7 Schritte für eine Datenstrategie

Dieser Artikel erläutert Schritt für Schritt, wie Unternehmen eine maßgeschneiderte Datenstrategie entwickeln können.

Was ist eigentlich Data Strategy?

Alle Organisationen arbeiten mit Daten, aber nur die wenigsten beschäftigen sich jenseits der betrieblichen oder gesetzlichen Anforderungen wirklich mit ihnen – dabei sind die eigenen Daten ein wahrer Schatz an Insights zur sinnvollen Aufstellung und Optimierung.

Dieses Potenzial kann man mit einer Datenstrategie nutzbar machen: Sie deckt die Erfassung, Organisation, Analyse und Aktivierung von Daten ab, um Organisationsziele zu erreichen.
Man könnte sie auch den Schlüssel zur effektiven Nutzung von Daten nennen: Sie hilft, vorhandene Daten effizient zu nutzen, Lücken zu identifizieren und neue Potenziale zu entdecken.

Es entsteht eine Roadmap, die technologische und organisatorische Schritte umfasst, um Daten als wertvolle Ressource für das Unternehmen zu etablieren.

Schritt 1: Purpose: Wieso eigentlich eine Datenstrategie?

Eine Datenstrategie soll auf die Organisationsziele einzahlen. Das kann Sales sein, oder die effiziente Gestaltung von Prozessen, Kundenbindung oder ganz schlicht auch nur die Erfüllung von regulatorischen Erfordernissen.

Oft bedeutet es einfach bessere, datengetriebene Entscheidungen treffen zu können.

Wichtig ist es, genau herauszuarbeiten, was man erreichen will, und diesen Zweck als Ausgangsbasis zu verwenden. Das kann auch bedeuten, dass je nach Bereich und Thema unterschiedliche Strategien erforderlich sind, die aber innerhalb der Organisation ein großes Ganzes ergeben sollten.

Um diese genauer herunterzubrechen, bietet es sich an, in Use Cases zu arbeiten.

Schritt 2: Use Case(s) - Daten gewinnbringend einsetzen

Um eine erfolgreiche Datenstrategie zu entwickeln, müssen konkrete Anwendungsfälle (Use Cases) identifiziert werden. Die Definition eines Use Cases hilft bei der Eingrenzung von Themen und Strukturen. Es gibt extrem viele Daten, unterschiedliche Datenarten, und ‘alles’ erfassen oder nutzen zu wollen führt oft zu überlangen Prozessen, die ohne Ergebnisse im Sand verlaufen. Ein klar abgegrenzter Use Case kann meist schnell umgesetzt werden und ermöglicht, ein Puzzleteil in der Gesamtstrategie einzufügen.

Schritt 3: Bestandsaufnahme und Gaps

Die Use Cases definieren dann auch, welche Informationen und Aktionen erforderlich sind. Welche Daten liegen bereits in der Organisation vor? Handelt es sich um strukturierte oder unstrukturierte Daten? Welche Qualität haben sie?

Eine Dateninventur gibt nicht nur Aufschluss über den aktuellen Stand, sondern zeigt auch mögliche Lücken auf. Durch eine systematische Bestandsaufnahme kann entschieden werden, ob neue Datenquellen erschlossen werden müssen und wie die vorhandenen Daten genutzt werden können.

Schritt 4: Governance, Consent & Compliance

Es ist nicht damit getan, Daten zu haben, man muss sie auch verwenden dürfen. Data Governance ist ein Kernthema jeder Data Strategy: Prozesse, Richtlinien, Rollen und Standards, die die Qualität, Sicherheit und Compliance der Daten sicherstellen. Consent und Consent Management sind wahrscheinlich die bekanntesten Themen in diesem Komplex, aber grundlegend ist im Sinne der Datensparsamkeit entscheidend, welche Daten für welche Zwecke benötigt werden, und wie diese verarbeitet und genutzt werden sollen bzw. können.

