Viele Organisationen sind datenreich, aber nicht datengetrieben. Der Unterschied: Datengetriebene Organisationen treffen Entscheidungen systematisch auf Basis von Daten – nicht auf Basis von Intuition oder politischem Einfluss.
Vier Dimensionen der Datenstrategie
| Dimension | Inhalt |
|---|---|
| Datenstrategie | Welche Daten brauchen wir? Wie sammeln, speichern, teilen? Wer ist zuständig? Wie monetarisieren? |
| Data Governance | Datenqualität sichern; Data Owner pro Domäne; Zugriffsrechte; DSGVO-Compliance; Data Catalog |
| Analytics-Reifegrad | Descriptive (was ist passiert?), Diagnostic (warum?), Predictive (was wird passieren?), Prescriptive (was tun?) |
| Datenkultur | Führungskräfte entscheiden datenbasiert; Mitarbeitende haben Datenzugang und -kompetenz; Fehler werden mit Daten analysiert |
Analytics-Reifegrad aufbauen
Die meisten Organisationen starten mit Descriptive Analytics (Dashboards, Reports). Der Weg zu Prescriptive Analytics (automatisierte Entscheidungsvorschläge) braucht: Datenfundament (saubere, zugängliche Daten). Analytische Kompetenz (Data Scientists, Data Engineers). Governance (wer darf was mit welchen Daten machen?). Kulturwandel (Vertrauen in datenbasierte Entscheide).
Fazit
Daten sind das Erdöl des 21. Jahrhunderts – aber nur raffiniert, nicht als Rohöl. Datenstrategie und Analytics-Investitionen zahlen sich aus, wenn sie in eine lernende Organisation eingebettet sind.
Weiterführend: Technologiemanagement | Cybersecurity
Quellen
- Davenport, T.H. & Harris, J.G. (2007). Competing on Analytics. Harvard Business School Press.
