Daten­strategie – Startpunkt des Daten­managements Datenstrategie Ziele festlegen und messbar erreichen

Ein Kernbaustein eines Datenmanagements ist eine klare Datenstrategie. 70% der Unternehmen, die eine dedizierte Datenstrategie entwickelt haben, geben an sich durch die gezielte Verwendung ihrer Daten vom Wettbewerb abheben zu können.

Ein effektives Datenmanagement hilft Unternehmen dabei, Kunden besser zu verstehen, Prozesse zu automatisieren und Services und Produkte datengetrieben zu verbessern. Darüberhinaus ist eine Datenstrategie ein wichtiger Treiber für die Nachhaltigkeitsstrategie in Unternehmen und den damit verbundenen Reporting- und Transparenzbedarfen.

Doch was beinhaltet eine Datenstrategie und was braucht es diese messbar umzusetzen?

Was ist eine Datenstrategie?

Eine Datenstrategie legt fest, welche Ziele ein Unternehmen mit einem Datenmanagement erreichen will, sie skizziert die notwendigen technischen und organisatorischen Fähigkeiten, die für den Aufbau notwendig sind und legt den Fahrplan zu deren Umsetzung fest.

Im Einzelnen beinhaltet eine Datenstrategie diese Elemente:

Wie entwickelt man eine erfolgreiche Datenstrategie?

Eine erfolgreiche Datenstrategie beginnt mit der Definition der Vision, Mission und Ziele, die mit dem Datenmanagement im Unternehmen erreicht werden sollen. Anschließend empfiehlt es sich Daten Use-Cases auszuarbeiten, die einen klaren geschäftlichen Mehrwert der Daten-Initiativen für das Unternehmen aufzeigen. Basierend auf den ausgearbeiteten Daten Use-Cases und Maßnahmen können benötigte technologische und organisatorische Fähigkeiten abgeleitet werden. Auf der Datenmanagement Roadmap lässt sich die Umsetzung der Maßnahmen strategisch nachvollziehen und gegeben der geschäftlichen Anforderungen flexibel priorisieren.

Worauf es im Detail bei der Entwicklung der Datenstrategie ankommt ist unterhalb aufgeführt.

Datenstrategie –  Vision, Mission und Ziele

Die Daten Vision, Mission und Ziele sollten basierend auf der übergeordneten Unternehmensstrategie definiert werden. Richtig aufgesetzt, beschreibt und motiviert die Vision den Zweck des Datenmanagements („Data Thinking“) und die langfristige Ambition (das „Warum“). Die Mission gibt die wichtigsten, grundlegenden Handlungsfelder im Umgang mit Daten vor und die Ziele beschreiben im Detail die inhaltlichen Fokusbereiche des Datenmanagements im Zielzustand.

Idealerweise sind die Vision, Mission und Ziele so beschrieben, dass Sie hilfreiche Leitplanken darstellen und Entscheidungshilfe geben bei der weiteren Ausgestaltung und Umsetzung der Datenstrategie. Die Ziele sollten auch konkret genug sein, so dass deren Erfolg einfach gemessen werden kann.

Ein wichtiger Erfolgsfaktor einer wirksamen Datenstrategie ist die aktive Einbindung der wichtigsten Business- und Technologie-Stakeholder. Bei der Ableitung der Daten Vision, Mission und Ziel^en können die Stakeholdererwartungen in der Regel gut durch Fokusinterviews und Workshops berücksichtigt werden.

Daten Vision, Mission & Ziele (beispielhaft)

Business Daten Use Cases

Ein Datenmanagement ist kein Selbstzweck und sollte auch keine außschließlich technologische Initiative sein. Ein wichtiger Bestandteil der Datenstrategie sind daher die Identifikation und Beschreibung der aktuellen und zukünftigen Daten-Anwendungsszenarien des Businesses – der sogenannten Business Daten Use Cases. Daten Use Cases helfen zu verstehen, welche Daten im Einzelfall benötigt werden und welche organisatorischen und technischen Voraussetzungen konkret geschaffen werden müssen, um den Daten Use Case zu ermöglichen. Diese Erkenntnisse helfen die richtigen Datenmanagement Maßnahmen zu identifizieren und zu priorisieren.

Zielkonzepte

In Rahmen einer klaren Datenstrategie sollten bereits die wesentlichen Zielkonzepte des Datenmanagements definiert und abgestimmt werden. Das umfasst u.a.

