Daten sind eine effektive Ressource, die genutzt und berücksichtigt werden muss. Durch die Erstellung und Umsetzung einer Datenstrategie kann jedes Unternehmen Daten in ein Unternehmensasset verwandeln. Eine Datenstrategie ist ein sehr dynamisches Verfahren, das zum Sammeln, Organisieren, Analysieren und Verteilen von Daten zur Unterstützung der Unternehmensziele verwendet wird.
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Eine Datenstrategie ist im Wesentlichen ein Satz von Regeln und Richtlinien, die den richtigen Umgang Ihres Unternehmens mit seinen Daten beschreiben. Sie listet die verantwortlichen Parteien, die zu befolgenden Verfahren und die zu verwendenden Werkzeuge auf.
Mit einer Datenstrategie können Unternehmen ihre Aktivitäten koordinieren und Ressourcenverschwendung vermeiden. Auch wenn eine Datenstrategie nicht immer perfekt sein mag, muss sie in der Lage sein, die Lösungen des Unternehmens bei Bedarf zu lenken. Dies ist entscheidend aufgrund der schnellen Entwicklung von Unternehmen in dieser sich ständig verändernden globalen Landschaft.
Wie wird eine Datenstrategie umgesetzt?
Richtlinien und Prozesse, die die langfristigen Ziele eines Unternehmens für die Datennutzung unterstützen, bilden die Datenstrategie eines Unternehmens. Damit Ihr Plan effektiv ist, muss er jede Nutzung von Daten berücksichtigen. Er muss auch Aspekte jenseits der technischen Datenverwaltung und Analyseprozesse abdecken. Im Datenmanagement und bei der Interpretation ist, wie wir sehen werden, das menschliche Element ebenso wichtig.
Warum ist eine Datenstrategie für Ihr Unternehmen notwendig?
Jeder moderne Unternehmensplan erfordert Daten. Wir können die Verwaltung, den Schutz und die Nutzung eines so wichtigen Unternehmensassets nicht mehr einzelnen Datenarchitekten oder Entwicklern überlassen. Um sicherzustellen, dass Daten korrekt behandelt und genutzt werden, wäre es ideal, wenn Sie eine umfassende Datenstrategie mit breiter Unterstützung und Beteiligung hätten. Jedes Unternehmen hat unterschiedliche Prioritäten für verschiedene Datentypen, abhängig von seinen Geschäftszielen und Managementansätzen.
10 Best Practices für eine Datenstrategie
1. Motivieren Sie Menschen, datengetrieben zu denken
Datengetrieben zu sein bedeutet, den festen Drang zu haben, Antworten zu suchen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen, nicht auf technischem Können oder mathematischer Kompetenz. Der erste Gedanke sollte immer sein, in den Daten nach Erkenntnissen zu suchen, wenn Bedenken hinsichtlich der Bewegungen von Wettbewerbern, Akquisitionshochs oder Kundenabwanderung auftreten. Die Entwicklung dieser datengetriebenen Kultur innerhalb Ihres Teams bedeutet, die Praxis zu etablieren, harte Beweise zur Untermauerung von Entscheidungen zu liefern. Ermutigen Sie sie, jede Frage oder neue Idee zunächst mit der Frage anzugehen: "Was sagen die Zahlen?" Diese Veränderung der Perspektive wird Ihr Team in die Lage versetzen, mit evidenzbasierter Weisheit zu entscheiden, was zu einer berechneteren und effektiveren Strategie führt.
2. Machen Sie Daten zu einer unternehmensweiten Priorität
Eine gut aufgenommene Datenstrategie ist eine, an der alle Beteiligten teilnehmen. Einzelpersonen müssen sich dieser bewusst sein und bereit sein, sie umzusetzen.
In dieser Situation müssen Daten als strategisches Asset und Unternehmenswert betrachtet werden. Wie kann man das erreichen?
- Durch die Förderung einer Kultur, die Daten priorisiert. Dafür sind mehrere Prozesse erforderlich.
- Ernennung eines Führungskräfte- oder "Champion", der die Datenstrategie und damit verbundene Projekte fördert.
- Unterstützung von Managern auf allen Ebenen, beginnend mit Teamleitern in der C-Suite, gewinnen. Alle Beteiligten müssen eine Datenstrategie priorisieren und unterstützen.
- Festlegung einheitlicher Definitionen, Richtlinien und Messungen für das gesamte Unternehmen und, falls erforderlich, Einrichtung interner Schulungen
- Implementierung transversaler, funktionsübergreifender Datenprozesse unter Verwendung einer einzigen Quelle der Wahrheit
- Demokratisierung von Daten, indem nicht-technischen Teams der Zugang ermöglicht wird (z. B. durch den Kauf eines No-Code-Datenextraktionstools für Marketing und Vertrieb)
3. Bleiben Sie einfach
Daten, die an Investoren, den Vorstand oder den Chef gesendet werden? Konzentrieren Sie sich einfach auf die ein oder zwei Zahlen, die höchstwahrscheinlich die Entscheidung beeinflussen, die sie treffen; sie müssen nicht wissen, wie hart Sie gearbeitet haben. Das bedeutet nicht, dass Sie die Arbeit nicht erledigen. Halten Sie etwas verborgen, damit Sie auf Fragen antworten können. Die sehr wichtige Person muss nur die unterste Zahl der Tabelle sehen, die angibt, was Sie ihnen raten zu tun.)
