Daten und deren erfolgreiche Nutzung sind heute Grundlage des Erfolgs zahlreicher Geschäftsmodelle. Der erfolgreichen Nutzung geht dabei ein effektives Datenmanagement voraus.

Die Realität sieht in vielen Unternehmen jedoch anders aus: Datenmanagement- und -speichersysteme wurden auf unterschiedliche, nach und nach entstandene Anwendungsfälle und Nutzergruppen zugeschnitten und werden häufig gerne als „historisch gewachsen“ bezeichnet. Solche historisch gewachsenen Strukturen zeigen sich beispielsweise dadurch, dass

• unterschiedliche Speicherorte (Data Warehouses, Data Lakes, Datenbanken, Dateien) für viele verschiedene, aber zum Teil auch dieselben Daten existieren,
• sich eine Vielzahl, oft Anwendungsfall-spezifischer Systeme und Technologien etabliert hat und
• Systeme und Datenhaltung Nutzer- oder Anwender-bezogen mitunter redundant sein können.

Ineffizienzen aus den betrieblich beobachtbaren Phänomenen ergeben sich in vielerlei Hinsicht:

• Wissen über die Existenz von Daten: Wenn ein zentrales und transparentes Datenmanagement fehlt, kann es sein, dass Nutzer nicht über die Existenz Bescheid wissen und diese entsprechend erneut erheben, anfragen oder erwerben. Wenn dies nicht möglich ist, findet die Nutzung der Daten unter Umständen nicht statt – und Wert wird nicht generiert.
• Doppelte Datenablage und Pflegeaufwand: Fehlt Wissen über die Existenz von Daten, werden diese vielleicht mehrfach erhoben, angefragt oder erworben. Neben zeitlichen und finanziellen Ineffizienzen ergeben sich insbesondere solche, die aus dem mit der Datenhaltung einhergehenden Datenpflegeaufwand resultieren. Einmal abgelegte Daten werden – ohne Verantwortung für diese – selten geprüft und aktualisiert.
• Wartungsaufwand für eine Vielzahl von Systemen: Je mehr Systeme für eigene Daten sowie für deren Speicherung, Verwaltung und Analyse parallel nebeneinander bestehen, desto höher gestaltet sich der Wartungsaufwand. Besonders herausfordernd ist es, wenn Systeme ohne das Wissen eines zentralen Managements existieren. Hier ergeben sich schnell Sicherheitsrisiken für sensible unternehmensinterne Daten, aber unter anderem auch für Kundendaten (Reputationsrisiko!) durch nicht geprüfte Software, veraltete Software aufgrund nicht installierter Updates oder Patches.
• Sicherheitsrisiken / Zugriffsmanagement: Neben den auf Softwarenutzung und mangelndes Management zurückzuführenden Sicherheitsrisiken für Daten existieren auch solche, die aus einem unzureichenden Zugriffsmanagement entstehen. Daten werden als wichtiges Kapital, wenn nicht gar als essentieller Wettbewerbsfaktor von Unternehmen im digitalen Zeitalter angesehen. Entsprechend gilt es diese vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Dies ist am besten durch ein strenges Zugriffsmanagement möglich.

Daten existieren in nahezu unendlicher Zahl in Unternehmen. Am Ende ist aber die Nutzung der Daten der Faktor, der den Unterschied zwischen einem Unternehmen und einem herausragenden, zukunftsorientierten und effizienten Unternehmen macht.

Eine Datenstrategie, die darauf ausgerichtet ist, in einem Unternehmen vorhandene Daten möglichst wertstiftend zu nutzen, sollte anhand folgender Schritte und der damit verbundenen – wenn auch gewiss nicht erschöpfenden – Fragen überlegt werden:

1. Vision/Idee: Was ist mein Geschäftsmodell? Mit wem konkurriere ich auf welchem Markt um welche Kunden? Wie kann ich Daten und aus Daten gewonnene Erkenntnisse wertstiftend nutzen und einen Kunden- oder sogar Wettbewerbsvorteil erreichen?
2. Datenbedarf: Welche Daten benötige ich, um strategische Ziele zu erreichen, taktische Maßnahmen umzusetzen und operatives Handeln zu unterstützen? Welche unternehmensinternen und welche unternehmensexternen Daten benötige ich dafür? Aus welchen Quellen beziehe ich meine Daten – und wie vertrauenswürdig sind diese? Welche Daten sind ohne weiteres verfügbar, welche müssen angefragt, erworben oder selbst erzeugt werden?
3. Analysebedarf: Welche Analysen möchte ich mithilfe der Daten ausführen – und welche Erkenntnisse damit gewinnen? Welche Zusammenhänge zwischen Daten existieren – und welche Auswirkungen hat dies auf meine Managementaussagen?
4. Speicherung, Aufbereitung, Prüfung, Verarbeitung und Visualisierung: Wie sicher sollen meine Daten gespeichert werden? Wer soll Zugriff auf die Daten haben? Wie wird die Qualität der Daten sichergestellt? Wie werden Daten harmonisiert, standardisiert und in ein für die Nutzung geeignetes Format gebracht? Wie sollen Daten verarbeitet werden? Wer darf Zugriff auf welche Daten haben? Auf welche Weise sollen Daten visualisiert oder auf eine andere Art dem Endnutzer bereitgestellt werden?
5. Technologien- & Toolwahl: Welche Speichertechnologien benötige ich für meine Anfordernisse? Welche Tools eignen sich für meine Verarbeitungs- und Visualisierungsansprüche? Welche Schnittstellen müssen zwischen Speichermedium, Analyse- und Visualisierungstools eingerichtet werden? Welche Kompatibilitätsanforderungen sind in Bezug auf die Daten, aber auch hinsichtlich der Technologie- und Tool-Wahl zu berücksichtigen?
6. Wissensgenerierung: Welche Erkenntnisse kann ich mithilfe der Daten gewinnen? Welche retrospektiven Schlüsse lassen sich daraus ziehen? Welche prospektiven Szenarien und Annahmen lassen sich generieren? Wem wird aus Daten gewonnenes Wissen auf welchem Wege zugänglich gemacht?

Diese zuvor formulierten Fragen dürfen als Leitlinien verstanden werden, anhand derer Sie und Ihr Unternehmen eine Datenstrategie entwickeln können. Gerne unterstützen wir Sie dabei! Wir sind unabhängig von Technologie- und Softwareanbietern und richten unsere Beratung und Empfehlungen ganz individuell an Ihren Bedürfnissen aus. Durch unsere breite Fachexpertise können wir Ihnen ein Gesamtpaket aus einer Hand anbieten:

Einerseits die Leistungen einer „klassischen Beratung“ in Hinblick auf die Formulierung einer Datenstrategie, die auf die Anfordernisse ihres Unternehmens zugeschnitten ist. Sie haben bereits eine Datenstrategie? Sehr gut! Natürlich bauen wir auf dieser Grundlage auf. Sie haben noch keine oder möchten neue strategische Geschäftsfelder erschließen? Wir stehen gerne mit Rat und Tat zur Seite.

Auch hinsichtlich potentieller Datenquellen stehen wir Ihnen zur Seite: Ob bei der Erschließung neuer, unternehmensinterner Datenquellen wie Maschinen- oder Systemdaten, der Generierung externer Daten z.B. von Kunden und Lieferanten oder bei der Sammlung und Analyse von Markt- und Wettbewerbsdaten.

Andererseits bieten wir auch alle Leistungen rund um die technisch notwendige Untersetzung der Strategie an:

• Wir wählen gemeinsam mit Ihnen die passende Speichertechnologie (eigener Server, private cloud, public cloud) und das für Ihre Daten und Abfragen am besten kompatible Datenbankdesign (relationale Datenbank, objektorientierte Datenbank, NoSQL).
• Wir sprechen mit Ihnen über die notwendigen Sicherheitsstandards (Rechtemanagement, Speicherort, Passwortschutz, selektiv redundante Datenablage, Sensibilisierung & Awareness) und schlagen geeignete Technologien und Sicherheitskonzepte vor.
• Gemeinsam erörtern wir mit Ihnen die Datenqualität (strukturiert, unstrukturiert, …) und definieren unterschiedliche use cases der Daten (monatliche Reportings, Szenarien-Analyse, ad hoc-Analyse)
• Dabei achten wir darauf, dass Front- und Backend-Technologien miteinander kompatibel sind, Schnittstellen einwandfrei funktionieren
• Außerdem verlieren wir mit Ihnen die Zukunft nicht aus den Augen: Wir diskutieren, welche Daten, use cases und Anwendungsfelder der Daten in Zukunft relevant für Sie sein könnten, welche Daten in Zukunft ggf. zusätzlich gespeichert, verarbeitet und analysiert werden sollen – und denken so von vornherein an die Zukunftsfähigkeit des Systems
• Nicht zuletzt ist die Schaffung der Rahmenbedingungen essentiell für die langfristige, effektive und effiziente Nutzung der Datenstrategie: Wir unterstützen Sie gerne dabei, Standards zu schaffen, Prozesse (inkl. Zuständigkeiten, d.h. wer darf Daten erheben, wo speichern, Anforderungen stellen, usw.) zu definieren, die Basis für ein Qualitätsmanagement zulegen, kontinuierliche Verbesserung zu ermöglichen und die verwendeten IT-Ressourcen ständig auf den Prüfstand zu stellen

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