Datenstrategie: Warum sie wichtig ist und wie man eine erstellt

Angesichts des Tempos des modernen Geschäftsbetriebs und des Wettbewerbsdrucks, immer mehr Daten zu benötigen, stellen sich Unternehmen heute zu Recht die Frage, ob ihre Datenmanagementpraktiken ihre Geschäftsstrategien noch unterstützen – insbesondere diejenigen, die versuchen, Daten über mehrere Plattformen hinweg zu verwalten, um anspruchsvolle Echtzeit-Analysen und generative KI-Ergebnisse zu erzielen.

• Ermöglicht dieser wertvollste Vermögenswert eine bessere Agilität, um neue Trends und Chancen zu nutzen?
• Erhalten sie die Erkenntnisse, die sie für datengesteuerte Entscheidungen benötigen?
• Können sie die wachsende Datenmenge gemeinsam nutzen, oder ist sie in Abteilungs-Silos mit unterschiedlichen Governance-, Qualitäts- und Kostenkontrollen unterteilt?

Wenn die Antworten auf diese Fragen unbekannt sind, ist es an der Zeit, eine Datenstrategie zu entwickeln oder zu überarbeiten.

Was ist eine Datenstrategie?

Eine Datenstrategie ist ein umfassender Plan, der darlegt, wie ein Unternehmen seine Daten sammeln, verwalten, steuern, nutzen und daraus Wert schöpfen will. Sie wird zur Roadmap für die Ausrichtung von Datenaktivitäten an übergeordneten Geschäftszielen und legt die Ziele für die Daten-Demokratisierung und die Prioritäten für die Datenmanagementstrategie fest.

Was ist der Zweck einer Datenstrategie?

Die Datenstrategie erfordert Flexibilität, um sich an veränderte Geschäftsstrategien anzupassen. Wenn das Geschäftsziel Ihrer Datenaktivitäten darin besteht, die Effizienz/Leistung zu steigern und den Umsatz zu erhöhen, unterscheidet sich Ihre Strategie von einem transformativeren Ziel, datengesteuert zu werden und Daten als Produkt zu monetarisieren. Beide erfordern jedoch einen einheitlichen Ansatz für das Sammeln, Pflegen, Sichern und Analysieren von Daten.

Der Unterschied zwischen Datenmanagement und Datenstrategie

Verwechseln Sie Datenstrategie nicht mit Datenmanagement. Datenmanagement umfasst die Prozesse und Systeme, die zum Sammeln, Speichern, Orchestrieren und Teilen von Daten im gesamten Unternehmen verwendet werden. Es konzentriert sich auf operative Aspekte wie die Dateninfrastruktur und das Datenlebenszyklusmanagement.

Warum ist eine Datenstrategie wichtig?

Die Datenstrategie beeinflusst alle Aspekte eines Unternehmens. Geschäftswert wird nur dann freigesetzt, wenn Datensilos beseitigt werden und Mitarbeiter, Stakeholder und Kunden geschult werden, um Erkenntnisse zu gewinnen.

Daten-Demokratisierung findet statt, wenn jeder im Unternehmen über die notwendige Schulung und die Werkzeuge verfügt, um auf Daten zuzugreifen und diese zu verstehen. Um Vertrauen und breite Akzeptanz zu gewinnen, erfordert jede Komponente der Datenpipeline ein hohes Maß an Recherche und Zustimmung von oben nach unten im Unternehmen, um die Systeme und Praktiken zu bestimmen, die die Teams beim Sammeln, Speichern oder Interagieren mit Daten verwenden werden.

Wenn Daten und KI für alle verfügbar sind, reduziert dies die Abhängigkeit vom technischen Personal und schafft Rahmenbedingungen für Datenschutz und organisatorische Kontrolle. Die treffung datenbasierter Geschäftsentscheidungen beinhaltet jedoch auch einen kulturellen Wandel mit größerer Transparenz, Zusammenarbeit und Qualitätskontrolle.

