Was ist eine Datenstrategie?
Eine Datenstrategie ist ein langfristiger Plan, der die Technologie, die Vorgänge, die Mitarbeiter und die Regeln definiert, die für die Verwaltung einer Unternehmenskomponente erforderlich sind. Jede Art von Unternehmen erfasst heute große Mengen an Rohdaten. Sie benötigen jedoch einen gut durchdachten Datenmanagement- und Analyseplan, wenn sie diese Informationen nutzen möchten, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Anwendungen für Machine Learning (ML) oder generative künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln. Eine Datenstrategie umreißt die langfristige Vision eines Unternehmens für die Erfassung, Speicherung, gemeinsame Nutzung und Verwendung ihrer Daten. Es erleichtert die Arbeit mit Daten bei jedem Schritt der Datenreise für alle, die sie in Ihrem Unternehmen benötigen.
Warum ist eine Datenstrategie wichtig?
Der Aufbau einer Datenstrategie ist für Unternehmen unerlässlich, um inmitten des ständigen Wandels relevant, wettbewerbsfähig und innovativ zu bleiben. Sie müssen Ihre Daten kuratieren, verstehen und schützen, um die Ziele von Geschäftsinitiativen zu erreichen und neue Werte für Ihr Unternehmen zu erschließen, z. B. die folgenden:
- Bessere und schnellere Entscheidungen treffen
- Betrugsreduzierung
- Das Kundenerlebnis und die Loyalität verbessern
- Erhöhen Ihrer betrieblichen Effizienz
- Prozesse optimieren
- Kosten optimieren
- Unterstützen Sie neue Geschäftsmodelle wie Daten als Produkt
- Entwickeln Sie zukunftssichere Anwendungen wie Machine Learning (ML) oder generative KI.
Ihre Datenstrategie verschafft Ihnen einen Wettbewerbsvorteil, da sie die Datenverwaltung mit der Geschäftsstrategie und der Data Governance in Einklang bringt. Sie dient zwei Hauptzwecken.
Verbessern der Entscheidungen zur Datenarchitektur
Die Datenarchitektur eines Unternehmens beschreibt, wie das Unternehmen Daten erfasst, speichert, umwandelt, verteilt und konsumiert. Sie umfasst auch die technischen Aspekte der Datenverwaltung, z. B. die folgenden:
- Datenbanken und Dateisysteme
- Services zur Datenintegration
- Regeln für Datenspeicherformate
- Systemverbindungen zwischen Anwendungen und Datenbanken
- Datenzugriffsrechte
- KI-Datenmodelle
Die Datenarchitektur kann beispielsweise tägliche Marketing- und Vertriebsdaten in Anwendungen wie Marketing-Dashboards einspeisen, die dann die Informationen weiter integrieren und analysieren, um Beziehungen zwischen Werbeausgaben und Umsätzen nach Regionen aufzuzeigen. Ihre Datenstrategie bietet den Rahmen, innerhalb dessen Dateningenieure Architekturentscheidungen treffen, die den Geschäftszielen entsprechen, und gleichzeitig sicherstellen, dass die richtigen Personen Zugriff auf diese Daten haben.
Konsistentes Verwalten von Daten
Eine effektive Datenstrategie unterstützt das gesamte Unternehmen bei der gemeinsamen und konsistenten Datenverwaltung. Sie gibt jedem die Antworten auf fünf wichtige Fragen:
- Welche Daten sind geeignet?
- Welche Datenoperationen sind genehmigt?
- Was ist der Zweck der Datenerfassung und -speicherung?
- Wie lautet die Data-Governance-Richtlinie für Geschäftsprozesse?
- Welche Erkenntnisse kann man aus den vorhandenen Daten gewinnen?
Was sind die Vorteile der Umsetzung einer Datenstrategie?
Es gibt noch weitere Vorteile einer guten Datenstrategie:
Lösen von Herausforderungen bei der Datenverwaltung
Die meisten Unternehmen sehen sich mit Problemen bei der Datenverwaltung konfrontiert, z. B. Datensilos, Datenduplizierung in verschiedenen Geschäftsbereichen, ineffizienter Datenfluss zwischen Abteilungen und mangelnde Klarheit über Datenprioritäten. Eine Datenstrategie ermöglicht es Unternehmen, diese Herausforderungen zu lösen, indem sie Daten auf sichere Weise zugänglich machen und gemeinsam nutzen. Sie können den Wert von Daten freisetzen, um Geschäftsinitiativen zu erfüllen. Eine bessere Ausrichtung auf Daten und der Zugang zu den richtigen Daten zur richtigen Zeit ermöglicht es Unternehmen, sich auf die Zukunft oder das Unbekannte vorzubereiten.