Roadmap

Zur Strategie gehört auch die Festlegung des Fahrplans zum Erreichen der Ziele, zur Umsetzung der definierten Zielkonzepte und der priorisierten Business Daten Use Cases. Die Datenstrategie Roadmap definiert diese Vorhaben und den Zeitplan für die Verwirklichung der Roadmap. Sie zeigt den Weg zum Erreichen der definierten Ziele vom aktuellen Status quo aus auf und berührt alle Bereiche der Strategie – von der Einführung von dedizierten Daten Rollen bis zum Einsatz von neuen Daten-Technologien.

Die Datenstrategie Roadmap hat in der Regel einen Zeithorizont von 2-5 Jahren und umfasst sowohl schnell wirksame Maßnahmen, als auch langfristige, strategische Projekte. Obwohl die Datenstrategie Roadmap bereits zu Beginn festgelegt wird, ist sie nicht starr. Sie wird in der Umsetzung weiter ausdetailliert und an die aktuellen Gegebenheiten angepasst. Es handelt sich um eine Art strategisches Backlog von Daten Aktivitäten, die in regelmäßigen Abständen neu priorisiert werden. Alle 3-6 Monate sollte der Umsetzungsfortschritt überprüft und die nächsten Vorhaben konkret, gemäß Wichtigkeit und Dringlichkeit, abgeleitet werden.

Datenstrategie messbar umsetzen

Wie jede andere Strategie sollte auch die Umsetzung der Datenstrategie messbar erfolgen, um den Umsetzungsfortschritt und Zielerreichung greifbar nachzuverfolgen und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen. Für das operative Monitoring der Datenstrategie bieten sich spezifische Daten- KPIs an. Die Erreichung der Daten Ziele kann mit Hilfe der OKR-Methodik messbar gemacht werden.

Datenstrategie KPIs

Datenstrategie KPIs bieten sich insbesondere für das fortlaufende operative Monitoring der Realisierung der Datenstrategie an. Für diesen Zweck gibt es bereits eine Bandbreite an „Best Practice“ – Daten KPIs und Metriken. Bevor sie verwendet werden können, sollten sie an die Spezifika des Unternehmens und die Unternehmensdaten angepasst werden.

Im Allgemeinen können Datenstrategie-KPIs in vier Bereiche unterteilt werden:

1. Verbessung der Datenqualität
2. Umsetzung der Daten Governance & -Use Cases
3. Operative Unterstützung & Automatisierung sowie
4. Implementierung der Daten Technologien.

Die Unterteilung in die Bereiche hilft dabei die Effektivität der Datenstrategie gezielt über das gesamte Unternehmen hinweg zu verfolgen – von den Datenquellen bis hin zur konkreten Anwendung in beispielsweise den Data Science oder in der Produktion. Unten finden Sie eine beispielhafte Auswahl an Daten KPIs & Metriken aus den jeweiligen Bereichen.

Datenstrategie KPIs und Metriken

Messbare Zielumsetzung mit OKRs

Nicht alle Ziele und KPIs sind zu jedem Zeitpunkt der Umsetzung der Daten Roadmap gleich wichtig. Es empfiehlt sich vielmehr in Schritten vorzugehen und in jeder Phase der Umsetzung der Daten Roadmap wenige aber konkret definierte Teilziele und Ergebnisse zu verfolgen. Hierfür kann sehr gut die OKR-Methodik (Objectives and Key Results) genutzt werden. Diese agile Management-Methode unterstützt die iterative Detailplanung und regelmäßige Fortschrittsüberprüfung bei der Realisierung der Datenstrategie.

Dies geschieht nicht als Selbstzweck, sondern um sicherzustellen, dass die Datenstrategie Maßnahmen Wirkung zeigen und um die definierten Ziele zu erreichen. Um es einfacher zu machen, können die Datenstrategie Ziele und Ergebnisse mit einem OKR-Tool geplant, visualisiert und verfolgt werden. Wie dies in der Praxis aussehen kann, können Sie beispielhaft in der nachfolgenden Darstellung sehen.

Auszug Datenmanagement OKR

Auszug Datenmanagement OKR

Ihr Start mit einer Datenstrategie

Die Strategie ist der Startpunkt eines Datenmanagements. Sie legt Ziele, Prioritäten und den Fahrplan zur Umsetzung fest und stellt sicher, dass alle Stakeholder mit an Board sind. Ebenso wichtig ist die messbare Umsetzung der Strategie, um die Zielerreichung & den Aufbau der Fähigkeiten zu überprüfen und schnell auf Veränderungen reagieren zu können.

Lesen Sie in unserem Data Strategy Playbook mehr zum Thema wie Sie ein Datenmanagement aufbauen und Ihre Datenstrategie mit Erfolg umsetzen können. Das Playbook zeigt:

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