Data Governance und KI gehen Hand in Hand. Der Aufbau effektiver Large Language Models (LLMs) wäre ohne qualitativ hochwertige, sichere Daten nicht möglich. Nicht nur, dass Unternehmen, die Compliance-pflichtig sind, genau verfolgen müssen, wie Daten im Unternehmen fließen, sondern wenn sie KI-Modelle trainieren, müssen sie den Regulierungsbehörden erklären, wie diese Modelle funktionieren und woher die Daten stammen, um die Datenqualität sicherzustellen. Separate Daten- und KI-Plattformen schaffen Governance-Silos, die zu eingeschränkter Sichtbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen führen.

Eine solide Datenstrategie erleichtert die Einführung und hilft bei der Planung von Änderungen an Arbeitsabläufen und neuen Interaktionsmöglichkeiten mit Daten. Wenn Daten im gesamten Unternehmen demokratisiert werden, birgt dies Risiken. Die Strategie sollte Governance-Prioritäten bezüglich Eigentümerschaft und Zugriff festlegen und helfen, Lücken zu identifizieren, um Korrekturmaßnahmen zur Verbesserung des Betriebs, zur Steigerung des Kundenerlebnisses und zur Förderung des Wachstums zu ergreifen.

Die Datenstrategie definiert die Metriken zur Verfolgung erfolgreicher Ergebnisse, hilft aber auch bei der Planung von Experimenten und neuen KI-Investitionen.

Die Vorteile einer Datenstrategie

Ohne eine Strategie für effektive Governance und die Fähigkeit, Daten zu teilen, könnten Unternehmen keine spannenden Technologien wie maschinelles Lernen und generative KI nutzen, um zu innovieren und neue Werte aus ihren Daten zu schöpfen. Neben der Beseitigung von Engpässen und der Verbesserung der Daten-Demokratisierung entlastet eine Datenstrategie die Datenteams von ständigen Anfragen und Tickets, damit sie sich auf fortgeschrittenere Arbeiten wie Machine Learning (ML) und KI-Modelle konzentrieren können. Mögliche Vorteile sind:

Fundierte Entscheidungsfindung

Echtzeit-Datenanalyseberichte ermöglichen es Unternehmen, neue Herausforderungen oder Chancen schnell mit genauen, datengesteuerten Geschäftsentscheidungen anzugehen.

Gesteigerte Effizienz und Kosteneinsparungen

Ineffiziente Prozesse, die die Entscheidungsfindung behindern und zu schlechten Ergebnissen führen, werden eliminiert.

Hilft bei der Schaffung einer datenfokussierten Kultur

Eine Datenstrategie bietet eine Roadmap für das gesamte Unternehmen mit Unterstützung von oben, Schulungen und verbesserter Datenkompetenz in der gesamten Organisation.

Daten-Governance/reduziertes Risiko:

Das Wissen, dass Daten gesetzeskonform gesammelt, organisiert und geteilt werden können, unter Einhaltung relevanter Vorschriften wie der EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und dem Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), trägt dazu bei, eine hohe Zuverlässigkeit und Sicherheit zu gewährleisten und Geschäftsrisiken zu mindern.

Verbessert das Kundenerlebnis

Die Fähigkeit, Echtzeit-Kundendaten zu sammeln und zu analysieren, ermöglicht es Unternehmen, ihre Online-Erlebnisse und Angebote zu personalisieren. Kommen Sie Ihren Kunden durch Engagement-Strategien mit KI, ML und Automatisierung näher, um eine Grundlage für die Personalisierung zu schaffen.

Wie eine Datenstrategie zur Erreichung von analytischer und KI-Reife beitragen kann

Bei der Festlegung einer Datenstrategie für die Zukunft kann es hilfreich sein, die aktuelle analytische Reife des Unternehmens zu untersuchen. Organisationen, die nur unstrukturierte Daten speichern, verfügen praktisch über keine Analysen, außer dem, was sie aus Tabellenkalkulationen ableiten können. Ihre Daten sind wahrscheinlich isoliert, und ihnen fehlen die Fähigkeiten, die Rohdaten zu analysieren. In dieser Phase sollten sie bestimmen, welche Fragen sie stellen möchten, um mehr Wert aus ihren Daten zu ziehen.