Das Kundenerlebnis und die Loyalität verbessern
Unternehmen nutzen Daten und Analytik, um Kunden besser zu verstehen und das Kundenerlebnis zu verbessern. Von Online-Erlebnissen bis hin zu Kontaktcentern können Unternehmen Daten nutzen, um mehr Wert für Kunden zu schaffen und unbefriedigte Bedürfnisse proaktiv zu erfüllen. Daten helfen Unternehmen auch dabei, neue Geschäfts- oder Monetarisierungsmöglichkeiten zu schaffen und hyperpersonalisierte Produkte und Services zu entwickeln, die auf den Bedürfnissen der Kunden basieren. Personalisierte Erlebnisse stärken im Laufe der Zeit auch die Kundenbindung.
Erreichen eines analytischen Reifegrads
Das Gartner Analytic Ascendancy Model definiert vier Stufen des analytischen Reifegrads. Unternehmen beginnen in der Regel mit deskriptiver und diagnostischer Analytik, um zu verstehen, was passiert ist und warum. Analytische Reife ist dann gegeben, wenn das Unternehmen zu prädiktiver Analytik übergeht, die Daten nutzen, um zu beantworten, was passieren wird. Unternehmen in der letzten Reifephase verwenden präskriptive Analytik, um vorgegebene Ergebnisse zu erzielen. Eine Datenstrategie legt also einen detaillierten Plan fest, der Ihrem Unternehmen dabei hilft, Entscheidungen nicht mehr im Nachhinein, sondern im Voraus zu treffen.
Entwickeln Sie zukunftssichere Anwendungen wie ML und generative KI
Daten stehen im Mittelpunkt von ML- und generativen KI-Anwendungen. ML- und KI-Modelle erfordern die Fähigkeit, Daten einfach aufzunehmen und zu verwalten, um Modelle zu trainieren und Inferenzen durchzuführen. Eine Datenstrategie berücksichtigt Daten, die Anwendungsfälle wie Bilderkennung, Prognosen und intelligente Suche in Anwendungen einfließen lassen. Sie müssen auch die ML-Governance berücksichtigen, zu der auch die Steuerung Ihrer Datenmodelle gehört.
Schaffen einer unternehmensweiten Datenkultur
Eine Datenstrategie stellt einen Zeitplan zur Verbesserung der Datenkompetenz und der Effizienz der Nutzung im gesamten Unternehmen dar. Verschiedene Teams können zusammenarbeiten, um die Datenqualität und die Genauigkeit der Datenerfassung zu verbessern. Darüber hinaus können Sie maßgeschneiderte Schulungen entwickeln und Lernpfade für Mitarbeiter schaffen, die sich vom Anfänger zum Experten in Sachen Datenverwaltung und -nutzung entwickeln.
Unterstützt die Compliance mit gesetzlichen Vorschriften
Eine effektive Datenstrategie verbessert die Datensicherheit, indem sie Maßnahmen zur Begrenzung des unbefugten Datenzugriffs implementiert. Sie können bei der Definition von Richtlinien und Prozessen alle Regeln und Vorschriften zur Data Governance berücksichtigen. Alle Vorgänge können sorgfältig geplant werden, um sicherzustellen, dass bei der Verwaltung von Unternehmensdaten der Datenschutz, die Sicherheit und die Integrität der Daten jederzeit gewährleistet sind.
Was sind die wichtigsten Komponenten einer effektiven Datenstrategie?
Sie können Ihre Datenstrategie als eine Abfolge von Schritten und einen Zeitplan für die Umsetzung dieser Schritte darstellen. Dieser Datenstrategie-Zeitplan enthält Richtlinien zur Aufrechterhaltung der aktuellen Datenreife Ihres Unternehmens sowie Aktionspunkte, die es auf die nächste Stufe bringen.
Im Folgenden finden Sie einige gängige Komponenten einer Datenstrategie, die Sie in Ihren Zeitplan aufnehmen sollten:
Datenkatalog-Tools
Datenkatalog-Tools helfen Ihnen dabei, all Ihre vorhandenen Datenbestände zu identifizieren und zu kategorisieren. Ihre Geschäftsanwender und IT-Teams können den Katalog für detaillierte Metadaten nutzen und Geschäftsvorgänge effektiver auf Datenvorgänge abbilden.
Datenverwaltungs-Tools
Es gibt mehrere Tools für Datenintegration, Visualisierung, Berichterstattung und Dashboards. Eine Datenstrategie hilft dabei, die besten Tools zu finden, die den Geschäftsanforderungen entsprechen und sowohl IT-Teams als auch Geschäftsanwender unterstützen. Sie können auch überprüfen, ob die Tools alle Data-Governance-Richtlinien erfüllen und so die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen.
