Datenstrategie – „Nice-to-have“ oder eine Notwendigkeit in Unternehmen?
Eine Datenstrategie ist der Wegbereiter für datengetriebene Entscheidungsfindung in Unternehmen. Sie bildet die Grundlage für intelligente Datenlösungen wie Business Intelligence (BI) oder Künstliche Intelligenz (KI). Ihr Ziel: Daten als wertvolles Gut zu etablieren und ihren Mehrwert gezielt nutzbar zu machen – nachhaltig, effizient und rechtskonform. Viele Unternehmen setzen bereits BI-Lösungen ein, die schnelle Einblicke in ihre Daten und Entwicklungen ermöglichen. Diese Einblicke helfen dabei, ein verlässliches Reporting und Controlling umzusetzen und Chancen oder Risiken frühzeitig zu erkennen. Entscheidungen – etwa im Marketing oder Vertrieb – werden dadurch nicht mehr aus dem Bauch heraus getroffen, sondern auf Basis eindeutiger Kennzahlen und Fakten.
Künstliche Intelligenz oder Business Intelligence?
Während BI-Tools vor allem strukturierte Daten aus Tabellen und Datenbanken visualisieren, geht KI noch einen Schritt weiter. Sie analysiert zusätzlich unstrukturierte Daten wie Bilder, Ton oder Texte und erkennt darin Muster, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben.
Das bedeutet: KI eröffnet völlig neue Anwendungsfelder – von der Ausschusserkennung in der Produktion bis hin zum autonomen Fahren. Dabei gilt nicht KI statt BI, sondern BI mit KI. Beide Technologien ergänzen sich und helfen dir, Effizienzpotenziale zu identifizieren, Prozesse zu optimieren und strategische Entscheidungen datenbasiert zu treffen.
Welche Lösung für dein Unternehmen die richtige ist, hängt von deinen Zielen, Herausforderungen und verfügbaren Daten ab.
Datenstrategie als Fundament für nachhaltige Datenwertschöpfung
Viele Unternehmen stehen bei der Entwicklung und Umsetzung von Datenlösungen vor ähnlichen Herausforderungen:
Daten liegen in unterschiedlichen Systemen oder sogar in lokalen Dateien, sind unvollständig, inkonsistent oder schwer auffindbar. Teure Analytics-Ressourcen müssen Daten immer wieder neu extrahieren und aufbereiten – Zeit, die dann für echte Analysearbeit fehlt.
Hier kommt die Datenstrategie ins Spiel. Sie ist der Wegweiser, der technologische und organisatorische Rahmenbedingungen definiert, Prozesse beschreibt und die richtigen Fragen stellt – zum Beispiel:
Welche Probleme möchte ich mit Daten lösen?
Welche Daten benötige ich dafür?
Stehen Aufwand und Nutzen in einem sinnvollen Verhältnis?
Eine Datenstrategie hilft dir, diese Fragen zu beantworten und die passenden Anwendungsfälle gezielt zu priorisieren – abgestimmt auf Branche, Unternehmensgröße und Wettbewerbsumfeld.
Die vier Dimensionen einer erfolgreichen Datenstrategie
Im INFORM DataLab betrachten wir bei der Entwicklung einer Datenstrategie vier zentrale Dimensionen:
1. Daten:
Welche Daten sind bereits vorhanden, in welcher Qualität und an welchen Stellen im Unternehmen?
2. Technologie:
Welche Systeme und Tools brauchst du, um Daten zuverlässig zu managen und für Analysen bereitzustellen?
3. Menschen & Organisation:
Welche Kompetenzen im Umgang mit Daten gibt es bereits? Wo besteht Schulungsbedarf? Diese Dimension ist besonders wichtig, denn die Einbindung von Management und Mitarbeitenden ist entscheidend für den Erfolg.
4. Prozesse:
Welche Abläufe müssen angepasst oder neu gestaltet werden, um Datenlösungen erfolgreich einzusetzen?
Durch diese strukturierte Analyse wird schnell sichtbar, welche Maßnahmen dein Unternehmen angehen sollte – kurz- und langfristig.
Fazit
Eine Datenstrategie ist das Fundament für eine erfolgreiche Datenwertschöpfung. Sie ist der Fahrplan für die Transformation zu einem datengetriebenen Unternehmen, das Entscheidungen auf Fakten stützt und seine Performance kontinuierlich verbessert.
Wenn du mehr darüber erfahren möchtest, wie du eine Datenstrategie aufbaust und gezielt einsetzt, lohnt sich der Blick in unsere weiteren Beiträge rund um Data Analytics und KI.
