Trotz zahlreicher Bemühungen kommen viele Unternehmen beim Datenmanagement kaum voran. Nach eigenen Angaben ist das Wissen um die Notwendigkeit, Daten effizient zu nutzen, zwar vorhanden, doch trotzdem wird das Potenzial von vielen Firmen nicht ausgeschöpft. In diesem Blogbeitrag werden wir daher die fünf wichtigsten Tipps für eine erfolgreiche Datenmanagement-Strategie erläutern und zeigen, wie Sie diese in der Praxis umsetzen können.
Woher beziehen Sie Ihre Daten? Wo speichern Sie diese? Welche Arten von Daten unterscheiden Sie dabei und wie analysieren Sie sie? Solche Fragen zu beantworten, ist der erste Schritt, um sich einen Überblick über Ihre bisherige Datenverwaltung zu verschaffen.
Herausforderungen beim Datenmanagement
Verschiedene Herausforderungen erschweren es Unternehmen jedoch, diese Fragen umfassend und klar für sich zu beantworten. Das zugrunde liegende Problem: Die Schnelligkeit, mit der sich Daten ändern, das Volumen, in dem sie anfallen und die Komplexität, die sie beinhalten. Zusätzlich erschweren Compliance-Anforderungen und Sicherheitsaspekte ein effizientes Data Management.
Fünf aktuelle Herausforderung im Datenmanagement sind dabei besonders häufig:
Die Fragmentierung der Datenlandschaft
Schneller Datenzugriff unter Einhaltung der Data Governance
Legacy Architekturen d.h. Altsysteme in der Datenarchitektur
Advanced Analytics erhöhen die Komplexität
Technische Tools entwickeln sich schneller als Unternehmensstrukturen
Fünf Tipps für eine erfolgreiche Datenmanagement-Strategie
Es ist möglich, diese Herausforderung zu bewältigen, wenn Sie einige Dinge in ihrer Daten-Strategie beachten.
1. Fragmentierung der Datenlandschaft
Das Problem: Wenn Sie versuchen herauszufinden, an welchen Orten Sie Daten erfassen, speichern und verarbeiten, werden Sie wahrscheinlich feststellen, dass dies nicht nur an einer Stelle geschieht. In vielen Unternehmen existieren Data Lakes, IoT-Architekturen, NoSQL- und Graph-Datenspeicher, aber auch relationale Datenbanken parallel.
Der Grund: Verschiedene Technologien kommen zum Einsatz, verschiedene Ziele werden verfolgt und Daten werden dazu in unterschiedlichem Umfang benötigt.
Tipp: Vernetzte Plattformen und technologische Lösungen wie Orchestration Layers, Ebenen welche Ihre Systeme miteinander verknüpfen, werden zum Must-Have, um eine Fragmentierung zu verhindern und Daten übergreifend nutzbar zu machen.
2. Schneller Zugriff auf Daten vs Data Governance
Das Problem: Damit Datennutzung zweckmässig ist, muss der Zugriff auf Daten schnell erfolgen können. Einerseits können sich Daten innerhalb von Sekunden ändern und auf neue Entwicklungen hinweisen, andererseits darf der Zugriff auf Daten nicht mit zeitaufwendigen Hürden verknüpft sein, um sich optimal in Ihre tägliche Arbeit eingliedern zu lassen. Doch gerade, wenn Sie in Ihrem Unternehmen eine strukturelle Data Governance verfolgen, d.h. klare Regeln und Prozesse einhalten, um die Datenqualität und Datensicherheit hochzuhalten, stossen Sie auf Probleme, beim schnellen und einfachen Zugriff auf Daten.
Der Grund: Der Schutz insbesondere personenbezogener und sensibler Daten sollte immer ganz oben stehen. Das sorgt dafür, dass Daten oftmals nicht für alle Personen zugänglich sind. Zugleich geben vordefinierte Prozesse zur Datenpflege oder Compliance vor, wie Sie Daten verarbeiten dürfen und müssen. Das kann durchaus komplex und aufwendig sein.
Tipp: Teil einer modernen Data Governance ist es, einen schnellen Zugriff auf Daten zu gewährleisten, der die Einhaltung der Datenqualität, Datensicherheit, Datenpflege, des Datenschutzes sowie die Compliance-Anforderungen an Ihr Unternehmen sicherstellt. Dabei sollte im Fokus des Datenzugriffs ein konkretes Ziel stehen. Wollen Sie, dass Ihre Produkte stärker am Kundenverhalten ausgerichtet ist? Dann sollte der schnelle Zugriff zu Kundendaten vereinfacht werden. Verschiedene Berechtigungen für verschiedene Rollen stellen dabei sicher, dass nicht jeder diese Daten beispielsweise vollständig einsehen oder verändern kann.
3. Veraltete Datenarchitekturen und Legacy Systems
Das Problem: Die Erwartungen an die Ergebnisse von Datenanalysen und Datennutzung sind gross. Zurecht, denn sie können einen unglaublichen Mehrwert bieten. Doch viele Unternehmen können aufgrund von veralteten Datenarchitekturen und Legacy Systems, sogenannten Altsystemen, die erforderlichen Analysen gar nicht durchführen oder eine vollständige Datennutzung nicht ermöglichen.
Der Grund: Unnötig komplexe, isolierte Datenstrukturen liefern oftmals nicht die erwünschte Performance in Bezug auf Datenqualität, Datenverarbeitung, Zugriffsmöglichkeiten und Auswertungen bzw. Weiterverwendung von Daten, u.a. aufgrund von nicht miteinander in Bezug gesetzten Daten. Unternehmen arbeiten daher oft jahrelang mit zusammengestückelten Systemen, die wie eine Patchworklandschaft ineinandergreifen und alle Anwendungsfälle abdecken sollen. Der Output bleibt jedoch weit hinter den benötigten Leistungen zurück und die Lösung ist nicht in der Lage mit den stetig wachsenden Anforderungen Schritt zu halten.
Tipp: Eine Umstellung der Datenarchitektur bleibt in diesem Fall unausweichlich. Dadurch erzielen Sie nicht nur bessere Ergebnisse, erhalten mehr Einblicke und können die Vorteile Ihrer Daten ausschöpfen – viel mehr entlasten Sie damit auch Ihre Mitarbeitenden, die zuvor zu viel Zeit in die Instandhaltung der zerklüfteten Datenarchitektur investieren mussten und sich nun auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können.
4. Advanced Analytics erhöhen die Komplexität
Das Problem: Branchenübergreifend sind B2B- und B2C-Unternehmen heute dazu herausgefordert, neben simplen Datenanalysen zu vergangenen Ereignissen auch aktuelle Echtzeit-Daten zur Verfügung zu stellen oder sogar Prognosen über zukünftige Entwicklungen abzugeben. Doch bestehende Datensets sind häufig nicht in der Lage, die nötigen Informationen zu liefern. Neue Technologien wie maschinelles Lernen, Automatisierung, KI-gestützte Verfahren und statistische Methoden machen Prognosen jedoch möglich. Doch nicht alle Firmen haben die Möglichkeiten für den Einsatz solcher Advanced Analytics.
Der Grund: Was bei Advanced Analytics zum Einsatz kommt, nennt sich Data Science. Eine Analysemethode für die Vorhersage von Entwicklungen wie Trends oder Rückgängen. Es geht darum, die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten verschiedener Szenarien zu bestimmen und kann z.B. für die Risikoanalyse genutzt werden. Allerdings braucht es dazu einerseits Fachpersonal, was aufgrund des Fachkräftemangels oftmals zur Königsdisziplin wird, andererseits brauchen Unternehmen die nötigen Kapazitäten, um Advanced Analytics umzusetzen.
Tipp: Evaluieren Sie, welche Anwendungsfälle bei Ihnen unter den Bereich Advanced Analytics fallen. Klären Sie im Rahmen Ihrer Unternehmensstrategie, welchen Stellenwert diese Anwendungsfälle haben und schliessen Sie daraus, inwiefern Sie in Advanced Analtics investieren, um weiterhin wettbewerbsfähig zu bleiben und Ihre Unternehmensziele zu erreichen.
5. Technische Tools entwickeln sich schneller als Unternehmensstrukturen
Das Problem: Die Geschwindigkeit, mit der neue Technologien auf den Markt kommen erhöht sich in ungebrochenem Tempo. Aktuelle gesellschaftliche Krisen scheinen diesen Wandel weiter zu befördern und lenken den Fokus seit Jahren zunehmend auf Daten als Währung in einer komplexen Umwelt. Unternehmen sind dazu aufgefordert, den wachsenden Anforderungen an ihr Data Management standzuhalten, um Kundeninteressen zu befriedigen und Herausforderungen im Markt agil begegnen zu können. Das Problem dabei: Die Unternehmensstrukturen sind oftmals nicht in der Lage sich im selben Tempo an die technologischen Neuerungen anzupassen.
Der Grund: Augmentation, Automation, Cloud Adoption oder Data Mesh – den neuen technologischen Trends und veränderten Abläufen in der Technologielandschaft kann nur durch entsprechende Massnahmen im Unternehmen erfolgreich begegnet werden. Das erfordert, dass sich Unternehmensstrukturen in ähnlicher Geschwindigkeit weiterentwickeln. Die Bereiche Business Development und Business Technologies rücken immer näher zusammen.
Tipp: Unternehmen benötigen einen ganzheitlichen Blick auf die kritische technologische Infrastruktur. D&A (Data and Analytics) -Leaders und Führungskräfte müssen zusammenarbeiten, um notwendige Massnahmen zu ergreifen, grossflächig umzusetzen und die Auswirkungen der gesteuerten Aktivitäten und Technologien zu messen und zu bewerten.
Fazit: Eine Datenmanagement-Strategie ist unerlässlich
Genauso, wie Ihre Unternehmensstrategie definiert, wie Sie wirtschaftlichen Ziele erreichen wollen, legt eine Datenmanagement-Strategie fest, wie Sie Daten erfassen und verarbeiten, um diese maximal nutzbar zu machen.
Diese Strategie umfasst unter dem Stichwort Data Management oder Datenverwaltung alle Verfahren, Techniken und Tools, mit denen Sie die Daten Ihres Unternehmens verwalten.
Dazu gehört die Data Governance, die Architektur, die Speicherung und Sicherung, aber auch die Analyse und Datenqualität. Ziel des Datenmanagements ist es, die Daten in einer zugänglichen und sicheren Form zu erheben. Ist das geschafft, ergeben sich zahlreiche Vorteile für Ihr Geschäft.
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Lena Füller
Lena kümmert sich um internationale redaktionelle und strategische Marketingthemen, darunter Social Media, Kundenreferenzen, Whitepapers, eBooks und den Blog, in dem sie über technologische Trends und digitale Transformation schreibt.