Mit Plan und Struktur zu aussagekräftigen Daten

Datenstrategie

Sie möchten maximalen Wert aus Ihren Daten schöpfen und mithilfe von besseren Informationen bessere Entscheidungen treffen? Auf dieser Seite erfahren Sie:

  • Wie Ihr Unternehmen von einer klaren Datenstrategie profitiert
  • Wie eine funktionierende Datenstrategie in der Realität aussehen könnte (inkl. Praxisbeispiele)
  • Welche Fehler Sie beim Erarbeiten einer Datenstrategie unbedingt vermeiden sollten
  • Plus: 3 absolute Profi-Tipps, die Ihnen dabei helfen, selbst eine geniale Datenstrategie auf die Beine zu stellen.

Datenstrategie 1

Was ist eine Datenstrategie?

Die erfolgreichsten Unternehmen haben eine Sache gemeistert: Die strategische Nutzung ihrer Daten. Ob im E-Commerce oder im Finanzsektor: Wer seine Daten richtig nutzt, trifft bessere Entscheidungen, spart Ressourcen und erkennt Chancen, bevor die Konkurrenz es tut. Ohne eine klare Strategie sind Ihre Prozesse dagegen von Verschwendung und ungenutzten Chancen geprägt. Eine Datenstrategie gibt per Definition vor, wie ein Unternehmen seine Daten nutzen möchte, um Geschäftsziele zu erreichen. Sie definiert, wie Daten übertragen, gesammelt, verarbeitet, verwaltet, analysiert und geschützt werden, sodass sie sowohl die tägliche Entscheidungsfindung als auch langfristige Strategien unterstützen.

Warum eine Datenstrategie?

Mit einer Datenstrategie (auch Datenkonzept genannt) erhalten Sie Antworten auf Fragen wie:

  • Wo speichere ich meine Daten?
  • Welche Software setze ich dafür ein? (Data Warehouse, Datenintegrations-Software, Datenbanken, Data-Governance-Tools, etc.)
  • Wie verarbeite ich die Daten?
  • Wie bekomme ich die Daten in Echtzeit?
  • Wie halte ich die Qualität der Daten hoch?
  • Wie regle ich, wer Zugriff auf welche Daten hat?

Datenstrategie 2

Im Zentrum steht dabei das Ziel, die Datenverarbeitung so zu organisieren und zu verknüpfen, dass sie jederzeit in hoher Qualität und für alle relevanten Bereiche des Unternehmens verfügbar ist. So können Sie fundierte Entscheidungen treffen und erkennen strategische Chancen schneller. Eine Datenstrategie umfasst Regelwerke und Prozesse, die den Umgang mit den Daten vereinheitlichen ‒ von der Erfassung und Speicherung bis hin zur Analyse und Nutzung. Sie dient Ihnen und Ihren Teams als Leitfaden, um sicherzustellen, dass Daten nicht nur gesammelt, sondern auch gezielt und gewinnbringend genutzt werden können.

Warum eine solide Datenstrategie für den Erfolg Ihres Unternehmens entscheidend sein kann

Eine klare Datenstrategie macht Ihre Daten zu einem strategischen Erfolgsfaktor. Sie hilft Ihnen dabei abstrakte Daten in klare, greifbare Aussagen umzuwandeln ‒ und daraus einen Weg vom Ist-Zustand zum Soll-Zustand abzuleiten. Ohne Datenstrategie bleibt das Potenzial vieler Informationen ungenutzt ‒ was Ihnen die Chance raubt, ineffiziente Prozesse zu optimieren, überflüssige Kostentreiber zu eliminieren und Marktchancen frühzeitig zu erkennen. Und ja, der Umgang mit Big Data kann vor allem in Unternehmen mit komplexen Strukturen herausfordernd sein. Bei unseren Kundenprojekten stellen wir jedoch immer wieder fest, dass es kaum ein Problem gibt, das sich mit einer gezielten Datenstrategie nicht lösen lässt:

Datenchaos und Inkonsistenzen
Ohne festgelegte Standards kann es schnell zu inkonsistenten Datenformaten und -strukturen kommen, die eine manuelle Bereinigung und einen hohen Verwaltungsaufwand erfordern. Dies erschwert es, die Daten sinnvoll zu analysieren und Entscheidungen darauf zu stützen. Zudem ist die Gefahr von gefährlichen Datenlecks signifikant höher.

Komplexität der Datenlandschaft
Sie kennen es bestimmt: In Ihrem Unternehmen müssen Sie Daten aus vielfältigen Quellen mit unterschiedlichen Qualitätsstandards, Formaten und Anforderungen an Sicherheit und Compliance verarbeiten. Diese Komplexität zu bewältigen ist ohne eine klare Strategie kaum möglich und führt in den meisten Fällen zu ineffizienten Workflows, unzuverlässigen Ergebnissen, einer mangelnden Datenintegrität und einem hohen Bereinigungsaufwand.

