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Data Strategy Consulting

Data Strategy Consulting

Eine Datenstrategie ist ein Plan dafür, wie eine Organisation Daten sammeln, speichern, verwalten, analysieren und nutzen wird, um ihre Ziele zu unterstützen. Sie umfasst in der Regel Elemente wie Data Governance, Datenarchitektur, Datenqualität, Datensicherheit, Datenschutz und Datenanalyse.

Warum ist eine Datenstrategie wichtig?

Eine Datenstrategie ist wichtig, weil sie Unternehmen dabei hilft, Daten effektiv zur Unterstützung ihrer Geschäftsziele zu nutzen. Eine gut durchdachte Datenstrategie kann eine Reihe von Vorteilen bieten, darunter:

  • Verbesserte Entscheidungsfindung:
    Eine Datenstrategie kann Unternehmen dabei helfen, Daten so zu sammeln und zu analysieren, dass eine bessere Entscheidungsfindung möglich ist. Durch den Zugang zu genauen, vollständigen und zeitnahen Daten können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen, die auf Fakten und nicht auf Intuition beruhen.
  • Gesteigerte Effizienz:
    Eine Datenstrategie kann Unternehmen dabei helfen, ihre Prozesse zu rationalisieren und die Effizienz zu steigern. Durch die Identifizierung und Behebung von Problemen mit der Datenqualität und -vollständigkeit können Unternehmen den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Verarbeitung und Analyse von Daten reduzieren.
  • Gesteigerte Wettbewerbsfähigkeit:
    Eine Datenstrategie kann Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie ihnen ein tieferes Verständnis für ihre Kunden, Produkte und Abläufe vermittelt. Dies kann Unternehmen dabei helfen, neue Chancen zu erkennen und neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.
  • Bessere Kundenbetreuung:
    Eine Datenstrategie kann Unternehmen dabei helfen, ihren Kundenservice zu verbessern, indem sie ihnen ein umfassenderes Verständnis für die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden vermittelt. Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen Muster und Trends erkennen, die zur Schaffung eines individuelleren und effektiveren Kundendienstes genutzt werden können.
  • Einhaltung rechtlicher und regulatorischer Anforderungen:
    Eine Datenstrategie kann Unternehmen dabei helfen, die gesetzlichen und behördlichen Anforderungen in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit zu erfüllen. Durch die Identifizierung und Behebung von Datenrisiken können Unternehmen die Wahrscheinlichkeit von Datenschutzverletzungen verringern und sensible Informationen schützen.
  • Besseres Kostenmanagement:
    Eine Datenstrategie kann Unternehmen beim Kostenmanagement helfen, indem sie Möglichkeiten zur Optimierung ihrer Dateninfrastruktur und -prozesse aufzeigt. Durch die Reduzierung von Datenduplikaten, die Sicherstellung von Datenqualität und -vollständigkeit sowie die Verringerung des Zeit- und Ressourcenaufwands für die Verarbeitung und Analyse von Daten können Unternehmen ihr Endergebnis verbessern.

    Insgesamt ist eine Datenstrategie von entscheidender Bedeutung für Unternehmen, die Daten nutzen wollen, um bessere Entscheidungen zu treffen, die Effizienz zu steigern, die Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen, den Kundenservice zu verbessern, gesetzliche und behördliche Anforderungen zu erfüllen und die Kosten zu kontrollieren.

Data Strategy

Elemente einer Daten Strategie

Eine Datenstrategie ist ein Plan, der darlegt, wie ein Unternehmen Daten beschafft, verwaltet und analysiert, um seine Geschäftsziele zu unterstützen. Eine gut durchdachte Datenstrategie umfasst in der Regel die folgenden Elemente:

  1. Geschäftsziele:
    Das erste Element einer Datenstrategie ist eine klare Definition der Geschäftsziele, die mit der Strategie unterstützt werden sollen. Dazu können Ziele wie die Steigerung des Umsatzes, die Senkung der Kosten, die Verbesserung der Kundenzufriedenheit oder die Steigerung der betrieblichen Effizienz gehören.
  2. Datenverwaltung:
    Das nächste Element einer Datenstrategie ist eine Reihe von Richtlinien und Prozessen für die Datenverwaltung, einschließlich der Art und Weise, wie Daten gesammelt, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden. Dazu gehört auch die Festlegung, wer für die Datenverwaltung verantwortlich ist, sowie die Festlegung von Richtlinien und Verfahren für die Datenqualität, -vollständigkeit und -sicherheit.
  3. Datenarchitektur:
    Das dritte Element einer Datenstrategie ist ein Plan, wie die Daten gespeichert, verarbeitet und analysiert werden sollen. Dazu gehört die Ermittlung der zu erfassenden Datentypen sowie die Bestimmung der Hardware- und Software-Infrastruktur, die zur Unterstützung der Datenarchitektur erforderlich ist.
  4. Datenanalytik:
    Das vierte Element einer Datenstrategie ist ein Plan, wie die Daten zur Unterstützung der Geschäftsziele analysiert werden sollen. Dazu gehört die Identifizierung der zu analysierenden Datentypen sowie die Festlegung der zu verwendenden Analysetools und -techniken.
  5. Datenvisualisierung:
    Das fünfte Element einer Datenstrategie ist ein Plan, wie die Daten den Beteiligten präsentiert werden sollen. Dazu gehört die Identifizierung der Datentypen, die visualisiert werden sollen, sowie die Festlegung der zu verwendenden Visualisierungstools und -techniken.
  6. Datensicherheit:
    Das sechste Element einer Datenstrategie ist ein Plan, wie Daten vor unbefugtem Zugriff, unbefugter Nutzung, Offenlegung, Unterbrechung, Änderung oder Zerstörung geschützt werden sollen. Dazu gehört die Ermittlung der zu schützenden Datentypen sowie die Festlegung der Sicherheitskontrollen, die zum Schutz der Daten eingesetzt werden sollen.
  7. Datenverwaltung:
    Das siebte Element einer Datenstrategie ist ein Plan für die Verwaltung der Daten. Dazu gehören Datenqualität und -vollständigkeit, Datenstandardisierung, Datenvalidierung, Data Warehousing, Datenintegration und Datenqualitätsprüfungen.
  8. Kontinuierliche Verbesserung:
    Das letzte Element einer Datenstrategie ist ein Plan, wie die Strategie kontinuierlich überwacht und optimiert werden soll, um sicherzustellen, dass sie die Geschäftsziele weiterhin unterstützt. Dazu gehört die Festlegung von Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs), mit denen der Erfolg der Strategie gemessen werden soll, sowie die Festlegung, wie die Strategie im Laufe der Zeit aktualisiert und verbessert werden soll.

    Es ist wichtig zu wissen, dass diese Elemente nicht unabhängig voneinander sind, sondern in enger Beziehung zueinander stehen. So sind beispielsweise Data Governance, Datensicherheit und Datenarchitektur eng miteinander verbunden und voneinander abhängig. Eine klare und gut definierte Datenstrategie, die diese Elemente einbezieht, kann Unternehmen dabei helfen, Daten effektiv zur Unterstützung ihrer Geschäftsziele einzusetzen.

Erstellung einer Datenstrategie

  1. Festlegung der Unternehmensziele:
    Der erste Schritt bei der Erstellung einer Datenstrategie besteht darin, die Geschäftsziele zu verstehen, die mit der Strategie unterstützt werden sollen. Dazu können Ziele wie die Steigerung des Umsatzes, die Senkung der Kosten, die Verbesserung der Kundenzufriedenheit oder die Steigerung der betrieblichen Effizienz gehören.
  2. Bewertung des aktuellen Zustands der Datenbestände:
    Der nächste Schritt besteht darin, den aktuellen Zustand der Datenbestände und der Infrastruktur des Unternehmens zu bewerten. Dazu gehört die Ermittlung der Arten von Daten, die derzeit erfasst, gespeichert und analysiert werden, sowie die Bewertung der Qualität und Vollständigkeit dieser Daten.
  3. Identifizierung des Datenbedarfs:
    Nach der Bewertung des aktuellen Zustands der Datenbestände besteht der nächste Schritt darin, den Datenbedarf der Organisation zu ermitteln. Dazu gehört die Ermittlung der Datentypen, die zur Unterstützung der Geschäftsziele benötigt werden, sowie die Bestimmung der spezifischen Datenanforderungen der verschiedenen Abteilungen und Teams innerhalb des Unternehmens.
  4. Erarbeitung eines Plans:
    Nach der Ermittlung des Datenbedarfs ist der nächste Schritt die Entwicklung eines Plans zur Beschaffung, Verwaltung und Analyse von Daten, der die Unternehmensziele unterstützt. Dieser Plan sollte Angaben darüber enthalten, wie die Daten erfasst, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden sollen, sowie einen Zeitplan für die Umsetzung.
  5. Umsetzung des Plans:
    Nachdem der Datenstrategieplan entwickelt wurde, ist es an der Zeit, ihn umzusetzen. Dazu gehören die Beschaffung der erforderlichen Technologie und Ressourcen, die Einstellung von Mitarbeitern und die Änderung bestehender Prozesse.
  6. Kontinuierliche Überwachung und Optimierung:
    Schließlich ist es wichtig, die Datenstrategie kontinuierlich zu überwachen und zu optimieren, um sicherzustellen, dass sie die Geschäftsziele weiterhin unterstützt. Dies kann bedeuten, dass der Plan bei Bedarf angepasst wird und dass der Erfolg der Strategie mit Hilfe von Analysen und Messgrößen gemessen wird.