Datenanalyse
Erfolgreiche Datenstrategien umfassen in der Regel Pläne für die Verwaltung von Daten und Analytik innerhalb eines Unternehmens. Die Datenanalytik erfordert vorhandene Datensätze als Input für ML- und KI-Modelle. Eine Unternehmensdatenstrategie zielt darauf ab, Verzerrungen zu minimieren, indem sie die besten Datensätze für die Analytik und die Schulung der Mitarbeiter im Umgang mit Daten beschreibt. Nehmen wir an, Ihr Unternehmen plant den Einsatz von KI, um Bewerbungen automatisch zu sortieren. In diesem Fall müssen Sie sorgfältig einen breit gefächerten Datensatz ehemaliger und aktueller Mitarbeiter auswählen, um zu vermeiden, dass in den ML- und KI-Modellen unbewusste Vorurteile entstehen.
Prüfungsprozess
Ihre Datenstrategie sollte einen Überprüfungsprozess zur Bewertung und Verbesserung der bestehenden Datenverwaltungssysteme und der Datenstrategie selbst beinhalten. Dazu gehören Aufgaben wie die folgenden:
- Regelmäßiges Überprüfen der bestehenden Datenarchitektur
- Überprüfen, ob die Prozesse der Datenerfassung weiterhin konform sind
- Messen der Datenqualität anhand vergleichbarer Marktdaten
Sie können eine solche Überprüfungsdokumentation nutzen, um Ihre bestehende Datenstrategie zu verbessern und Ihre strategischen Ziele zu überdenken.
Was sind die verschiedenen Ansätze für das Erstellen einer Datenstrategie?
Es gibt zwei Hauptansätze für die Entwicklung einer Datenstrategie für Ihr Unternehmen.
Zentralisiert
Ein stark zentralisierter, kontrollorientierter Ansatz für das Datenmanagement beinhaltet in der Regel eine einzige Informationsquelle für jede breite Datenkategorie. Zum Beispiel gibt es eine Hauptquelle für Umsatz-, Kunden- oder Verkaufsdaten. Die Datensysteme erfassen Daten aus verschiedenen Quellen, bereinigen sie und speichern sie in diesem zentralen Repository. Die Datendefensive minimiert also das Risiko, indem sie die maßgeblichen Datenquellen identifiziert, standardisiert und steuert, um die Integrität der Daten, die durch die internen Systeme des Unternehmens fließen, zu gewährleisten. Sie setzt Prioritäten für Aktivitäten, zum Beispiel die folgenden:
- Compliance und Vorschriften
- Betrugserkennung mit Hilfe von Analytik
- Sicherheitsmaßnahmen zur Diebstahlprävention
Dezentralisiert
Ein dezentraler Ansatz verleiht zentral verwalteten Datenmanagementsystemen mehr Flexibilität. Dabei wird davon ausgegangen, dass verschiedene Geschäftseinheiten dieselben Daten unterschiedlich interpretieren. Sie trägt diesen unterschiedlichen Interpretationen Rechnung, indem sie kontrollierte Datentransformationen zulässt, die zuverlässig auf die einzige Informationsquelle zurückgeführt werden können.
Stellen Sie sich beispielsweise ein Szenario vor, in dem sowohl die Finanz- als auch die Marketingabteilung monatliche Berichte über die Ausgaben für Social-Media-Anzeigen erstellen. Die Marketingabteilung, die an der Analyse der Werbewirksamkeit interessiert ist, berichtet über die Auswirkungen der Ausgaben auf Klicks und Ansichten. Die Finanzabteilung berichtet über die Auswirkungen der Ausgaben auf den Cashflow. Die Berichte enthalten unterschiedliche Zahlen, aber beide Berichte geben eine genaue Version der Wahrheit wieder.
Ausgewogene Datenstrategieansätze
Jedes Unternehmen muss sowohl zentralisierte als auch dezentrale Ansätze verfolgen, damit seine Datenstrategie erfolgreich sein kann, aber es kann kompliziert sein, das richtige Gleichgewicht zu finden. Bei dezentralen Ansätzen handelt es sich in der Regel um Echtzeitoperationen und sie sind eher für kundenorientierte Geschäftsfunktionen wie Marketing und Vertrieb relevant. Zentralisierte Ansätze sind für Rechts-, Finanz-, Compliance- und IT-Abteilungen wichtiger. Eine ausgewogene Datenstrategie gibt Führungskräften die Flexibilität, die einzige Informationsquelle konsistent anzupassen, um den Geschäftsanforderungen besser gerecht zu werden.
Wer entwickelt eine Datenstrategie?
Das Datenstrategieteam besteht in der Regel aus Vertretern der oberen Führungsebene sowie der Geschäftsanalyse-, KI- und IT-Teams. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für Benutzer, die sich zusammenschließen, um eine Datenstrategie zu entwickeln und umzusetzen.
