Eine fundierte Datenstrategie ist für den unternehmerischen Erfolg unverzichtbar – sowohl heutzutage als auch für die Zukunft. Ohne diese bleibt die sinnvolle Digitalisierung Ihres Unternehmens aus und Prozesse können nur schwer automatisiert werden. Eine auf Ihr Unternehmen zugeschnittene Datenstrategie bildet außerdem die Basis für hohe Datenqualität, welche wiederum die Entscheidungen und Innovationskraft beeinflusst.

Trotz dieser hohen Relevanz für zukunftsfähige Unternehmen setzen nicht viele eine erfolgreiche Strategie für ihr Datenmanagement um. Woran das liegt und wie Sie Ihre Datenstrategie planen können, erfahren Sie hier.

Daten, Strategie und fundiertes Know-how – das Fundament für erfolgreiche Unternehmen

Unter einer Datenstrategie wird der Plan verstanden, mit dem ein Unternehmen den Umgang mit Daten systematisch regelt und erweitert. Unter diesem umfassenden Ansatz werden Daten gesammelt, gespeichert, verwaltet und analysiert, um so für das Unternehmen wertvolle und umsetzbare Einsichten zu gewinnen.

Obwohl die technischen Aspekte dieses Datenmanagements vielen zuerst in den Sinn kommen und von hoher Wichtigkeit sind, beinhaltet die Strategie auch organisatorische und (unternehmens-)kulturelle Maßnahmen.

Dabei lassen sich die zentralen Ziele einer Datenstrategie wie folgt unterteilen:

  • Sicherung der Datenqualität (für verlässliche und konsistente Daten)
  • Datensicherheit und Compliance (Schutz sensibler Informationen, Einhaltung gesetzlicher Vorgaben)
  • Effizienzsteigerung (optimierte Prozesse, reduzierte Kosten)
  • Fundierte Entscheidungsfindung (präzise, vorausschauende Entscheidungen)
  • Innovationsförderung (neue Geschäftsmodelle und Produkte entwickeln)

Ohne eine Strategie bleiben Ihre Daten also weitestgehend ungenutzt und, aus unternehmerischer Sicht, wertlos. Um dennoch Wettbewerbsvorteile zu erkennen und weitere Geschäftsstrategien zu entwickeln, stehen Ihnen unterschiedliche Datenstrategien zur Verfügung.

Arten von Datenstrategien

Obwohl Datenstrategien dieselben grundlegenden Ziele verfolgen, werden sie je nach Ziel und Branche unterschiedlich ausgelegt. Hierbei haben sich diese vier Arten etabliert:

  • Defensiv: Dort, wo besonders strenge Datenschutzanforderungen herrschen, wird häufig eine defensive Datenstrategie genutzt. Dementsprechend finden Sie diese Strategien vor allem im Gesundheitswesen oder im Finanzsektor. Obwohl hiermit Risiken minimiert werden und die Compliance sichergestellt wird, sind diese Strategien weniger aggressiv oder dynamisch.
  • Offensiv: Solche Strategien zielen darauf ab, Daten aktiv zur Steigerung des Geschäftswerts einzusetzen. Anwendungsbereiche sind oftmals Marketing oder der Vertrieb – also volatile Sektoren. Die Daten werden hier verwendet, um Trends zu erkennen, Kundenbedürfnisse zu analysieren und Angebote präzise und personalisiert zu gestalten.
  • Zentralisiert: Bei einem zentralisierten Ansatz werden alle Daten und Arbeitsabläufe von einem zentralen System verwaltet und es gibt eine zentralisierte Datenquelle für alle Datenkategorien. Diese Strategie eignet sich besonders, um die Konsistenz und Übersichtlichkeit innerhalb des Unternehmens zu fördern.
  • Dezentralisiert: Eine dezentralisierte Strategie arbeitet nicht ohne zentrale Verwaltung – allerdings geht sie davon aus, dass unterschiedliche Sektoren die Daten unterschiedlich interpretieren und nutzen. Demnach verleiht eine solche Strategie den zentralen Quellen mehr Flexibilität und gibt einzelnen Abteilungen mehr Kontrolle über ihre Daten. Dies wird oft von großen Konzernen oder Organisationen mit unterschiedlichen Geschäftsfeldern genutzt.

