Datenstrategie entwickeln: So gelingt es Ihrem Unternehmen

In der digitalisierten Welt ist eine angewandte Datenstrategie für Unternehmen entscheidend, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Das gilt nicht nur für international agierende Konzerne, sondern auch für kleine und mittlere Betriebe (KMUs). Unternehmen, die sich „Data Strategy“ auf die Fahnen schreiben, optimieren mit einer ausgeklügelten Datenstrategie nicht nur Ihre Geschäftsprozesse, sondern eröffnen auch neue Möglichkeiten für Wachstum und Innovation. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten durch KI-gestützte Analysen und Automatisierungen effektiv nutzen, eine Datenstrategie entwickeln und somit einen echten Vorsprung im Markt erlangen.

Inhaltsverzeichnis:

• Datenstrategie verstehen: Definition & Ansätze
• Vorteile einer Datenstrategie
• Wie entwickeln Unternehmen eine Datenkultur?
• Schritt für Schritt zur Datenstrategie
• Künstliche Intelligenz & Automatisierung in der Datenstrategie

Datenstrategie verstehen: Definition & Ansätze

Im digitalen Zeitalter gelten Daten als das neue Gold – so wichtig sind sie für Unternehmen aus praktisch jeder Branche. Doch was genau beinhaltet eine Datenstrategie? Kurz gesagt definiert sie den Rahmen, wie Organisationen Daten sammeln, verwalten, analysieren und nutzen, um ihre Geschäftsziele zu erreichen. Dabei kann die Ausrichtung einer Datenstrategie entweder defensiv oder offensiv sein.

DEFENSIVE DATENSTRATEGIE	OFFENSIVE DATENSTRATEGIE
Minimierung von Risiken Datenintegrität Datensicherheit: Einhaltung von Datenschutz- und Compliance-Richtlinien	Datenmonetarisierung Wettbewerbsvorteile durch Datenanalyse Neue Marktchancen & Geschäftsmodelle frühzeitig erkennen und erschließen

Neben der strategischen Ausrichtung spielt auch die organisatorische Strukturierung eine entscheidende Rolle. Hier unterscheiden wir zwischen einer zentralen und einer dezentralen Datenstrategie. Bei einer zentralen Datenstrategie erfolgt die Datensammlung und -analyse in einer zentralen Einheit. Dieses Vorgehen gewährleistet Konsistenz und vereinfachte Data Governance. Außerdem verhindert es das Entstehen von Datensilos.
Eine dezentrale Strategie erlaubt hingegen einzelnen Abteilungen oder Geschäftseinheiten, ihre eigenen Dateninitiativen zu leiten und anzupassen. So können die Bereiche jeweils für ihre Aufgaben vorteilhafte Entscheidungen treffen, ohne die Herangehensweise anderer Teams dadurch zu beeinflussen.

Vorteile einer Datenstrategie

Die Implementierung einer durchdachten Datenstrategie bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, die weit über die reine Datensammlung hinausgehen. Durch die systematische Erfassung, Aufbereitung und Analyse von Daten, die im Rahmen der täglichen Geschäftstätigkeiten generiert werden, erschließen sich neue Horizonte für Effizienz, Wettbewerbsfähigkeit und Innovation.

• Systematische Sammlung: Daten werden nicht nur gesammelt, sondern zielgerichtet aufbereitet und genutzt.
• Globaler Wettbewerb: Besonders für KMUs essenziell, um in der digitalen Welt konkurrenzfähig zu bleiben.
• Marketingoptimierung: Daten treiben maßgeschneiderte Marketingaktivitäten voran.
• Effizienzsteigerung: Datenbasierte Entscheidungen verbessern Prozesse in allen Unternehmensbereichen.
• KI und Automatisierung: Daten ermöglichen den Einsatz von KI und automatisierten Prozessen für datengetriebene Innovationen.

Indem Unternehmen ihre Datenbestände aktiv verwalten und analysieren, können sie nicht nur ihre internen Abläufe optimieren, sondern auch ihre Marktstellung durch gezieltes, datengesteuertes Marketing verbessern.

Wie entwickeln Unternehmen eine Datenkultur?

Eine lebendige und effektive Datenkultur zu etablieren, ist für Unternehmen, die in der modernen Wirtschaft erfolgreich sein möchten, von entscheidender Bedeutung. Diese Kultur als Teil einer Datenstrategie erfordert mehr als nur die Einführung neuer Technologien: Sie verlangt einen Wandel in der Denkweise der Mitarbeiter:innen. Damit dieses neue Denken gelingt, können Unternehmen einige Schlüsselschritte zur Unterstützung anstoßen. 