Dateningenieure
Dateningenieure sind für den Aufbau einer zuverlässigen und effizienten Datenarchitektur verantwortlich. Sie beaufsichtigen und verwalten verschiedene Aufgaben der Datenpipeline wie Datenerfassung, -verarbeitung, -speicherung und -analytik. Diese Rolle umfasst Spezialisten, die die Anforderungen an Datensicherheit und Governance umsetzen.
Data Scientists
Datenwissenschaftler verwenden die von Dateningenieuren verarbeiteten Daten für weitere Analysen. Sie verwenden die Daten, um verschiedene ML- und KI-Modelle zu erstellen und Berichte für Business Intelligence zu generieren.
Datenanalysten
Datenanalysten sind auf die Interpretation und Analyse von Daten spezialisiert. Sie arbeiten eng mit Datenwissenschaftlern zusammen, um sicherzustellen, dass die Business-Intelligence-Aufgaben mit den organisatorischen Anforderungen übereinstimmen.
Geschäftsmanager
Geschäftsmanager prüfen Datenberichte und helfen bei der Verwaltung von Datenoperationen. Sie stellen sicher, dass die Datenstrategie mit der allgemeinen Geschäftsstrategie und den gesetzlichen Anforderungen übereinstimmt.
Was sind die Schritte zum Aufbau einer Datenstrategie?
Identifizieren Sie finanzierte Geschäftsinitiativen
Der erste Schritt besteht darin, sich an finanzierten Geschäftsinitiativen auszurichten. Dazu können Sie die Rückwärtsarbeitsmethode von Amazon verwenden. Stellen Sie als Nächstes fest, welche Daten für diese Geschäftsinitiativen benötigt werden. Identifizieren Sie anschließend, welche Datenfunktionen zur Unterstützung der Geschäftsinitiativen erforderlich sind.
Hier sind einige Beispielschritte für den Aufbau einer Datenstrategie:
- Unterstützen Sie die finanzierte Geschäftsinitiative einer anderen Person
- Identifizieren Sie die erforderlichen Datenkapazitäten
- Ermitteln Sie den Zustand der benötigten Daten
- Erstellen Sie einen Zeitplan für die Datenstrategie
- Identifizieren Sie, welche Unternehmensbetriebspraktiken, wie Unternehmensarchitektur und Projektmanagement, Ihre Datenstrategie unterstützen können
- Integrieren Sie in KI-Strategieprogramme
Aufbauen eines Teams
Für eine erfolgreiche Datenstrategie ist es entscheidend, die richtigen Leute zu finden, die ein breites Spektrum an Perspektiven einbringen. Ihr Team wird für verschiedene Aufgaben verantwortlich sein, möglicherweise folgende:
- Ressourcenzuweisung und -verteilung
- Festlegung und Verbesserung von Strategien
- Umgang mit datenbezogenen Problemen, sobald sie auftreten
- Mitteilung des Programmstatus und der Ergebnisse
Sie können auch Data-Governance-Rollen zuweisen, um festzulegen, wer für die Bereitstellung von Technologien, die Einhaltung von Standards und die Bereitstellung von Updates für alle über Richtlinienänderungen verantwortlich ist.
Optimieren Ihrer Datenarchitektur
Jede Datenstrategie benötigt die richtigen Tools und Technologien, um in der Praxis erfolgreich zu sein. Sie müssen Ihre bestehende Dateninfrastruktur überprüfen, analysieren, wie die verschiedenen Teams die Daten derzeit nutzen, und etwaige Lücken identifizieren, die es zu schließen gilt. In diesem Schritt werden in der Regel technologiebezogene Entscheidungen auf der Grundlage Ihrer Anforderungen getroffen, die Folgendes umfassen können:
- Datenvolumen und -typ
- Datenqualität und -analyse
- Sicherheit und Compliance
- Datenlebenszyklus
Letztendlich ist es Ihr Ziel, eine Datenstrategie zu entwickeln, die Ihre Daten für alle Beteiligten, die sie benötigen, so zugänglich, gemeinsam nutzbar und verwertbar wie möglich macht, wobei die richtigen Sicherheitskontrollen vorhanden sind.
In das KI-Strategieprogramm integrieren
Um Mehrwert aus KI und ML zu ziehen, müssen die zugrunde liegenden Daten den Anforderungen der spezifischen Initiativen im Zusammenhang mit KI- und ML-Modellen entsprechen, um eine angemessene Datenqualität, Integration, Sicherheit usw. zu gewährleisten. Daher sollte es eine Partnerschaft zwischen den Datenstrategie- und KI-Strategieteams geben.
Besondere Überlegungen zur Unternehmensführung bei KI/ML
KI/ML führt neue Funktionen ein, die wir in unserer Datenstrategie berücksichtigen müssen. Beispiel:
- Feature Stores
- Zusätzliche Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
- MLOps
- Neue ethische Überlegungen
- Überlegungen zur generativen KI
Wie kann AWS bei Ihrer Datenstrategie helfen?
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