Warum brauchen Unternehmen eine Datenstrategie?
Der Nutzen einer Datenstrategie liegt darin, Orientierung und Klarheit zu schaffen. Daten gelten heute als Treiber für Innovation, neue Geschäftsmodelle und Effizienzsteigerungen. Ohne strategischen Rahmen bleiben diese Potenziale oft ungenutzt oder verlaufen sich in Einzelinitiativen, wichtig ist jedoch ein Gesamtblick. Dabei reicht es nicht aus, nur die technologische Seite zu betrachten.
Erst wenn Menschen und Technologie Hand in Hand gehen – Mitarbeitende befähigt werden, mit Daten zu arbeiten, Verantwortung übernehmen und Entscheidungen datenbasiert treffen – kann der volle Mehrwert entstehen.
Eine Datenstrategie hilft, Chancen zu identifizieren, Investitionen zu priorisieren und Risiken wie fragmentierte Datenlandschaften oder schlechte Datenqualität zu vermeiden. So entsteht ein roter Faden, der alle Aktivitäten rund um Daten auf ein gemeinsames Ziel ausrichtet.
Welche Elemente gehören zu einer Datenstrategie?
Eine umfassende Datenstrategie verbindet drei Perspektiven miteinander.
Aus der Business-Perspektive werden Unternehmensziele in konkrete Anwendungsfälle übersetzt. Ein systematisches Use-Case-Management sorgt dafür, dass Vorhaben nach Geschäftswert und Umsetzbarkeit priorisiert werden.
Die organisatorische Perspektive klärt Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse. Hier stehen Data Governance und Data Literacy im Mittelpunkt, damit eine datengetriebene Kultur entsteht und Mitarbeitende befähigt werden, Daten sinnvoll zu nutzen.
Die technische Perspektive liefert schließlich die Basis: Sie umfasst die Analyse der bestehenden Systemlandschaft, die Sicherstellung von Datenqualität und Verfügbarkeit sowie die Entwicklung einer zukunftssicheren Zielarchitektur.
Zentral oder dezentral: Wie organisiert man Datenverantwortung?
Eine wichtige Frage in der organisatorischen Perspektive ist die Verteilung von Datenverantwortung: Soll sie eher zentral oder dezentral erfolgen?
Zentrale Modelle bieten Kontrolle und Standardisierung, stoßen aber oft an Grenzen bei Geschwindigkeit und Nähe zum Geschäft.
Dezentrale Ansätze verankern Datenrollen direkt in den Fachbereichen und fördern Eigenverantwortung, erfordern aber ein höheres Maß an Regeln und Koordination. Das Konzept Data Mesh greift dieses Spannungsfeld auf und beschreibt verschiedene Ausprägungen – von stark zentralisiert über hybride Formen bis hin zu vollständig föderierten Modellen.
Welche Variante passt, hängt von Reifegrad, Zielen und Kultur des Unternehmens ab. Entscheidend ist, dass jedes Unternehmen ein für sich ausgewogenes Zusammenspiel von zentralen Standards und dezentraler Verantwortung definiert.
Wie entsteht eine Datenstrategie in der Praxis?
Die Entwicklung einer Datenstrategie folgt einem strukturierten Vorgehen. Zunächst wird ein Zielbild definiert, das eng mit der Unternehmensstrategie verknüpft ist. Darauf aufbauend erfolgt eine Bestandsaufnahme des Status quo, die den aktuellen Reifegrad sichtbar macht. Aus der Gegenüberstellung von Ist- und Soll-Zustand lassen sich konkrete Maßnahmen ableiten, die in einer Roadmap zusammengeführt werden.
Entscheidend ist ein pragmatischer Start: Leuchtturmprojekte zeigen schnelle Ergebnisse, steigern die Akzeptanz und liefern wertvolle Erfahrungen für die nächsten Schritte.
Im Anschluss wird die Strategie iterativ erweitert, regelmäßig überprüft und an neue Rahmenbedingungen angepasst.
Worin liegt der langfristige Mehrwert?
Eine Datenstrategie ist kein starres Dokument, sondern ein dynamischer Rahmen, der sich mit den Anforderungen des Unternehmens weiterentwickelt. Sie verbindet Business, Organisation und Technik zu einem gemeinsamen Vorgehen und macht Daten zu einem zentralen Treiber von Wertschöpfung. Unternehmen, die ihre Datenstrategie konsequent umsetzen, entwickeln sich Schritt für Schritt zur Data Driven Company und sichern sich damit nachhaltige Wettbewerbsvorteile.
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