Während Unternehmen ihre analytischen Fähigkeiten ausbauen, erwerben sie fortgeschrittene SQL- und Predictive-Modeling-Kenntnisse, um Trends vorherzusagen. Sie verwenden Datenmodellierungswerkzeuge, um die Orchestrierung von Informationen zu automatisieren. Auf der höchsten Stufe der analytischen Reife erhalten Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse darüber, warum etwas geändert wurde und wie darauf zu reagieren ist. Diese Ebene der präskriptiven Analytik beinhaltet die Arbeit mit großen Datensätzen unter Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen und KI-Modellen.

Um dies zu erreichen, werden die Datenspeicher typischerweise als „Single Source of Truth“ zentralisiert, während verschiedene Funktionen und Geschäftsbereiche diese dann mit ihren eigenen Bezeichnungen (Metadaten) und Berichten gemäß ihren Anforderungen in einer stärker gemischten Datenstrategie transformieren.

Das Verständnis des Niveaus der analytischen Reife kann aufzeigen, wo ein Unternehmen stehen muss und worauf es sich konzentrieren muss, um Hindernisse zu beseitigen. Genau dafür ist eine Datenstrategie da.

Wie man eine Datenstrategie aufbaut

Eine gute Datenstrategie beginnt mit einer ehrlichen Einschätzung von „Wo stehe ich und warum stehe ich dort?“ in Bezug auf den aktuellen Geschäftswert eines Datenbestands. Diese Bewertung sollte helfen, Lücken bei Ressourcen, Prozessen, Werkzeugen und Personal zu identifizieren. Die richtigen Leute im Raum zu haben, ist der erste von vielen Schritten:

1. Stellen Sie ein Team zusammen

   • Wer ist ein wesentlicher Stakeholder im Team für die Datenstrategie? Dieses funktionsübergreifende Team sollte Stakeholder vertreten, die Zugriff auf relevante Daten haben, mit dem gemeinsamen Ziel, Silos aufzubrechen, um Daten für alle im Unternehmen zu demokratisieren.

2. Wählen Sie Ihre Ziele

   • Definieren Sie die Geschäftsziele und -ergebnisse für die Datenstrategie, wie z. B. Steigerung der operativen Effizienz, Verbesserung des Kundenerlebnisses, Umsatzwachstum oder Kostensenkung und Interpretation der Daten, um sie aussagekräftiger und handlungsorientierter zu machen.

3. Bewerten Sie Ihre aktuelle Situation

   • Was sind die aktuellen Datenquellen, wo befinden sie sich, wer besitzt sie und wer hat Zugriff darauf? Welche Systeme, Werkzeuge und Prozesse sind implementiert und welches Maß an analytischer Reife ist derzeit vorhanden? Ermitteln Sie, welche anderen Datenquellen verfügbar sind, und identifizieren Sie Lücken oder Herausforderungen, die angegangen werden müssen.

4. Erstellen Sie eine Roadmap

   • Was ist der Aktionsplan – die Initiativen und Projekte, die zur Erreichung der gewünschten Ergebnisse erforderlich sind? Diese Roadmap sollte Zeitpläne, Ressourcenanforderungen und Meilensteine zur Fortschrittsverfolgung enthalten.

5. Festlegung klarer, übergreifender Richtlinien

   • Was sind die Prinzipien und Standards, die die Verwendung hochwertiger Daten gewährleisten? Skizzieren Sie die wichtigsten Rollen und Verantwortlichkeiten, Zeitpläne und erforderlichen Ressourcen.

6. Investition in neue benötigte Technologien

   • Welche neuen Technologien oder Ansätze werden neue Möglichkeiten eröffnen, wie z. B. Datenintegrationsplattformen und Datenmanagementlösungen? Haben Sie die Analysefähigkeiten, die für die Gewinnung von Erkenntnissen aus den gesammelten Daten und die Visualisierung der Informationen in verständlicher Weise unerlässlich sind? Welche vorhandenen Ressourcen, Systeme und Tools können genutzt werden? Eine robuste Infrastruktur muss große Datenmengen verarbeiten können.