Echtzeitanalysen
In einer perfekten Welt würde jedes Unternehmen gerne all seine Daten in Echtzeit verarbeiten, um noch schneller auf Veränderungen reagieren zu können. Dies stellt jedoch hohe Anforderungen an die Infrastruktur, erfordert enorm leistungsfähige Systeme und einen effizienten Datenfluss. Wie Sie diese Herausforderung bewältigen verrät Ihnen eine durchdachte Datenstrategie.

Sicherheits- und Datenschutzanforderungen
Daten enthalten oft sensible Informationen, deren Schutz aus rechtlichen und reputativen Gründen unerlässlich ist. Aus diesem Grund ist eine Datenstrategie auch in puncto Data Security und Datenschutz unerlässlich, das sie klare Sicherheitsrichtlinien festlegt. Diese stellen sicher, dass Datenschutzbestimmungen eingehalten werden und das Vertrauen von Kunden und Partnern gewahrt bleibt.

Kurz: Mit einer gezielten Datenstrategie gewinnen Unternehmen die Kontrolle über ihre Daten zurück, verbessern die Datenqualität und schaffen eine Grundlage für fundierte Entscheidungen und zukünftiges Wachstum.

In welchen Bereichen macht es Sinn, mit einer Datenstrategie zu arbeiten?

Business Intelligence (BI)
Mit einer zentralen Datenstrategie sind Sie in der Lage, Informationen aus verschiedenen Abteilungen konsistent zusammenzuführen. Das gibt Ihnen die Möglichkeit fundierte Analysen durchzuführen, Muster zu erkennen und verlässliche, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Customer Relationship Management (CRM)
Im Kundenmanagement ermöglicht eine klare Datenstrategie, ein ganzheitliches Bild Ihrer Kunden zu erstellen. Indem relevante Kundendaten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und konsistent aufbereitet werden, können Sie Ihren Kunden gezielte, personalisierte Angebote machen, was sich positiv auf Absatz, Customer-Lifetime-Value und Kundenzufriedenheit auswirkt.

Supply Chain Management (SCM)
 Mit einer Datenstrategie sind Sie in der Lage, die gesamte Wertschöpfungskette optimal zu überwachen und bedarfsgerecht zu optimieren. Das Ergebnis: Dank harmonisierter Daten aus Produktion, Lager und Logistik, erkennen Sie Engpässe frühzeitig, was Ihnen die Planung erleichtert.

Marketing und Vertrieb
 Auch in der Marketing- und Vertriebsabteilungen unterstützt Sie eine Datenstrategie dabei, gezielter und effizienter zu arbeiten. Durch die Analyse zentraler Kunden- und Marktdaten erhalten Sie tiefere Einblicke in Kundenbedürfnisse und Markttrends ‒ was eine zielgerichtete Kampagnenplanung ermöglicht und einen positiven Effekt auf Ihre Conversion-Rates hat.

Risikomanagement und Compliance
 Eine durchdachte Datenstrategie schafft eine wunderbare Grundlage für die bedingungslose Einhaltung von Compliance-Vorgaben sowie für die Risikobewertung, denn: Nur wenn ein klarer Plan für die Erfassung und Verarbeitung von relevanten Daten vorliegt, können sich anbahnende Risiken zeitnah erkannt und die richtigen Maßnahmen rechtzeitig ergriffen werden ‒ was Ihr Unternehmen konsequent und langfristig vor rechtlichen und finanziellen Risiken schützt.

Wie entwickelt man eine Datenstrategie?

Die Entwicklung einer Datenstrategie beginnt in der Praxis mit einer klaren Definition von Zielen und der Auswahl relevanter Datenquellen. Anschließend werden Prozesse für die Datenerhebung, -speicherung und -verarbeitung festgelegt, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent, präzise und sicher sind. In der Regel umfasst dies:

  • Datenintegration: Verschiedene Datenquellen werden miteinander verknüpft, um eine ganzheitliche Sicht auf die relevanten Informationen zu erhalten.
  • Datenqualität: Beim Daten sichern wird sichergestellt, dass die gesammelten Infomationen fehlerfrei, vollständig und aktuell sind.
  • Datenanalyse: Die gesammelten Daten werden ausgewertet, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die fundierte Entscheidungen ermöglichen.
  • Datenschutz und Sicherheit: Die Sicherheit und der Schutz der Daten werden durch Maßnahmen wie Verschlüsselung oder Zugriffskontrollen mit gesetzlichen Vorgaben gewährleistet.
  • Automatisierung: Wiederkehrende Aufgaben, wie etwa die Datenaktualisierung, werden automatisiert, um Effizienz und Skalierbarkeit zu steigern.

