Kreieren Sie Ihre eigene Datenstrategie

Worum geht es?

Daten sind für den Erfolg jedes Unternehmens von zentraler Bedeutung. Die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen hängt zunehmend davon ab, wie gut sie Daten nutzen, Analysen anwenden und neue Technologien implementieren. Zu Beginn steht die Datenstrategie. Eine Datenstrategie ist erforderlich, um sich in der endlosen Masse von vorhandenen Daten nicht zu verlieren. Eine Datenstrategie deckt im Idealfall drei Bereiche ab: Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung mithilfe von Daten und Monetarisierung der eigenen Daten.

Wie gehen Sie vor?

Erstellen Sie in einem ersten Schritt eine Datenstrategie. Verschaffen Sie sich dabei zuerst Klarheit, welche Fragestellungen Sie mit der Hilfe von Daten beantworten möchten, welche Unternehmensziele Sie mit akkuraten Daten besser erreichen als ohne. Möchten Sie Daten verwenden, um Ihre Kunden und Märkte besser zu verstehen und Ihr Zielpublikum mit weniger Streuverlust zu erreichen? Oder sind Sie in der Industrie tätig, und Ihre Maschinen und Fahrzeuge können Ihnen Daten liefern, um Ihre Prozesse zu optimieren und neue Dienstleistungen anzubieten? Auch in Verwaltungsbetrieben können Sie Kennzahlen über Durchlaufzeiten von Prozessen erheben, um zu erkennen, wo Sie Ihre Effizienz optimieren können. Oder sind Sie sogar schon so weit, dass Sie selbst Daten produzieren, die Sie weiterverkaufen (oder als strategischer Partner in ein neues Unternehmen eingeben) können?

Was benötigen Sie dafür?

Dokumentieren Sie Ihre Datenstrategie (die Form der Dokumentation ist dabei zweitrangig) und berücksichtigen Sie folgende Punkte:

  • Bezug zur Unternehmensstrategie.
  • Welche Ziele verfolgen Sie mit der Datenstrategie (siehe «Themen, die besprochen werden»)?
  • Businessnutzen für Ihr Unternehmen.
  • Welche Daten möchten Sie nutzen, wie gelangen Sie an diese Daten?
  • Wie können die Daten strategisch und kommerziell (z. B. mit neuen Geschäftsmodellen) genutzt werden?
  • Ressourcen: Hat Ihr Unternehmen die benötigten Ressourcen (Mitarbeitende, Fertigkeiten, Know- how, Technologie)? Wo bestehen Lücken, die hier geschlossen werden müssen?
  • Einen internen Kommunikationsplan.

Welche Themen werden besprochen?

Um die richtigen Daten zu identifizieren, müssen diverse strategische Schlüsselfragen aus verschiedenen Unternehmensbereichen geklärt werden:

  • Was müssen Sie wissen, um Ihre strategischen Ziele zu erreichen?
  • Wie wollen Sie die Erreichung Ihrer strategischen Ziele messen? Stellen Sie sich Fragen in folgenden Bereichen:
    • Kunden, Märkte und Wettbewerber
    • Finanzen
    • Interne Vorgänge/Prozesse
    • HR (Talent Management / Recruiting, Produktivität, Kultur)
  • Welche Daten sind bereits vorhanden resp. müssen Sie neu generieren oder einkaufen, die Ihnen helfen, Ihre oben genannten Fragen zu beantworten?
  • Gemeinsames Verständnis schaffen für die Analyse und die Interpretation der Daten.

Checkliste strategische Daten

Was müssen wir wissen, um die strategischen Ziele zu erreichen?
Mit welchen Daten wollen wir die Erreichung der strategischen Ziele messen?
Wie können die Daten operativ (z. B. für die Prozessoptimierung) genutzt werden?
Wie können die Daten strategisch und kommerziell genutzt werden?
Welche Daten sind bereits vorhanden resp. müssen neu erstellt/beschafft werden?
Wir schaffen wir ein gemeinsames Verständnis für die Analyse/Interpretation der Daten?

Wer nimmt teil?

  • Geschäftsleitung
  • Abteilungsleitende (je nach Fragestellung)
  • Strategieteam
  • HR
  • Finanzen
  • IT-Team
  • Produktion
  • Marketing
  • Produktmanagement
  • Datenspezialisten

Wie geht es weiter?

Erstellen Sie einen Umsetzungsplan und bleiben Sie mit Ihrer Datenstrategie agil – beginnen Sie klein, suchen Sie schnelle Erfolge und bauen Sie dann Ihr System kontinuierlich aus. Je mehr Sie mit den Daten arbeiten, umso mehr Chancen und Potenziale werden Sie erkennen und desto mehr Fragen werden Sie mithilfe Ihrer Daten beantworten können.

Denken Sie bei Ihrer Datenstrategie nicht nur an die technische Umsetzung, sondern auch an die Interpretation und die dazugehörige Visualisierung der Daten, damit Ihre User/Benutzer mithilfe der Daten dann auch wirklich Einblicke gewinnen. Die Datengewinnung und
-aufbereitung ist ein «Technologie»-Thema, die Interpretation ist definitiv ein «Business»-Thema. Und weil verschiedene Menschen die gleichen Daten unterschiedlich interpretieren, benötigen Sie einen Konsens, wie die Da- ten zu interpretieren sind resp. welche Schlüsse Sie daraus ziehen. Das können Sie erreichen, indem Sie in Workshops ein gemeinsames Verständnis entwickeln.

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