    Es ist wichtig zu erwähnen, dass die Erstellung einer Datenstrategie eine starke Führung und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und Teams innerhalb eines Unternehmens erfordert. Es sollte ein funktionsübergreifendes Team gebildet werden, dem Vertreter der IT, des Unternehmens und der Datenanalyse angehören, um sicherzustellen, dass die Daten mit den Unternehmenszielen in Einklang gebracht werden und die Datenstrategie effektiv umgesetzt wird.

Wir unterstützen bei Erstellung und Umsetzung einer Data Strategy

Eine Datenstrategie-Roadmap ist ein Plan, der die Schritte und Aktivitäten beschreibt, die eine Organisation zur Umsetzung ihrer Datenstrategie unternehmen wird. Es handelt sich um eine visuelle Darstellung des Umsetzungsplans für die Datenstrategie, die zur Verfolgung des Fortschritts, zur Ermittlung von Abhängigkeiten und Zeitplänen sowie zur Kommunikation des Plans mit den Beteiligten verwendet werden kann. Eine Datenstrategie-Roadmap umfasst in der Regel die folgenden Elemente:

  1. Zielsetzungen:
    Das erste Element einer Datenstrategie-Roadmap ist eine klare Definition der Geschäftsziele, die mit der Strategie unterstützt werden sollen. Dazu können Ziele wie die Steigerung des Umsatzes, die Senkung der Kosten, die Verbesserung der Kundenzufriedenheit oder die Steigerung der betrieblichen Effizienz gehören.
  2. Phasen:
    Das nächste Element einer Datenstrategie-Roadmap ist die Festlegung von Phasen oder Meilensteinen, die das Unternehmen zur Umsetzung der Datenstrategie durchlaufen wird. Diese Phasen umfassen in der Regel Planung, Entwurf, Entwicklung, Tests und Bereitstellung.
  3. Ergebnisse:
    Das dritte Element einer Datenstrategie-Roadmap ist die Festlegung spezifischer Leistungen oder Ergebnisse, die das Unternehmen in jeder Phase oder an jedem Meilenstein erbringen wird. Zu diesen Ergebnissen können Anforderungsdokumente, Entwurfsdokumente, Testpläne und Bereitstellungspläne gehören.
  4. Ressourcen:
    Das vierte Element einer Datenstrategie-Roadmap ist die Ermittlung der Ressourcen, die für die Umsetzung der Datenstrategie erforderlich sind. Dazu gehören sowohl personelle Ressourcen wie Mitarbeiter, Auftragnehmer und Berater als auch finanzielle Ressourcen wie Budget und Finanzierung.
  5. Abhängigkeiten:
    Das fünfte Element eines Fahrplans für die Datenstrategie ist die Ermittlung von Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Phasen oder Meilensteinen. Dazu gehört die Feststellung, welche Aktivitäten abgeschlossen sein müssen, bevor andere beginnen können, und die Ermittlung von Einschränkungen oder Risiken, die sich auf den Zeitplan auswirken könnten.
  6. Zeitplan:
    Das letzte Element einer Datenstrategie-Roadmap ist ein Zeitplan, der angibt, wann die einzelnen Phasen oder Meilensteine abgeschlossen sind und wann die einzelnen Leistungen erbracht werden sollen.

    Eine Datenstrategie-Roadmap ist ein leistungsstarkes Instrument, das Unternehmen bei der effektiven Umsetzung ihrer Datenstrategie unterstützen kann. Sie bietet eine klare und visuelle Darstellung des Plans und kann verwendet werden, um den Plan an die Beteiligten zu kommunizieren, den Fortschritt zu verfolgen und Risiken zu identifizieren und zu verwalten.

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