Da diese vier Arten theoretischen Kategorien entsprechen, finden Sie in der Praxis sehr häufig Mischvarianten, die von Unternehmen zu Unternehmen variieren. Viele Unternehmen kombinieren beispielsweise den defensiven und zentralisierten Ansatz, um branchenspezifische Anforderungen an die Datensicherheit und ihre BI-Strategie optimal zu erfüllen.

Herausforderungen: Warum viele ihre Datenstrategie nur langsam oder gar nicht entwickeln

Ob es um den Einsatz von Qlik und SAP oder eine Kooperation mit weiteren Technologie-Partnern geht: Der Sinn einer ausgefeilten Strategie ist Unternehmern nicht entgangen und viele haben zumindest Teile einer Datenstrategie aufgebaut. Dennoch entwickeln die meisten Unternehmen von allein keine vollständige oder langfristige Strategie für sich.

Die Gründe hierfür sind vielfältig, lassen sich oftmals aber größeren Problemfeldern zuordnen:

  • Kultureller Wandel: Hiermit ist vor allem die Unternehmenskultur gemeint, die den Datenumgang reguliert. Eine datenorientierte Kultur erfordert beispielsweise, dass Mitarbeiter Daten als strategisches Asset betrachten und anzuwenden wissen. Dies erfordert Zeit und koordinierte, gezielte Schulungen.
  • Datensilos: In vielen Betrieben arbeiten die Datensysteme isoliert voneinander. Dies erschwert auch die Integration und Nutzung neuer Daten oder Business-Intelligence-Lösungen. Hierzu werden zunächst diese Barrieren abgebaut und eine stärkere Vernetzung aufgebaut, um ganzheitliche Einblicke zu ermöglichen.
  • Sicherheitsbedenken: Die Balance zwischen Datenzugänglichkeit und -sicherheit zu wahren, ist eine komplexe Aufgabe. Zudem fürchten viele Unternehmen, nicht mehr mit potenziellen Risiken zurechtzukommen, wenn neue Datenstrukturen eingeführt werden. Auch hierbei helfen die Schulungen, die phasenweise Integration und das Testen neuer Ansätze.
  • Talentmangel: Nicht zuletzt mangelt es vielen Betrieben an qualifizierten Fachkräften im Bereich Datenmanagement. Ohne Experten fällt es vielen schwer, eine solide Datenstrategie zu entwickeln, weshalb es hierfür zunächst Qlik-Berater wie effeqt als externe Unterstützung gibt. Zusätzlich werden bestehende Mitarbeiter im Laufe der Umstrukturierung kompetenter im Umgang mit Daten. Außerdem lockt die höhere Digitalisierung oftmals mehr und besonders jüngere Fachkräfte an.

So wird eine Datenstrategie aufgestellt

Da eine Datenstrategie ein umfassendes Unterfangen darstellt, wird sie schrittweise entwickelt und benötigt die Beteiligung aller relevanten Abteilungen. So werden die Bestände und künftigen Ziele für die technische, organisatorische und menschliche Ebene gesetzt:

  • Analyse: In der ersten Phase werden Ihre bestehenden Strukturen und Systeme geprüft. Hier wird die Datenqualität analysiert, welche Quellen Sie nutzen und welche Lücken bestehen.
  • Zielsetzung: Erst, wenn der Ist-Zustand Ihres Unternehmens vollumfänglich bekannt ist, geht es an die Zielsetzungen Ihrer Datenstrategie. Im Zuge der Analysen und dieser Phase wird nicht nur klar, welche Strategien am besten zu Ihnen passen, sondern auch, wo Ihre Prioritäten liegen sollten. Es geht nun darum, klare, messbare Ziele zu setzen, die mit der Datenstrategie erreicht werden sollen.
  • Implementierung: Stehen die Ziele fest, werden die notwendigen Tools, Technologien und weitere Mittel integriert, um diese zu erreichen – beispielsweise Cloud-Lösungen oder KI-Tools. Gute Technologie-Partner und Berater stehen Ihnen auch hier zur Seite, damit alle Betroffenen ihre Rolle verstehen.
  • Monitoring und Controlling: Zunächst werden die Fortschritte und Anpassungen der ersten Implementierung überwacht. Es wird in den meisten Fällen jedoch nötig, die Tools oder auch Teile der Datenstrategie im Laufe der Zeit anzupassen, um die Ziele zu erreichen. Der Prozess ist dynamisch und wächst mit Ihrem Unternehmen gemeinsam.

Mit einer durchdachten Datenstrategie schaffen Sie die Grundlage für langfristigen Erfolg und effiziente Arbeitsprozesse.