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. Diese Unternehmen benötigen jedoch einen gut durchdachten Plan für die Datenverwaltung und -analyse, wenn sie diese Informationen für fundierte Entscheidungen verwenden wollen. Eine Datenstrategie umreißt die langfristige Vision eines Unternehmens für die Erfassung, Speicherung, gemeinsame Nutzung und Verwendung ihrer Daten.

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 erfassen, organisieren und nutzen, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen und neue Werte für Ihr Unternehmen zu erschließen, z. B:

  • Operative Effizienz
  • Prozessoptimierung
  • Schnellere Entscheidungsfindung
  • Mehr Einnahmequellen
  • Verbesserte Zufriedenheit Ihrer Kunden

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
  • Regeln für Datenspeicherformate
  • Systemverbindungen zwischen Anwendungen und Datenbanken

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 bildet den Rahmen, innerhalb dessen die Dateningenieure Architekturentscheidungen treffen, die den Geschäftszielen entsprechen.

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 Geschäftsanforderungen 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.

Verbessern des Kundenerlebnisses

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.

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. Es schafft die Grundlage für die Implementierung fortschrittlicher Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) zur Verbesserung der Business Intelligence.

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.

Sicherstellen der 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 verschiedene Tools für Datenvisualisierung, Berichterstattung, Dashboards und Datenanalytik. 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.

Datenanalytik

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-Software. 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 von ehemaligen und aktuellen Mitarbeitern auswählen, um unbewusste Verzerrungen in der Software zu vermeiden.

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.

Datendefensive

Datendefensive ist ein stark zentralisierter, kontrollorientierter Ansatz zur Datenverwaltung. Die Datenarchitektur umfasst in der Regel eine einzige Informationsquelle für jede große 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

Datenoffensive

Die Datenoffensive konzentriert sich darauf, zentral verwalteten Datenverwaltungssystemen mehr Flexibilität zu verleihen. Dabei wird davon ausgegangen, dass verschiedene Geschäftseinheiten dieselben Daten unterschiedlich interpretieren. Sie trägt diesen unterschiedlichen Interpretationen Rechnung, indem sie kontrollierte Datentransformationen für die Berichterstattung 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.

Spektrum zwischen Offensive und Defensive

Jedes Unternehmen muss sowohl die Offensive als auch die Defensive einbeziehen, um mit seiner Datenstrategie erfolgreich zu sein, aber die richtige Balance zu finden, kann kompliziert sein. Offensive Aktivitäten sind in der Regel Echtzeitoperationen und sind eher für kundenorientierte Geschäftsfunktionen wie Marketing und Vertrieb relevant. Defensive Aktivitäten sind für Rechts-, Finanz-, Compliance- und IT-Abteilungen wichtiger. Eine ausgewogene Unternehmensstrategie gibt Geschäftsführern die Flexibilität, auf konsistente Weise von der einzigen Informationsquelle abzuweichen, um die Geschäftsanforderungen besser zu erfüllen.

Wer entwickelt eine Datenstrategie?

Das Datenstrategieteam besteht in der Regel aus Vertretern der oberen Führungsebene sowie der Geschäftsanalyse- 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.

Datenwissenschaftler

Datenwissenschaftler verwenden die von Dateningenieuren verarbeiteten Daten für weitere Analysen. Sie verwenden die Daten, um verschiedene ML-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?

Wir schlagen die folgenden Schritte vor, um eine praktikable Datenstrategie zu entwickeln.

Vorbereiten eines Vorschlags

Der erste Schritt besteht darin, einen Vorschlag zu erstellen, in dem die Vorteile einer kohärenten Strategie für Ihr Unternehmen dargelegt werden. Ihre Empfehlung kann Aspekte wie die folgenden beinhalten:
  • Wirtschaftlicher Nutzen der Umsetzung einer Strategie
  • Konkurrenzanalyse
  • Geschäftsziele, die Sie erreichen wollen
  • Zeitplan für die Datenstrategie

Ein umfassender Vorschlag wird Ihnen helfen, schneller die Zustimmung der Führungsebene, der IT-Abteilungen und der wichtigsten Beteiligten zu erhalten.

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

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

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.

Wie kann AWS bei Ihrer Datenstrategie helfen?

AWS bietet mehrere Services, die Ihnen helfen, Ihr Geschäft mit Daten neu zu erfinden. Schließen Sie sich den über 1,5 Millionen Kunden an und bringen Sie Ihre Daten in die vertrauenswürdigste, sicherste und skalierbarste Cloud-Community der Welt. Sie können AWS zum Beispiel für Folgendes nutzen:

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