Der Weg zu einer datengetriebenen Organisation: Wie Sie die Daten-Strategie erfolgreich umsetzen und worauf Sie achten sollten
Daten können auf verschiedenen Ebenen einen Mehrwert schaffen. Im Rahmen unserer Blog-Reihe zum Thema Data Maturity haben wir im ersten Beitrag bereits die Business-Perspektive beleuchtet. Im zweiten Teil unserer Blogserie zum Thema “Data Maturity” möchten wir im Detail auf die strategische Perspektive eingehen.
Wir stellen zentrale Erkenntnisse vor, die auf Basis unserer Studie zum Thema Data Maturity und im praktischen Austausch mit unseren Kund*innen entstanden sind. Erfahren Sie darĂĽber hinaus, was eine gute Data-Strategie ausmacht und wie Sie diese in der Praxis am Bedarf Ihrer Organisation ausrichten.
Bevor wir tiefer in die Daten-Strategie eintauchen, noch einmal eine kurze Erläuterung zur Data Maturity:
Wenn wir die Data Maturity eines Unternehmens betrachten, unterscheiden wir neben der strategischen Perspektive noch die Perspektiven "Technologie und Business". Alle Blickwinkel greifen dabei ineinander und liefern zusammen wertvolle Erkenntnisse und Handlungsansätze.
Wie unsere Studie gezeigt hat, gehört die strategische Perspektive zu den zentralen Hebeln, wenn es um die Transformation zur datengetriebenen Organisation geht.
So verstehen wir die strategische Perspektive:
Um langfristig Advanced Analytics innerhalb eines Unternehmens zu entwickeln, braucht das Thema einen entsprechenden Stellenwert in den strategischen Überlegungen eines Unternehmens. Dabei unterscheiden wir zwei Aspekte: die Strategie und die Reife der Organisation. Damit das Thema Advanced Analytics nicht im Vagen verläuft, benötigen Unternehmen die organisationalen Voraussetzungen, um die Strategie zum Leben zu erwecken. Die strategische Perspektive verbindet also geplante Ansätze und Initiativen mit den tatsächlichen Möglichkeiten der Organisation. Die eine Dimension kann ohne die andere nicht effizient weiterentwickelt werden: Die Planung bleibt unkonkret wenn sie nicht umgesetzt werden kann, umgekehrt ist eine Umsetzung ohne strategische Planung selten zielführend.
Ist Advanced Analytics nicht in der Organisation verankert, wird selbst die beste Strategie zu keiner Verbesserung fĂĽhren. Jedoch kann Advanced Analytics wiederum nicht in der Organisation verankert werden ohne eine langfristige Vision, wie durch den gezielten Einsatz von Daten Wettbewerbsvorteile erzielt werden.
Die Relevanz der strategischen Perspektive – mit Luft nach oben
Betrachtet man die Studien-Ergebnisse in Bezug auf die Strategie und Organisation im Detail, wird ersichtlich, dass nur sehr wenige Unternehmen Daten als wichtige strategische Stellschraube der Organisation betrachten.
Zwar geben 29,2% der Unternehmen an, dass Advanced Analytics von wichtiger Bedeutung für sie ist – gleichzeitig verfügt aber nur jedes fünfte Unternehmen über eine zentrale Einheit, die datengetriebene Entscheidungen unterstützt und im Unternehmen verankert. Lediglich 8,1% der Unternehmen nutzen Daten, um Angebote und das eigene Unternehmen weiterzuentwickeln.
Es lässt sich erkennen, dass Daten in den strategischen Überlegungen der Unternehmen immer noch stiefmütterlich behandelt werden – eine tatsächlich strategische Verankerung des Themas erfolgt nur bei einer Minderheit der Unternehmen.
Die organisationale Seite von Advanced Analytics
Wie oben bereits beschrieben, benötigen (häufig abstrakte) strategische Überlegungen eine Verzahnung mit der Organisation – d.h. deren Fähigkeiten, Strukturen und Verantwortlichkeiten – um wirkliche datengetriebene Anwendungen umzusetzen.