Schritt 5: Technologie - die richtigen Tools

Ist eine Excel-Tabelle der ideale Ort für Daten und Datenverarbeitung? Manchmal sicher, aber für große Datenmengen und viele Use Cases gibt es deutlich besser geeignete Tools. Die Auswahl der richtigen Tools und Plattformen ist eine zentrale Säule der Datenstrategie.

Datenerfassungs-Tools (Collection): Um Daten aus verschiedenen Quellen zu erfassen
Datenspeicherungslösungen (Storage): Für die (dauerhafte) Speicherung und das Management von Daten
Datenverarbeitungs-Tools (Processing): Zur Aufbereitung (Cleaning), Transformation und Analyse von Daten
Datenvisualisierung: Die Darstellung von Daten und Insights in leicht verständlicher, visueller Form
Datenaktivierung: Die Nutzung von Insights in automatischen Prozessen, zum Beispiel in Form von Segmenten oder Entscheidungen.

Die richtige Plattform hängt von den individuellen Use Cases sowie Art und Volumen von Daten ab. Häufig sind Data Warehouses und Cloud-Technologien heute die beste Option, um skalierbar und flexibel auf zukünftige Anforderungen einzugehen.

Schritt 6: Skills - Daten sind nichts ohne Menschen

Zwar können AI-Systeme viele Daten heute schnell und präzise analysieren, Entscheidungen werden aber immer noch von Menschen getroffen. Und so schlau sie auch sind, LLMs benötigen einen Input, einen Auftrag, um aktiv zu werden. Ohne menschliche Mitarbeiter geht es also (noch) nicht – und diese müssen über die notwendigen Skills verfügen, mit Daten zu arbeiten. Man spricht auch von Data Literacy, und meint damit die Fähigkeit, geplant und bewusst mit Daten zu arbeiten. Kenntnisse in Datenanalyse, Datenschutz und im Umgang mit den eingesetzten Technologien, besonders in den Bereichen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning gehören dazu. Die Hürden sind hier in den letzten Jahren kleiner geworden, und statt Pivot ist heute Prompt Engineering ein relevantes Thema – wichtig ist aber, die Qualifikation der Mitarbeiter sicherzustellen, durch Trainings zu erweitern und mit Weiterbildungen aktuell zu halten.

Schritt 7: Aktivierung - Von Insight zu Profit

Sobald die Datenstrategie implementiert ist, wird es Zeit, die Daten zu aktivieren. Durch die Konzentration auf Use Cases, die Puzzlestücke einer Gesamtstrategie bilden, sind erste Insights schnell generiert und können direkt umgesetzt werden. Mit den Resultaten aus den Use Cases lässt sich die Datenstrategie dann validieren und verfeinern – es ist kein einmaliger Prozess, sondern basiert auf kontinuierlicher Weiterentwicklung. Wichtig ist, dass man flexibel bleibt und kontinuierlich analysiert, was erfolgreich ist und wo angepasst werden sollte – Daten sind eine dynamische Ressource, die sowohl neue Mehrwerte schaffen kann, sich aber auch durch Regulation oder technische Entwicklung verändern kann.

Zusammengefasst:

Eine Datenstrategie ist heute für jede Organisation unverzichtbar. Ob Business Analyse oder das passende Marketingsegment für die nächste Kampagne: Statt Daten in Silos zu sammeln und nichts damit anzufangen, kann mit einer zielführenden Datenstrategie die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen geschaffen werden.

Das ist nicht immer von heute auf morgen möglich – die systematische Nutzung von Daten erfordert einige Überlegungen, und häufig auch Investitionen in Mitarbeiter und Technologie. Eine klare Strategie zu definieren ermöglicht die Entwicklung einer Roadmap mit den nächsten Schritten auf dem Weg zur Vision.

Wir unterstützen Sie gern bei der Entwicklung Ihrer individuellen Datenstrategie, um das volle Potenzial Ihrer Daten zu entfalten! Kontaktieren Sie uns: kontakt@e-dialog.group

7 Schritte für eine Daten­strategie

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