Datenstrategie: Erfolgspotentiale der Datenanalyse - taod insight

by Philipp Kremer
2 Monaten ago
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Warum Unternehmen eine Datenstrategie brauchen

Daten gehören zu den wichtigsten Unternehmensressourcen und sollten auch dementprechend gepflegt und genutzt werden. Eine dezidierte Datenstrategie ist dabei der Grundbaustein für den langfristigen Erfolg eines datengetriebenen Unternehmens. Im folgenden geben wir Ihnen nützliche Tipps und Ratschläge, die Sie bei der Entwicklung einer Strategie unbedingt beachten sollten. 

Datenanalyse und ihr enormes Erfolgspotenzial

Die Digitalisierung beeinflusst nahezu alle Bereiche des Lebens. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, sich an die verändernde Umwelt anzupassen. Prozesse, Produkte und Dienstleistungen werden zunehmend digitalisiert, die dabei anfallenden Daten gewinnen immer mehr an Bedeutung. Konzerne wie Apple, Amazon oder Microsoft gehören zu den reichsten der Welt und haben bereits verstanden, dass Daten einen extrem hohen Wert haben.

Das Internet of Things vernetzt mehr als 10 Milliarden Objekte miteinander die kontinuierlich Daten erzeugen. Um als Unternehmen die eigenen Daten (z.B. Machinen- oder Prozessdaten) effizient einzusetzen und gewinnbringend zu verwenden, braucht es eine Strategie, die von konkreten Motivationen getrieben wird. Denn die Digitalisierung granularisiert sämtliche Unternehmensprozesse zu einem hochaufgelösten Abbild aus Daten. Durch das Strukturieren, Analysieren und Visualisieren dieser Datenmengen kann ein erheblicher Mehrwert produziert werden.

Konsequente Datenanalyse erlaubt es Unternehmen, neue Informationen und Zusammenhänge zu entdecken und letztendlich neues Wissen zu generieren. Richtig eingesetzt können Daten also neue Einblicke in Geschäftsprozesse liefern und das Verständnis für Kunden und das eigene Unternehmen signifikant verbessern. Die Erkenntnisse aus der Datenanalyse können in jeden Entscheidungsprozess miteinbezogen werden und bilden den Kern eines datenbewussten Unternehmens. Wie können Sie die Daten für sich nutzen?

1. Targeting: Kundendaten können genutzt werden, um relevante Kundengruppen und Kundensegmentezu identifizieren. Mit diesem Wissen wiederum können bessere Produkt- und Serviceangebote gestalten werden.

2. Personalisierung: Wer seine Kunden kennt, der ist in der Lage die individuelle Bedürfnisse besser zu bedienen. Angebote, Werbebotschaften oder Newsletter können gezielter eingesetzt und zum richtigen Zeitpunkt ausgespielt werden.

3. Aufdecken von unsichtbaren Faktoren: Zahlen und spezifische Fakten über Käufer können genutzt werden, um die allgemeine Kundenpsychologie besser zu verstehen.

4. Empfehlungssysteme: Die Akquisition von Neukunden ist häufig mit hohen Kosten verbunden. Empfehlungen sollen bestehende Kunden dazu ermuntern, weitere Produkte einer ähnlichen Kategorie zu kaufen. Dazu können Unternehmen beispielsweise Warenkörbe mit Artikeln anbieten, die sich ergänzen.

Datenstrategie: Data Thinking als Ansatz

Die digitale Tranformation stellt Unternehmen immer wieder vor Herausforderungen und Entscheidungen, die einen neuen Lösungsansatz erfordern. Data Science und Datenanalysen sind daher hoch aktuell und für Unternehmen von großer Bedeutung, um eben diese Herausforderungen zu meistern. Vor diesem Hintergrund sind viele neue Technologien und Software-Tools entstanden, die das Agieren in einer datengetriebenen Umwelt leichter machen sollen. Unternehmen müssen sich an die schnell ändernde Umgebung anpassen, um langfristig erfolgreich zu sein. Im Zuge dieser Entwicklung sind auch auf unternehmerischer Seite neue Strategien, Denkhaltungen und Methodiken entstanden. Data Thinking ist eine davon und spielt bei der Formulierung einer eigenen Datenstrategie eine tragende Rolle.

Die Idee von Data Thinking ist es, eine auf der Verwertung der eigenen Daten basierende neue Unternehmenskultur zu etablieren. In einem datenbewussten Unternehmen stehen entlang dieses Denkens Daten und deren gewinnbringende Nutzung strategisch im Mittelpunkt. Marketingmaßnahmen oder Unternehmensentscheidungen werden beispielsweise immer auf der Basis einer detaillierten Datenanalyse getroffen. Auch bei der Optimierung von Geschäftsprozessen oder anderen internen Unternehmensstrukturen werden Entscheidungen nach genauer Betrachtung aller analytischen Befunde gefällt. Data Thinking minimiert den Spielraum für intuitive Bauchentscheidungen oder spontane Experimente und maximiert die Einbeziehung statistischer und datenbasierter Analysen.

