In jedem Unternehmen sammeln sich ganz automatisch große Datenmengen an: Dokumente, Daten aus digitalen Prozessen, vernetzten Maschinen oder CRM- und ERP-Systemen. Dazu existieren bereits riesige Datenbestände aus der Vergangenheit. In der Gesamtheit können sie wertvolle Einblicke zu Kunden, Märkten oder Prozessen liefern. Doch um dieses Potenzial effizient und gewinnbringend auszuschöpfen, braucht es eine klare, erfolgreiche Datenstrategie. Die fehlt jedoch vielen Unternehmen.
Darum ist eine Datenstrategie so wichtig
Das Wissen um den Wert von Unternehmensdaten ist überall präsent. Es fehlt jedoch an Know-how, Tools oder Verfahren, die Daten zu erschließen. Dafür ist ein zielorientierter Verfahrensplan notwendig: eine Datenstrategie. Im Rahmen dieser Strategie werden Ziele und Zeithorizonte definiert. Dazu kommen Ressourceneinsatz, Rahmenbedingungen und die Klärung der Frage, ob im Unternehmen genügend Future Skills und Kompetenzen etwa zu Big-Data-Analysen vorhanden sind oder extern hinzugeholt werden müssen.
Ein grundsätzliches Ziel jeder Datenstrategie ist der Wandel zu einem datengetriebenen Unternehmen. Diese steigern ihre Wettbewerbsfähigkeit, weil sie in der Lage sind, Datenschätze zu nutzen. Dadurch treffen sie bessere, schnellere Entscheidungen, minimieren ihre Risiken oder finden leichter neue Geschäftsmodelle. Prozesse und die Zusammenarbeit im Unternehmen verbessern sich durch mehr Effizienz und Geschwindigkeit. Datengetriebene Unternehmen mit zukunftsfähigen IT-Landschaften sind anderen immer mindestens einen Schritt voraus.
Auch Unternehmen, die teilweise bereits mit Big Data arbeiten, sollten ihre Projekte in einer ganzheitlichen Datenstrategie zusammenführen, um Synergien zu nutzen und mehr Durchblick zu gewinnen.
So entwerfen Sie eine Datenstrategie für Ihr Unternehmen
Jede dieser Strategien muss zielgerichtet, für alle verständlich und umsetzungsorientiert sein. Die Entwicklung sollte von Personen geleitet werden, die bereits Erfahrung in der zielorientierten Nutzung großer Datenmengen besitzen, und Mitarbeitende aus allen Fachbereichen des Unternehmen einbeziehen. Gegebenenfalls holen Sie dafür externe Spezialisten hinzu.
Am Anfang steht eine Vision oder die Zielsetzung. Dabei wird die aktuelle Situation des Unternehmens analysiert und davon ausgehend eine Zielvorstellung formuliert. In einem zweiten Schritt erfolgt eine Analyse der vorhandenen internen und externen Datenquellen. Sind diese bereits vollständig erschlossen? Sind Daten wie bei einem DMS mit digitalen Workflows allen zugänglich? Dieser universale Zugang ist entscheidend, um abgetrennte Datensilos in einzelnen Bereichen zu vermeiden. Gefragt ist ein unternehmensweites Repository.
Konzepte für Informationsnutzung und Wissensgewinnung
Oft werden gerade einmal ein oder zwei Prozent der Unternehmensdaten tatsächlich genutzt. Daten oder Datenquellen existieren meist getrennt voneinander. Es fehlt an Verknüpfungen, die die entscheidenden Informationsflüsse entstehen lassen. Erst dann können neue Informationen entstehen. Hierzu müssen Tools eingesetzt und die Informationen definiert werden, die einen Mehrwert für Entscheidungen und Prozesse schaffen.
Die Informationen werden zu Wissen über Kunden, Partner, Produkte oder Prozesse. Das Wissen bildet den Schlüssel, um alle Unternehmensbereiche zu optimieren, Reaktionsgeschwindigkeiten zu erhöhen oder zielgruppenorientierter zu gestalten: Ressourceneinsatz, Logistik oder Sales und Marketing.
Umsetzung und Überwachung einer Datenstrategie
Die Umsetzung der Strategie erfordert zunächst einige Planungsschritte. Welche Technologien sind notwendig, um Daten und Quellen zu verknüpfen? Falls noch nicht vorhanden, bietet sich in erster Linie ein Dokumentenmanagement mit KI und einer Vielzahl von Integrationsmöglichkeiten an. Die Systeme setzen Workflows digital um und decken zugleich den wichtigen Bereich der Archivierung ab. Ergänzende Datenanalyse-Tools kontrollieren die Umsetzung und deren Ergebnisse. Diese Tools analysieren Daten und Datenflüsse in Echtzeit und prüfen die Erreichung vordefinierter KPIs zur Kontrolle des Erfolgs der Datenstrategie.
Eine Datenstrategie darf sich aber nicht ausschließlich an solchen Zahlen orientieren. Zu ihrem Erfolg muss sie die Unternehmensstruktur, die Bedürfnisse von Mitarbeitenden, Kunden oder Partnern genauso erfüllen. Dann kann sie vollständig aufgehen und die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens nachhaltig stärken.