsbedrohungen durch vordefinierte Pläne zur Reaktion auf Vorfälle schnell erkannt und behoben werden können.

Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ist mittlerweile ebenfalls ein umfassenderes Thema, da immer mehr Datenschutzgesetze einen verantwortungsvollen Umgang mit personenbezogenen Daten sowie Transparenz über die Datennutzung vorschreiben. Integrieren Sie Compliance-Mechanismen in die Datenstrategie, um rechtliche Risiken zu minimieren und das Vertrauen von Kunden und Geschäftspartnern zu wahren.

10. Fördern Sie Datenzugänglichkeit und Datenkompetenz

Vertrauenswürdige Daten denjenigen zugänglich zu machen, die sie benötigen, ist ein Kernziel einer Unternehmensdatenstrategie. Der Datenzugriff ist nicht mehr auf technische Spezialisten beschränkt. Eine moderne Datenstrategie unterstützt den kontrollierten, geregelten Zugriff für Geschäftsanwender und Datenanalysten durch benutzerfreundliche Dashboards, Self-Service-Analyse-Tools und zentralisierte Datenkataloge.

Datenzugänglichkeit allein reicht jedoch nicht aus. Eine verbesserte Datenkompetenz ist ebenfalls unternehmensweit erforderlich, um den aus Datenbeständen abgeleiteten Geschäftswert zu maximieren. Entwickeln Sie als Teil der Datenstrategie ein Programm zur Förderung der Datenkompetenz, das Erwartungen an die Mitarbeiter festlegt und Schulungen umfasst, um ihnen zu helfen, datenkompetenter zu werden.

11. Bauen Sie Unterstützung für BI-, Advanced-Analytics- und KI-Anwendungen ein

In der Vergangenheit konzentrierten sich Datenstrategien oft in erster Linie auf die Bereitstellung von Daten für den Einsatz in BI- und Reporting-Anwendungen. Heute müssen sie sich jedoch auch auf die Daten konzentrieren, die für den Ausbau von Advanced-Analytics- und KI-Anwendungen in Unternehmen benötigt werden.

Integrieren Sie Unterstützung für Techniken und Tools wie Predictive Analytics, maschinelles Lernen sowie generative und agentische KI in die Unternehmensdatenstrategie. Bei effektiver Nutzung helfen sie Unternehmen dabei, Muster in großen Datensätzen zu erkennen, Trends zu prognostizieren, Daten effizienter zu untersuchen und Geschäftsprozesse zu optimieren oder zu automatisieren. Sie sind jedoch auf die solide Datenbasis angewiesen, die eine Datenstrategie bietet.

12. Definieren Sie Kennzahlen zur Überwachung und Weiterentwicklung der Datenstrategie

Eine Datenstrategie sollte sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln, wenn sich geschäftliche Prioritäten, Datensätze, Technologien und Vorschriften ändern – und wenn Probleme erkannt werden. Um diese Weiterentwicklung zu steuern, definieren Sie KPIs und andere Kennzahlen, um die Wirksamkeit von Dateninitiativen zu verfolgen. Berücksichtigen Sie dabei Aspekte wie Datenqualität, Governance-Maßnahmen sowie Datenverfügbarkeit, -sicherheit und -nutzung.

Durch deren Überwachung können Daten- und Führungskräfte den Fortschritt von Initiativen bewerten und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren. Regelmäßige Überprüfungen und die kontinuierliche Verfeinerung der Datenstrategie stellen sicher, dass diese weiterhin auf die Bedürfnisse des Unternehmens abgestimmt ist und geschäftlichen Mehrwert liefert. Machen Sie dies von vornherein deutlich, wenn Sie die Erwartungen an die Strategie festlegen, damit es für niemanden eine Überraschung ist.

Dieser Artikel ist im Original in englischer Sprache auf Search Data Management erschienen.