Mit einer intelligenten Datenstrategie lassen sich die Probleme von heute lösen und zudem unbekannte und komplexe Datenherausforderungen der Zukunft meistern. Christian Geckeis, General Manager DACH bei Informatica erklärt, worauf es bei der Entwicklung einer Datenstrategie ankommt.
Wie bleiben Unternehmen mit einer soliden Datenstrategie wettbewerbsfähig?
Wir sehen immer mehr Beispiele für datengetriebene Disruption, da etablierte Unternehmen von neuen Konkurrenten bedroht werden, die Daten auf neue Weise nutzen. Aber nicht nur die neuen Marktteilnehmer können Daten nutzen. Das Volumen und die Vielfalt der Daten nehmen weiter zu, ebenso wie die Herausforderung, sie für Erkenntnisse und Entscheidungen zu nutzen, die das Unternehmen voranbringen. Digital führende Unternehmen nutzen ihre Daten, um die Rentabilität zu steigern oder neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, während Unternehmen ohne Datenstrategie hier das Nachsehen haben.
Christian Geckeis,
General Manager DACH
bei Informatica
Was ist eine Datenstrategie, und warum ist sie wichtig?
Bei einer Datenstrategie geht es nicht nur um Daten – es geht darum, wie man durch die strategische Nutzung von Datenbeständen Geschäftsergebnisse erzielen kann. Sie ist ein formulierter und zielorientierter Verfahrensplan zur Festlegung von Prozessen, Rollen und Verantwortlichkeiten, um Mitarbeiter in allen Geschäftsbereichen in die Lage zu versetzen, Datenbestände des Unternehmens zu erstellen, zu verteilen, zu finden und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
Die Umsetzung der Datenstrategie konzentriert sich nicht nur auf die Lösung der bekannten Probleme von heute, sondern versetzt das Unternehmen in die Lage, unbekannte und komplexe Datenherausforderungen auf agile und effiziente Weise zu bewältigen und so wettbewerbsfähig zu bleiben.
Was sollte bei der Entwicklung einer Datenstrategie beachtet werden?
Erstens: Konzentration auf kritische Geschäftsmöglichkeiten oder Risiken.
Groß denken, klein anfangen. Wenn man mit einer spezifischen Herausforderung beginnt, die sich am besten durch eine effektivere Datennutzung lösen lässt, können schnell Erfolge nachgewiesen und die nötige Akzeptanz für den Aufbau einer erfolgreichen Datenstrategie gewonnen werden.
Zweitens: Definieren von Rollen und Verantwortlichkeiten.
Es müssen Verantwortliche bestimmt werden – etwa einen Chief Data Officer oder einen Leiter der Analyseabteilung – die transparente Datenprozesse und eine Datenkultur im gesamten Unternehmen etablieren. Im Laufe der Zeit besteht das Ziel einer Datenstrategie darin, Daten im gesamten Unternehmen zu demokratisieren und allen Funktionen und Mitarbeitern den freien Zugriff auf vertrauenswürdige Daten zu ermöglichen, während gleichzeitig Governance-Praktiken eingehalten werden.
Drittens: Identifizieren und Klassifizieren von Daten. Ein starker Anstieg der Innovationen und eine rasche Verlagerung in die Cloud (PaaS und SaaS) bedeuten, dass Kunden über mehr fragmentierte Datenquellen als je zuvor verfügen, oft in einer Multi-Hybrid- und Multi-Cloud-Anwendungsumgebung. Unternehmen müssen Daten zunächst erkennen, klassifizieren und organisieren. Der Einsatz von KI-gestützten Erkennungs-, Inventarisierungs- und Aufbereitungstools hilft dabei, den Umfang moderner Unternehmen zu bewältigen und den Teams Einblicke und Kontext zu bieten.
Viertens: Sammeln und Integrieren von Daten.
Datenintegration hilft dabei, die Nutzung von Daten zu standardisieren, zu automatisieren und zu skalieren. Viele Unternehmen konsolidieren Daten aus verschiedenen Quellen in einem Data Warehouse oder Data Lake, wo sie standardisiert werden und ihre Qualität sichergestellt wird, bevor sie den Datennutzern zur Verfügung gestellt werden. Mit dem richtigen Datenintegrations-Framework können Unternehmen einen ganzheitlichen Überblick über ihre Kunden erhalten und den Datenfluss besser steuern.
Fünftens: Daten analysieren, um intelligente Erkenntnisse zu gewinnen.
Die Unternehmen, die aus Daten intelligente Erkenntnisse gewinnen können, werden in der digitalen Transformation führend sein. Sie nutzen Daten, um relevante, personalisierte Kundenkontakte zu fördern, neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und die Effizienz im gesamten Unternehmen zu steigern. Mit der Leistungsfähigkeit der Cloud und der Nutzung von KI und maschinellem Lernen können Unternehmen ihre Analyseprogramme beschleunigen und Zugang zu vertrauenswürdigen Echtzeitdaten erhalten, um sinnvolle Veränderungen für das Unternehmen voranzutreiben.
Sechstens: Sicherstellung vertrauenswürdiger Daten mit Data Governance.
Eine solide Datenstrategie erfordert nicht, dass Unternehmen Daten für die Nutzung durch Experten unter Verschluss halten. Stattdessen sollten Unternehmen ein komplettes Datenschutz-Framework implementieren, das den Zugriff und die Nutzung ermöglicht, den Schutz orchestriert und das Risiko reduziert, indem es IT und Unternehmen zusammenbringt, um Best Practices für die Einhaltung von Vorschriften anzuwenden.
Daten treiben branchenübergreifend die nächste Innovationswelle an – sie helfen, Werte zu erschließen, neue Einnahmequellen zu schaffen und engere Kundenbeziehungen aufzubauen. Die Umsetzung einer soliden Datenstrategie wird Teams im gesamten Unternehmen in die Lage versetzen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die das Unternehmen voranbringen.