Data Strategy
Daten erfassen, speichern und analysieren
Einführung: Was versteht man unter Data Strategy?
Die Datenstrategie ist ein zentrales Element in der digitalen Transformation von Unternehmen. Sie legt den Rahmen fest, wie Daten erfasst, gespeichert, analysiert und genutzt werden, um den Geschäftswert zu maximieren.
Hauptvorteile für Unternehmen: Was bringt eine Data Strategy?
Mithilfe von Data Science können Unternehmen Daten analysieren und auf dieser Basis bessere Entscheidungen treffen. Zudem ist es möglich, verborgene Muster in Daten zu entdecken und diese Erkenntnisse beispielsweise zur Verbesserung von Produkten oder für effizientere Prozesse nutzen. Ein weiterer Vorteil entsteht zudem durch die Möglichkeit, Veränderungen in Echtzeit vorherzusagen und optimal darauf zu reagieren.
Hauptfunktionen: Was leistet eine Data Strategy?
In einer Data Strategy sind mehrere Themenkomplexe abzubilden. Hierzu gehören vor allem die folgenden:
- Datenerfassung: Die systematische Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen
- Datenspeicherung: Die sichere und effiziente Aufbewahrung von Daten unter Berücksichtigung von Datenschutzstandards.
- Datenanalyse: Die Anwendung von Techniken und Tools, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen
- Datenverwendung: Die Nutzung der analysierten Daten zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen.
Allgemeine Herausforderungen: Worauf ist bei der Data Strategy zu achten?
Rund um die Datenstrategie gibt es zentrale Herausforderungen wie beispielsweise die Sicherstellung der Datenqualität, da unvollständige oder fehlerhafte Daten zu falschen Entscheidungen führen können. Zudem ist die Einhaltung von Datenschutzgesetzen und -standards sicherzustellen. Eine weitere Herausforderung können kulturelle Barrieren sein, das heißt, Schwierigkeiten, eine datengetriebene Kultur im Unternehmen zu etablieren.
Technologische Herausforderungen: Was ist IT-seitig für eine Datenstrategie erforderlich?
Technologisch gilt es im Rahmen der Data Strategy die folgenden Aufgaben zu lösen:
- Integration: Die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Systemen ist sicherzustellen.
- Skalierbarkeit: Die Infrastruktur muss in der Lage sein, mit wachsenden Datenmengen umzugehen.
- Sicherheit: Daten müssen vor Cyberangriffen und unerlaubtem Zugriff geschützt werden.
Zudem müssen Technologien und Lösungen so ausgewählt werden, dass sie zu den Zielen der Datenstrategie passen.
Implementierung
Die Implementierung einer Datenstrategie erfordert eine klare Vision, die Einbindung von Stakeholdern, die Auswahl der richtigen Technologien und eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung. Zunächst gilt es den Reifegrad des Unternehmens in Bezug auf die Datenstrategie zu ermitteln. Anschließend lassen sich konkrete Use Cases und eine erforderliche IT-Architektur definieren - und umsetzen. Es ist wichtig, sowohl kurzfristige als auch langfristige Ziele zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass alle Teammitglieder geschult sind und die Strategie unterstützen.