Doch wie könnte das in der Praxis aussehen? Hier kommen 3 Datenstrategie-Beispiele zur Verdeutlichung:

Datenstrategie-Beispiel #1: E-Commerce
 Ein Online-Shop implementiert eine Datenstrategie, um das Kundenverhalten besser zu verstehen. Die Daten aus Web-Analytics, CRM-Systemen und Social-Media-Kanälen werden miteinander kombiniert, um personalisierte Produktempfehlungen zu erstellen. Durch die Analyse von Kaufmustern können Marketingkampagnen gezielt auf spezifische Kundengruppen ausgerichtet werden, was zu höheren Conversion-Rates und einer verbesserten Kundenbindung führt.

Datenstrategie-Beispiel #2: Gesundheitswesen
 Ein Krankenhaus setzt eine Datenstrategie um, um Patientenbehandlungen zu optimieren. Es werden Daten aus elektronischen Patientenakten, Laborberichten und medizinischen Geräten integriert. Mithilfe von Predictive Analytics können Ärzte fundierte Entscheidungen treffen, indem sie Frühwarnsysteme für potenzielle Gesundheitsrisiken auf Basis historischer Daten einsetzen. Dies führt zu besserer Versorgung und reduzierten Kosten.

Datenstrategie-Beispiel #3: Finanzsektor
 Eine Bank nutzt eine umfassende Datenstrategie zur Datenaufbereitung, um das Risikomanagement zu verbessern. Durch die Integration von Transaktionsdaten, Kreditwürdigkeitsprüfungen und Marktanalysen können potenzielle Zahlungsausfälle frühzeitig identifiziert werden. Durch Machine-Learning-Modelle werden Kreditentscheidungen automatisiert, um schneller und genauer auf Marktveränderungen zu reagieren und den Kundenservice zu verbessern.

Sie fragen sich, wie eine mögliche Lösung in Ihrem Bereich aussehen könnte? Dann buchen Sie jetzt Ihren Termin für eine kostenlose Datenstrategie-Beratung.

Exkurs: Was genau regelt eine Datenstrategie?

Stellen Sie sich Ihre Datenstrategie wie eine umfassende Anleitung für ein riesiges Puzzle vor. Sie zeigt Ihnen genau, wie Sie die Teile – also die Daten – sammeln, ordnen, aufbewahren und richtig einsetzen können, damit das Bild am Ende Sinn ergibt. Sie sorgt dafür, dass Sie jederzeit wissen

  • wo Sie welche Puzzleteile finden
  • wie Sie die Puzzleteile zusammenfügen
  • und was Sie tun können, damit die Puzzleteile nicht verloren gehen

Die Datenstrategie macht zudem klar, wer im Unternehmen für die Qualität der Teile verantwortlich ist, damit keine kaputten oder falsch zugeschnittenen Teile im Puzzle landen.

Sie legt fest, wie Sie Schritt für Schritt mit den Daten umgehen – von der Sammlung über die Auswertung bis zur Erarbeitung der Maßnahmen ‒ und hilft dabei, dass alles im Einklang mit den Regeln läuft, damit zum Beispiel keine persönlichen Daten ohne Erlaubnis genutzt werden.

Plus: Eine Datenstrategie sorgt dafür, dass Ihr Unternehmen auch bei Veränderungen, wie neuen Technologien, angepassten Gesetzen oder höherem Datenvolumen immer auf dem richtigen Weg bleibt.

Kurz gesagt: Eine gut durchdachte Datenstrategie hilft Ihnen dabei, sicher mit Ihren Daten umzugehen, damit Sie das Beste daraus machen und Ihre Unternehmensziele erreichen.

5 Vorteile einer soliden Datenstrategie

  • Konsistente Datenbasis: Mit einer funktionierenden Datenstrategie erhalten Sie eine verlässliche und konsistente Datenbasis, die es Ihnen ermöglicht, fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie vermeiden Fehler durch unvollständige oder inkonsistente Daten und profitieren von einer klaren Übersicht. 
  • Optimierte Effizienz: Eine Datenstrategie schafft die Grundlage für eine automatisierte Datensammlung und -analyse, was Ihnen viele Stunden an Zeit spart und den manuellen Aufwand reduziert. So können Sie Ihre Ressourcen zu 100% dort einsetzen, wo sie benötigt werden.
  • Verbesserte Entscheidungsfindung:Eine gut strukturierte Datenstrategie gibt Ihnen tiefere Einblicke in Geschäftsprozesse, Kunden und Märkte. Diese Informationen unterstützen Sie dabei, vorausschauend zu planen und fundierte, strategische Entscheidungen zu treffen.
  • Höhere Datenqualität: Durch eine klare Definition von Prozessen und Verantwortlichkeiten in der Datenstrategie wird die Qualität Ihrer Daten kontinuierlich überwacht und verbessert. So minimieren Sie Datenfehler und -inkonsistenzen.
  • Skalierbarkeit und Flexibilität: Eine durchdachte Datenstrategie schließt auch zukünftiges Wachstum und mögliche Skalierungsherausforderungen ein. Sie zeigt auf, wie Sie Ihr System problemlos an neue Anforderungen und wachsende Datenmengen anpassen können.

3 Fehler, die Sie beim Erarbeiten einer Datenstrategie vermeiden sollten

  • Keine klaren Ziele definieren: Stellen Sie sicher, dass Sie genau wissen, was Sie mit Ihrer Datenstrategie erreichen möchten. Eine vage Zielsetzung erschwert die Identifikation von geeigneten Maßnahmen, behindert die Messbarkeit und führt zu einer ineffizienten Ressourcennutzung. Beispiel: Ein Unternehmen entwickelt eine Datenstrategie mit einer unklar formulierten Zielsetzung. Folglich entstehen Schwierigkeiten bei der Identifikation von geeigneten Datenquellen.
  • Datenqualität ignorieren: Qualitativ minderwertige Daten können eine ansonsten solide Datenstrategie boykottieren, weil sie eine notwendige Datenkonsolidierung erschweren. Deshalb sollten Sie ein Auge darauf haben, dass Ihre Daten korrekt, vollständig und aktuell sind, bevor Sie diese in Ihre Strategie einfließen lassen. Beispiel: Ein Online-Shop integriert Kundendaten aus verschiedenen Kanälen, ohne sie vorher auf Fehler oder Inkonsistenzen zu prüfen. Dies führt dazu, dass veraltete Kundendaten wie fehlerhafte Adressen oder doppelte Einträge in das System übernommen werden, was zu falschen Lieferungen führt und schlechten Kundenerfahrungen nach sich zieht.
  • Zukünftige Herausforderungen außer Acht lassen: Ihre Datenstrategie sollte nicht nur aktuelle Anforderungen abdecken, sondern auch zukünftige Wachstums- und Anpassungsbedürfnisse berücksichtigen. Umgekehrt werden Sie mit einer nicht skalierbaren Strategie schnell an Leistungsgrenzen stoßen. Beispiel: Ein Unternehmen implementiert eine Datenstrategie, die nur die aktuell relevanten Datenquellen abdeckt, ohne zu berücksichtigen, dass in Zukunft neue Datenquellen hinzukommen werden (z. B. IoT-Geräte oder Social Media-Daten). Wenn das Unternehmen wächst, könnte die ursprüngliche Strategie Schwierigkeiten haben, mit der zunehmenden Datenmenge und -vielfalt Schritt zu halten.

3 Tipps zur Umsetzung einer Datenstrategie

  • Setzen Sie auf datengetriebenes Entscheiden – nicht nur datengetriebenes Sammeln: Eine erfolgreiche Datenstrategie geht über das bloße Sammeln von Daten hinaus. Es ist entscheidend, dass Sie die richtigen Fragen stellen, bevor Sie Daten erfassen. Fragen Sie sich: Welche Daten helfen uns, bessere Entscheidungen zu treffen? Vermeiden Sie es, „Datenmüll“ zu sammeln, der für Sie keinerlei Mehrwert bietet. Fokus und klare Zielsetzungen sind der Schlüssel für eine effiziente Umsetzung.
  • Automatisierung als Beschleuniger nutzen: Die meisten Datenstrategien scheitern am hohen dafür zu betreibenden Aufwand. Deshalb sollten Sie bereits früh im Prozess Automatisierungstools integrieren, um wiederkehrende Aufgaben wie Datenbereinigung und -aggregation zu beschleunigen. Ein automatisierter Prozess sorgt dafür, dass Ihre Datenstrategie kontinuierlich läuft, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind. Das spart nicht nur Zeit, sondern minimiert auch Fehlerquellen und sorgt für eine konsistente Datenqualität.
  • Datenstrategie iterativ und flexibel aufbauen: Statt einen starren, ausufernden Plan zu verfolgen (auch als „Big-Bang-Ansatz“ bekannt), entwickeln Sie Ihre Datenstrategie in iterativen Schritten. Starten Sie mit kleinen, konkreten Zielen und erweitern Sie die Strategie nach und nach. So können Sie schnell auf Veränderungen reagieren und Ihre Strategie kontinuierlich an neue Anforderungen und Technologien anpassen. Ein flexibles Modell hilft, mit der Datenflut und den sich ständig ändernden Marktbedingungen Schritt zu halten.

Sie wollen Ihre Daten in bares Geld verwandeln? Eine Datenstrategie zeigt Ihnen wie

Ob Sie die Effizienz in der Produktion steigern, Kundenbeziehungen stärken oder Ihre Risiken besser managen möchten – eine durchdachte Datenstrategie macht all das möglich. Gerne helfen wir Ihnen, den ersten Schritt zu machen.

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