7. Schulung und Aufbau einer datenzentrierten Kultur

   • Welche neuen Fähigkeiten werden benötigt, um mit neuen Datentypen, sich ändernden Geschäftsanforderungen und technologischen Fortschritten Schritt zu halten? Gibt es einen dedizierten Raum, um neue Modelle des maschinellen Lernens und KI-Funktionen zu experimentieren und zu testen?

8. Regelmäßige Überwachung und Neubewertung

   • Was sind die Erfolgsmaße? Verwenden Sie aussagekräftige Metriken und definieren Sie KPIs, die mit den Geschäftszielen übereinstimmen. Legen Sie Benchmarks fest, um den Fortschritt im Laufe der Zeit zu messen, und nutzen Sie datengesteuerte Erkenntnisse, um bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen, damit Sie mit sich entwickelnden Geschäftszielen und Marktbedingungen Schritt halten.

Herausforderungen bei der Implementierung einer Datenstrategie

Wenn es um Datenstrategie und das Team geht, werden mangelnde Datenkompetenz und fehlende Tools jede wirkliche Demokratisierung von Daten behindern. Das Personal sollte geschult werden, um mit komplexen Datensätzen zu arbeiten und zu verstehen, wie diese zur Steigerung des Geschäftswerts genutzt werden können.

Leute ins Boot holen

Strategieumsetzung wird auch ohne Zustimmung von oben nach unten in der Organisation behindert. Erfolgreiche datengesteuerte Unternehmen schaffen eine Kultur der Daten und KI mit gemeinsamen Werten, Einstellungen und Verhaltensweisen, die datengesteuerte Entscheidungen fördern und die Geschäftsleistung verbessern.

Sicherstellen, dass es erreichbar und nachhaltig ist

Die Neugestaltung einer Datenstrategie und die Änderung einer Kultur ist ein Prozess. Stellen Sie sicher, dass die Ziele und Vorgaben erreichbar und nachhaltig sind. Konzentrieren Sie sich auf das, was kurzfristig machbar und wertvoll ist, und bauen Sie mit jedem erfolgreichen Ergebnis das Vertrauen und die Fähigkeiten der Organisation auf.

Wahl des richtigen Typs für Ihr Unternehmen

Die Wahl der richtigen Art von Datenstrategie kann ebenfalls eine Herausforderung sein. Eine übermäßige Betonung von Zuverlässigkeit, Sicherheit und Compliance kann Experimente und Innovationen verhindern.

Fallstudie zur Datenstrategie: Databricks und Thomas

Ein zentrales Prinzip einer modernen Datenstrategie ist „Daten für die Vielen, nicht für die Wenigen.“ Daten sind der Kern von allem für den globalen Anbieter von Talentbewertungen Thomas, der seinen Beratungsbetrieb in ein SaaS-basiertes Self-Service-Geschäftsmodell umgewandelt hat. Die Umstellung erforderte eine Verlagerung von der Stapelverarbeitung zur Verarbeitung von Echtzeitereignissen. Dies erhöhte die Arten und Mengen der erfassten Daten um 400 %, um neue Funktionen für maschinelles Lernen und KI, Analysen und BI-Berichte zu ermöglichen.

Darüber hinaus war die Datenumgebung von Thomas nicht gut integriert, was dazu führte, dass das Datenteam mehr Zeit und Ressourcen für die Datenübertragung zwischen Systemen aufwendete. Der Umstieg auf einen Data Lake als einzige Quelle der Wahrheit ermöglichte es dem Datenteam, Probleme effektiver und effizienter zu identifizieren und zu lösen und Self-Service-Analysen voranzutreiben.

Luke Treglown, Senior Manager of Data Science bei Thomas, schreibt, dass Dateneinblicke „etwa 40 % schneller geliefert werden als mit unserem früheren Datenstack. Wir können Korrekturen und neue Lösungen viel schneller implementieren, wodurch etwa 20 % der Zeit unseres Data-Science-Teams für Innovation und Experimente frei werden.“

Entfesseln Sie noch heute die Kraft Ihrer Daten

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(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag