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Datenstrategie ≠ Digitalstrategie

Roger Wernli
CEO, Founder
Datenstrategie
Weshalb sprechen alle über «Daten» und wie komme ich zu einer Datenstrategie? Heute treffen immer mehr Unternehmen Erkenntnisse und Entscheidungen basierend auf gesammelten Daten. Dazu braucht man nicht zwingend einen Data Scientist im Team. Ein paar grundlegende Regeln gilt es jedoch zu beachten:

Zuerst eine kleine Einordnung: Eine Datenstrategie darf nicht mit einer Digitalstrategie verwechselt werden: die Digitalstrategie bezieht sich auf die Transformation und Digitalisierung von Prozessen und Arbeitsabläufen. Eine Datenstrategie ist ein spezieller Businessplan zur strategischen oder operativen Nutzung von Daten und kann im besten Fall ein Nebenprodukt der Digitalisierung darstellen.

Datenverständnis als Wettbewerbsvorteil

Möglichkeiten für die Sammlung von Daten gibt es mehr als genug: Handy, TV, Online Recherchen, Fitness-Tracker oder Maschinen – im vergangenen Jahr waren weltweit schätzungsweise über 20 Milliarden Geräte mit dem Internet verbunden. Und täglich werden es mehr: 2022 sollen es laut Marktforschern zufolge bereits über 50 Milliarden sein. Anders gesagt: Die Zahl der Objekte und Sensoren im Internet, welche permanent Informationen senden, wird sich mehr als verdoppeln.

Häufig besteht ein erster (Strategie-)Ansatz darin, einfach mal alle Daten zu sammeln. Man verspricht sich mit dem Anreichern von Daten möglicherweise langfristig einen Wert zu schaffen. 

Ein Grund für das Scheitern dieses Vorgehens liegt häufig an der Struktur dieser gesammelten Daten. Es werden planlos Daten angehäuft, ohne vorher die genauen Ziele festzulegen. Daraus resultiert ein schlussendlich nutzloser, chaotischer, unstrukturierter oder unbrauchbarer Haufen an Daten.

Unternehmen, die entsprechend vorbereitet sind, nutzen ihre Daten aus internen und externen Quellen nicht einfach irgendwie, sondern verfolgen eine klar definierte Strategie. Idealerweise lassen sich so konkrete Erkenntnisse gewinnen. Weitere Entwicklungen oder Aktionen lassen sich entsprechend ausrichten und das Resultat ist ein klarer Wettbewerbsvorteil gegenüber den Mitbewerbern. Die Frage stellt sich, wie man zu dieser klar definierten Strategie kommt.

Low Hanging Fruits

Wenn es um die Datenstrategie geht, ist es vorteilhaft, zunächst abgeschlossene Anwendungsfälle für die eigene Digitalstrategie festzulegen. Oft ist es viel effizienter und schneller, zuerst gute Szenarien und Projektideen zu entwickeln um danach zu entscheiden, wie die Architektur aussehen soll. 

Eine wertvolle Unterstützung in diesem Vorgehen ist die Methode des Design Thinkings (oder wie es Andere nennen "Data Thinking").

Prinzipien aus dem Essentialismus können auch auf die Datenstrategie angewendet werden. Durch dieses Vorgehen werden geeignete Anwendungsfälle generiert, priorisiert und anschliessend zu Prototypen oder später MVPs entwickelt.

Data Driven Thinking

Data Driven Thinking spielt bei der Formulierung der Datenstrategie eine wesentliche Rolle: Es ist die verinnerlichte Denkweise, Herausforderungen und Fragen mit Daten beantworten zu wollen. Und das Beste daran: Diese Denkweise kann man erlernen und trainieren. Sie brauchen nicht Data Scientist zu werden. Ein paar Regeln gibt es bei der Entwicklung einer Datenstrategie aber zu berücksichtigen. 

Eine Datenstrategie ist mehr als nur eine Sammlung von Nutzerdaten: Es beginnt mit der konkreten Zieldefinition und beginnt mit Fragen wie:

  • Welche Daten werden benötigt, um eine entsprechende Frage zu beantworten?
  • Wo speichere ich diese?
  • Welche Software unterstützt mich in der Aggregation und Analyse
  • Welche Personen im Unternehmen werten dies aus?

Die zentrale Frage ist, wie man Daten für sich nutzbar macht und damit Wert generiert.

 

Fragen einer Datenstrategie

Am Ende des Tages muss man seine Datensammlung wie jedes andere Produkt bewerten: Entweder bringt es einen Mehrwert oder nicht. Folgende Fragen können dabei helfen, den entsprechenden Wert zu bestimmen:

  • Wofür steht unsere Firma, Marke, Dienstleistung oder Produkt?
  • Worin sind wir besonders gut?
  • Was entspricht einem erheblichen Bedarf unserer Kunden?
  • Wenn wir nur eine einzige Sache mit den zur Verfügung stehenden Daten machen könnten, was würden wir tun?
  • Was ist jetzt wichtig? Können wir es mit den Daten lösen, die wir haben?

Data and the future...

Im Jahr 2016 lag der weltweite Umsatz mit Big-Data-Lösungen noch bei 27,3 Mrd. US-Dollar. 10 Jahre später, im Jahr 2026, wird der Umsatz mit Big-Data-Lösungen auf 92,2 Mrd. US-Dollar prognostiziert (Statista). Nicht nur der Umsatz steigt, sondern auch das Volumen der jährlich generierten digitalen Datenmengen weltweit wächst enorm an. Von 2018 bis 2025 sollen die Datenmengen von 33 Zettabyte um ca. 500% auf 175 Zettabyte anwachsen (Statista). Ein Zettabyte ist übrigens eine 1 mit 21 Nullen. Durch weitere Sensorik, digitale Dienste und Künstliche Intelligenz werden mehr und mehr Daten gesammelt und benötigt.

Eine klare Korrelation

Der Datenberg wird auch in Zukunft nicht kleiner. Zunehmende Vernetzung, IoT und Künstliche Intelligenz werden den Datenberg kontinuierlich anwachsen lassen. Umso wichtiger wird ein souveräner Umgang mit den Datenmassen und die Entwicklung einer Datenstrategie sein. Unternehmen profitieren von einer offenen Haltung gegenüber neuen Methoden und Perspektiven auf ihrer Reise hin zu datengetriebenen Geschäftsprozessen und -modellen.

 

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