Die Herausforderung besteht darin, die verschiedenen Fachabteilungen in einem Unternehmen aufeinander abzustimmen. Analysten und Marketer müssen beispielsweise näher zusammenrücken und auf einer gemeinsamen Datenbasis Entscheidungen treffen. Es gibt bereits einige Tools, die auch für Mitarbeiter ohne IT-Kenntnisse und mit geringerem technischen Verständnis anwendbar sind.

Workshops zum Thema Data Thinking eignen sich daher hervorragend, um eigene Analytics-Projekte auf den Weg zu bringen. Im Fokus dieser Workshops stehen zuallererst die Mitarbeiter und damit diejenigen, die die Datenanalyse in Ihrem Unternehmen vorantreiben. Davon abgeleitet werden gemeinsam konkrete Projekte und Use-Cases identifiziert, die im Unternehmen mittels Datenanalyse zu einem echten Mehrwert werden sollen. Die praktische Beschäftigung mit Daten erfolgt nachdem die grundlegende Ausrichtung beispielsweise mittels eines Data Thinking Canvas konkretisiert wurde. Hier werden die Themenbereiche gemeinsam erarbeitet, aus denen anschließend die Schritt für Schritt die eigene Datenstrategie erwächst.

Datenstrategie umsetzen: Schritt für Schritt

Eine ganzheitliche, abteilungsübergreifende Datenstrategie bildet die Basis für ein datengetriebenes Unternehmen. Sie beinhaltet klar formulierte Ziele in einem bestimmten zeitlichen Horizont. Im Folgenden ein kurze Anleitung von der ersten Idee hin zu einer effizienten Strategie:

1. Vision: Unternehmen müssen konkrete Ziele haben, die Sie mit der Datenanalyse erreichen möchten.

  • Wie ist Ihr Geschäftsmodell definiert, wie sieht die Marktsituation aus?
  • Welche Ziele verfolgen Sie mit Ihrer Strategie und welchen konkreten Business Value möchten Sie optimieren?

2. Identifizieren von relevanten Datenquellen: Verfügbare Daten, die täglich erzeugt werden, müssen gesammelt, bereinigt und nach logischen Kriterien aufbereitet werden, um diese innerhalb der Datenstrategie nutzbar zu machen.

  • Welche interne und externe Datenquellen sind bereits vorhanden und erschlossen? Welche sind vorhanden, aber noch nicht erschlossen?
  • Sind die gespeicherten Daten für alle Abteilungen zugänglich?

Es ist wichtig einen systemübergreifenden bzw. abteilungsübergreifenden Ansatz zu verfolgen, um das Entstehen von Datensilos zu vermeiden.

3. Konzept zur Informationsgewinnung: Die Analyse von Kennzahlen und Werten muss in enger Abstimmung mit Ihren Fachabteilungen stehen. Deren Erkenntnisdrang ist für die richtigen Fragestellungen und Formulierung von Use Cases innerhalb der Datenstrategie essentiell.

  • Wie können Daten verknüpft werden, um neue Informationen zu generieren?
  • Welche Tools können genutzt werden?
  • Wie können die neue Informationen genutzt werden?

4. Konzept zur Wissensgenerierung: Alle in der Analyse gesammelten, relevanten Informationen müssen auf ihre Verwertbarkeit und Ihren Nutzen hin bewertet werden.

  • Welche Wertangebote für die Kunden möchten wir aus den Daten erstellen?
  • Wie können die Daten unsere Marketing-, Vertriebs- und Liefer-Kanäle verbessern?
  • Wie helfen uns die Daten unsere Schlüsselaktivitäten, Ressourcennutzung und Kosten effizienter zu gestalten?

5. Planung der Umsetzung: Um die ersten Ergebnisse institutionalisieren zu können, ist der Aufbau von Prototypen Ihrer Datenanalyse wichtig. Nur wenn Ihr Ansatz auch allen Mitarbeitern die Datenanalyse ermöglicht, ist Sie unternehmerisch erfolgreich.

  • Welche Integrationslösungen werden benötigt, um interne und externe Datenquellen anzubinden?
  • Welche Analysewerkzeuge werden für die Analyse durch die Mitarbeiter benötigt?
  • Welche Visualisierungswerkzeuge werden zur Erstellung von Dashboards und Berichte eingesetzt?
  • Welche Trainings und Workshops sind zur Befähigung der Mitarbeiter erforderlich?

6. Datenstrategie: Die Vorüberlegungen müssen strukturiert und mögliche Verantwortungsbereich auf Mitarbeiter und Teams übertragen werden

  • Wer konzipiert die Analyseprozesse und wer führt die Analysen durch?
  • In welchen Formaten und Meetings werden die Ergebnisse interpretiert?
  • Wie sieht der Workflow der Datenanalyse aus und wie werden die Verantortlichkeiten verteilt?

Innerhalb der verschiedenen Aufbaustufen Ihrer Datenstrategie müssen konkrete Fragen beantwortet werden, um eine ganzheitliche Unternehmenskultur aufzubauen. Die oben aufgeführten Überlegungen sind nur einige Beispiele, um das allgemeine Vorgehen zu erläutern. Mit Methoden des Data Thinking gelingt es Unternehmen, eine fundierte strategische Ausrichtung zu etablieren, die im gesamten Unternehmen einen Wandel des Bewusstseins für datengetriebenes Arbeiten zur Folge hat.

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