In unserer Studie konnten wir zeigen, dass nahezu alle Mitarbeiter der befragten Unternehmen (85 ,1%) zumindest mit der Nutzung von Daten erste praktische Erfahrungen gesammelt haben. Trotzdem gelingt der Übertrag auf die Organisation noch nicht – weniger als 10% der Unternehmen schaffen es, einen unternehmerischen Vorteil durch die Nutzung und Analyse von Daten zu erlangen.
Rookies und Pros – die Strategie macht den Unterschied
Eine der zentralen Erkenntnisse unserer Studie ist, dass es zwei Gruppen von Unternehmen in Bezug auf die Data Maturity gibt: Rookies und Pros.
Rookies sammeln meist schon Daten, integrieren diese jedoch nicht in ihre Prozesse. Pros sind dagegen besonders in den Dimensionen Strategie, Prozesse und Technologien sehr gut aufgestellt.
Die folgende Grafik zeigt, dass die Unterschiede bei diesen Dimensionen am größten ist.
Es geht in erster Linie also nicht um Technologie oder Daten, sondern um ein stringentes Vorgehen. Um wirklich eine datengetriebene Organisation zu werden, benötigt es also eine klare Vision und Planung, die nötigen Ressourcen und klaren Verantwortlichkeiten beim Thema Daten sowie Prozesse, die helfen, die Erkenntnisse in die Organisation zu überführen. Viele Unternehmen machen den Fehler und betrachten Advanced Analytics aus einer reinen Technik- oder Daten-Perspektive. Um wirklich erfolgreich datengetriebene Anwendungen gewinnbringend zu etablieren, braucht es eine klare Planung, die sich an den spezifischen Anforderungen und Herausforderungen des eigenen Unternehmens orientiert.
So gelingt die Data-Strategie
Ob eine Data-Strategie erfolgreich umgesetzt wird, hängt davon ab, ob die Überlegungen einen konkreten Mehrwert für Unternehmen und Mitarbeiter*innen versprechen – und ob die geplanten Projekte auch wirklich zu den individuellen Anforderungen passen. Dabei geht es im ersten Schritt gar nicht darum, bestimmte Tools zu implementieren oder Mitarbeiter*innen im Bereich Data Science zu schulen: Vielmehr gilt es zu analysieren, wo und wie das Unternehmen aktuell schon datengetrieben arbeitet, wo es Herausforderungen sieht und welche Anwendungsfälle wünschenswert sind.
Um diese Passung zu garantieren haben wir bei Merkle unsere sogenannte Data Strategy entwickelt. Dabei arbeiten wir umfassend, aber pragmatisch in drei definierten Projektschritten: Eine Analyse, einer Visions- und einer Transformationsphase.
In der Analyse untersuchen wir so konkret und alltagsnah wie möglich Ihre Herausforderungen sowie aktuellen Möglichkeiten und leiten daraus konkrete datengetriebene Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen ab. Diese Anwendungsfälle werden anhand von definierten Kriterien, wie beispielsweise die Umsetzbarkeit oder dem wirtschaftlicher Nutzenpriorisiert und in einer Rangfolge gebracht.
Auf Basis der wichtigsten Anwendungsfälle erarbeiten wir Ihr optimales Zielbild – aus technischer, wirtschaftlicher und kundenzentrierter Perspektive. Hierbei untersuchen wir, welche Anforderungen Ihr Unternehmen bereits meistert und wo es noch Lücken aufweist.
Abschließend identifizieren wir die nächsten relevanten Schritte, um die Lücken zu Ihrem Zielbild zu schließen. So stellen wir sicher, dass Projekte so geplant werden, dass sie den maximalen Effekt haben und sinnvoll aufeinander aufbauen.
So entsteht Ihre persönliche Roadmap zur datengetriebenen Organisation.
Laden Sie sich noch heute die Studie herunter und fragen Sie ein Assessment Ihrer Data Maturity an!