„Wir haben unsere Mitarbeiter:innen von Anfang an involviert und die Rollen sowie Verantwortlichkeiten festgelegt sowie sichergestellt, dass sie für die anstehenden Aufgaben bereit und geschult waren. Während des gesamten Projektes war eine klare Kommunikation mit allen beteiligten Nutzer:innen entscheidend, um Erwartungen zu steuern und einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten“, gibt Mikhail Zhadanov, Teamlead BI Data Modelling & Reporting bei NEW WORK SE, Einblick über die Entwicklung einer Datenkultur mit Hilfe der Migration zu Tableau Cloud von Salesforce.

Ein solcher kultureller Wandel ermöglicht es Unternehmen, Daten als einen zentralen Bestandteil ihrer Data Strategy zu nutzen. Unser Data Culture Playbook als praktischer Leitfaden hilft Unternehmen dabei, ihre Datenkultur zu entwickeln und zu stärken. Durch den Zugang zu Best Practices, Werkzeugen und Frameworks bietet dieser Leitfaden wertvolle Tipps, um eine Datenstrategie zu entwickeln, die das Potenzial hat, Unternehmen zu transformieren.

Schritt für Schritt zur Datenstrategie

Daten sammeln und erfassen zu können ist eine Sache, aber nur weil man es kann, heißt das noch lange nicht, dass man es auch tun sollte. Springen Sie nicht auf den Big-Data-Zug auf, ohne einen vollständig durchdachten Plan zu haben. Die Entwicklung einer effektiven Datenstrategie ist ein mehrstufiger Prozess, der mit der Identifizierung von Datenquellen beginnt, über die Verarbeitung und Verwendung dieser Daten führt und schließlich die Auswahl der richtigen Tools für die Umsetzung der Strategie umfasst.

Ziele der Datenstrategie definieren und mit Unternehmenszielen abgleichen

Der erste Schritt zur Formulierung einer Datenstrategie besteht darin, die Ziele Ihres Unternehmens zu betrachten. Vergessen Sie Big Data für eine Weile und konzentrieren Sie sich auf Ihre allgemeinen Ziele. Wir gehen natürlich davon aus, dass Sie Ihren Gewinn steigern wollen. Aber wie genau? Was sind Ihre Ziele für Ihr Unternehmen? Wollen Sie…

• auf einen neuen oder internationalen Markt expandieren?
• ein neues Produkt oder eine neue Dienstleistung bei bestehenden Kunden einführen?
• ein Marktsegment erobern?
• potenzielle Kund:innen online ansprechen?
• mit einer bestimmten Bevölkerungsgruppe interagieren, bevor es Ihre Mitbewerber tun?

Definieren Sie zunächst Ihre Unternehmensziele und schauen Sie dann, wie Ihnen eine Datenstrategie bei deren Erreichung helfen kann. 

Quellen zur Datenerhebung identifizieren

Wenn Ihre Ziele klar sind, ist es an der Zeit, herauszufinden, wie Big Data Ihrem Unternehmen helfen kann, diese Ziele zu erreichen. Möglicherweise verfügen Sie bereits über Namen und E-Mails. Nun müssen Sie entscheiden, welche anderen Datensätze sinnvollerweise mit den vorhandenen Daten abgeglichen werden sollten. Messbares, wie die auf Ihrer Webseite verbrachte Zeit, heruntergeladene Informationen oder abgebrochene Warenkörbe könnten nützliche Informationen sein, die Sie intern sammeln sollten.

Verarbeitung & Verwendung der Daten

Sobald die Datenquellen festgelegt sind, müssen Unternehmen klären, welche Abteilungen an der Verarbeitung der Daten beteiligt sind. Dies umfasst die Sammlung der Daten, ihre Aufbereitung für spezifische Maßnahmen und die Definition der Nutzungsprozesse, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen und die Unternehmensstrategie voranzutreiben. Eine enge Zusammenarbeit zwischen allen beteiligten Abteilungen ist hierbei essenziell, um den größtmöglichen Nutzen aus den gesammelten Daten zu ziehen.

Wonach suchen wir in der Datenfülle?

Wichtig ist, dass Sie sich darüber im Klaren sind, was Sie als Unternehmen erreichen wollen, und dann die Daten ermitteln, die Ihnen helfen können, dieses Ziel zu erreichen. Nehmen wir an, Ihre Website für Outdoor-Ausrüstung hat das Ziel, den Verkauf von Hängematten zu steigern, und Sie möchten wissen, welche Kund:innen am ehesten an einer Hängematte interessiert sind. Zunächst sollten Sie wissen, welche Kund:innen in der Vergangenheit Hängematten gekauft haben, und diese Liste mit den im Kundenprofil angegebenen Interessen abgleichen. Die Analyse dieser Informationen zeigt Zusammenhänge zwischen Hängemattenkäufen und angegebenen Hobbys auf, so dass Ihr Unternehmen maßgeschneiderte E-Mails, Rabattangebote und Produktempfehlungen erstellen kann.

Das ist eine Art der Nutzung von Kundendaten, aber noch keine ausgeklügelte Strategie. Diese liegt vielmehr in Anomalien. Unterbrechen Kund:innen ihre Gewohnheiten, ändern sich wahrscheinlich auch ihre Verhaltensweisen. Daraus ergeben sich Absatzpotenziale. Eine gute Datenstrategie sucht nach Unterbrechungen in den gewohnten Abläufen: Umzug, Schwangerschaft, Arbeitsplatzwechsel sind hervorragende Beispiele für den Consumer-Bereich. Eine B2B-Datenstrategie hingegen sucht nach Unterbrechungen wie Fusionen und Übernahmen, neuen Mietverträgen für Büroräume, Einreichung von Geschäftslizenzen oder DBAs, Personalwechsel oder technologischen Fortschritten.

Die fortschrittliche, prädiktive Datenanalyse kann Störungen im Leben der Kund:innen mit erschreckender Genauigkeit erkennen. Einige Einzelhändler nutzen beispielsweise Kaufdatensätze, um vorherzusagen, wann eine Kundin schwanger ist. Wer mehrmals hintereinander gleichzeitig Schokolade, Eiscreme und Gurken einkauft, erhält dann Postwurfsendungen, Gutscheine und E-Mails mit Angebote für Babyprodukte enthalten. Um nicht anmaßend zu wirken, nimmt der Einzelhändler auch andere zufällige Produkte in diese gezielte Werbemaßnahmen auf.

Tools zur Umsetzung der Datenstrategie

Für die effektive Umsetzung einer Datenstrategie sind die richtigen Tools entscheidend. Diese sollten in der Lage sein,

• aus verschiedenen Quellen Daten zu sammeln und zu integrieren,
• Daten für Analysen und Berichte aufzubereiten,
• Erkenntnisse zu liefern, die geschäftsrelevante Entscheidungen unterstützen
• KI-gestützte Workflows und Analysen zu ermöglichen.

Daten sind zwar der wesentliche Baustein einer Unternehmensstrategie, doch Big Data ist für ein Unternehmen nur dann von Nutzen, wenn es die Daten sinnvoll nutzen und dann entsprechend handeln kann. Hier kommen Datenanalyst:innen, Datenwissenschaftler:innen oder Business Intelligence-Entwickler:innen ins Spiel. Wenn es in Ihrem Unternehmen niemanden mit einer entsprechenden Ausbildung gibt, ist es wahrscheinlich an der Zeit, darüber nachzudenken.

Doch genauso entscheindend für den Erfolg Ihrer Datenstrategie ist es, die gesamte Belegschaft zu befähigen, mit Daten zu arbeiten. Damit Ihre Mitarbeitenden die notwendigen Fähigkeiten für den Umgang mit Daten lernen, liefert Salesforce mit Trailhead die passenden Insights und Anwendungshilfen direkt mit. In Onlinekursen lernen Interessierte dabei gefragte Fertigkeiten für ihr Spezialgebiet, erwerben Nachweise für ihren Lebenslauf und treten in den Austausch mit einer globalen Community von Expert:innen.

Künstliche Intelligenz & Automatisierung in der Datenstrategie

Künstliche Intelligenz (KI) ist gleichermaßen das Ergebnis der innovativen Verarbeitung großer Datenmengen und ein mächtiges Hilfsmittel zur Verbesserung der Effizienz Ihrer Datenstrategie. Hierbei spielen insbesondere Automatisierungen eine immer wichtigere Rolle, die Datenströme als Grundlage nehmen, um intelligente Prognosen und dazu passende Workflows für die zukünftige Anwendung zu erstellen.

Trailhead unterstützt die Mitarbeiter:innen in Ihrer Organisation bei der Anpassung an die zunehmende Bedeutung von KI-Fähigkeiten im aktuellen Arbeitsmarkt. Hier haben Benutzer:innen die Möglichkeit, sich die neuesten KI-Fähigkeiten anzueignen – was für die Entwicklung und Umsetzung einer zukunftsorientierten Datenstrategie unerlässlich ist. Dadurch werden Fachkräfte in die Lage versetzt, KI-Technologien zu verstehen und anzuwenden, um geschäftsrelevante Probleme zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln.

Trailhead bietet dabei eine Vielzahl von Lernwegen und Modulen, die sich mit der Verwaltung und Implementierung von Salesforce-Lösungen beschäftigen, einschließlich der Nutzung von KI für automatisierte Geschäftsprozesse, die Erstellung von Dashboards und die Unterstützung von Endnutzer:innen.

Die Bedeutung von KI und Automatisierung wird in Zukunft noch signifikanter. Sie ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen effizienter zu analysieren, zuvor unerkannte Muster zu identifizieren und personalisierte Kundenerlebnisse auf einer noch nie dagewesenen Ebene zu schaffen. Durch die Integration von KI in ihre Datenstrategie verbessern Unternehmen ihre Entscheidungsfindung, optimieren ihre Betriebsabläufe und entwickeln innovative Kundenservices der Zukunft.