4. Überwachen Sie KPIs und Analysen
In einer datengetriebenen Organisation ist Messung alles. Es ist entscheidend, Ihre strategischen Ziele mit Key Performance Indicators (KPIs) in Einklang zu bringen, um dies zu erreichen. Die Messung des Fortschritts und das Erkennen von Verbesserungspotenzialen erfordert das Verfolgen aussagekräftiger Indikatoren, nicht von Eitelkeitsmetriken. Die drei wichtigsten KPIs für SaaS-Unternehmen sind häufig LTV (Lifetime Value), Churn und MRR (Monthly Recurring Revenue). Während KPIs in der Regel Einzelpersonen und Teams zugewiesen werden, sollten auch wichtige Projekte und Initiativen messbare Ziele haben. Durch die Verwendung des OKR (Objectives & Key Results)-Rahmens können Sie KPIs erfolgreich mit langfristigen Zielen kombinieren, was Sie dazu ermutigt, das "Warum" hinter den Zahlen zu untersuchen und sicherzustellen, dass Daten und strategische Ambitionen übereinstimmen.
Es sind auch Datenqualitätsmetriken möglich. Die Überwachung der Datenqualität ermöglicht es Ihnen:
- Zu analysieren, wie erfolgreich Ihre Datenstrategie ist.
- Die Genauigkeit Ihrer Daten zu erkennen.
- Inkonsistente, unvollständige oder fehlende Daten hervorzuheben.
- Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, um die Qualität der Daten zu verbessern.
5. Folgen Sie nicht den neuesten Technologietrends
Technologien, die Best Practices im Datenmanagement unterstützen, werden stark beworben. Das heißt jedoch nicht, dass Sie jedem neuen Trend folgen müssen. In der Praxis benötigen Sie wahrscheinlich keine KI oder Big Data. Nicht viele Unternehmen nutzen überhaupt KI oder Big Data. Unser Verständnis davon, was eine starke Datenstrategie ausmacht, wird durch Trends und Schlagworte getrübt. Ein grundlegender Tech-Stack ist nicht so erfolgreich wie eine Datenstrategie. Erfolg hängt mehr vom Prozess und der Qualität der Daten ab als von der Technologie.
Nehmen Sie eines unserer Geschäftskunden als Beispiel. Um ihren US-Marktanteil zu bewerten, wollten sie Marktdaten erhalten. Obwohl es auf das Ziehen von 20 Websites beschränkt war, reichte es aus, um ihre interne Analysemaschine ohne die Notwendigkeit für anspruchsvollere Hardware zu betreiben.
Die Metadaten, also die Beschreibung der Daten, sind sogar noch wichtiger als die Technologie oder die Menge der Daten. Metadaten sind notwendig, um Rohdaten zu interpretieren. Ignorieren Sie daher die Trends und konzentrieren Sie sich auf die Metadaten und Prozesse.
6. Wählen Sie die besten Personen, um die Datenstrategie zu leiten
Technisches Wissen ist für Ihren Datenstrategie-Leiter keine Voraussetzung, aber es ist notwendig, wenn Sie in funktionsübergreifender Zusammenarbeit erfolgreich sein, datengetriebene Entscheidungen treffen und verstehen wollen, wie Daten mit Geschäftszielen zusammenhängen. Für diese Position sollten Sie an einen Produktmanager denken, der an der Schnittstelle von Technologie, Vertrieb und Marketing sitzt.
Die Rollen anderer Beteiligter müssen klar definiert sein. Dies könnte Dateningenieure, Wissenschaftler, Analysten und Geschäftsmanager umfassen, abhängig von der Größe Ihres Unternehmens. Das Framework schlägt Abteilungs-Datenverantwortliche, ein Audit-Verfahren und Daten-Governance-Prinzipien vor. Tools und Datenanalysen müssen wahrscheinlich erweitert werden, um eine Datenstrategie umzusetzen. Bewerten Sie die aktuellen Fähigkeiten Ihrer Mitarbeiter und stellen Sie bei Bedarf weitere Analysten ein oder bieten Sie interne Schulungen an, um etwaige Lücken zu schließen.
7. Erstellen Sie robuste Datensicherheitsverfahren
Jeder ist besorgt über Datensicherheit. Der Umgang damit ist nicht nur Aufgabe Ihres externen Datenschutzbeauftragten, der IT-Abteilung oder der Rechtsabteilung. Sie werden niemals die Kontrolle über die Datensicherheit haben, wenn sie nicht in Ihrem Design verankert ist. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), ein Datenschutzgesetz für Bürger Europas, verpflichtet Unternehmen, Informationen über Datenspeicherung, Zugriffskontrollen und Nutzung offenzulegen.
Sie sollten umso vorsichtiger sein, wer Zugang zu den Daten hat und wie sie verteilt werden, je mehr Daten zwischen Teams geteilt werden. Daten sollten nur für diejenigen zugänglich sein, die sie benötigen. Entwickler benötigen beispielsweise nicht unbedingt Zugang zu umfassenden Kundendaten oder Verkaufsstatistiken.
Bei der Strukturierung der Art und Weise, wie Daten zwischen Teams und Systemen geteilt werden, muss die Datensicherheit aus Rücksicht auf die Kunden höchste Priorität haben.
8. Wählen Sie die geeigneten Methoden und Tools für die Datenanalyse
Jeder sollte in der Lage sein, auf relevante Datensätze zuzugreifen und Erkenntnisse daraus zu ziehen, sei es ein Vertriebsmitarbeiter, der Leaddaten untersucht, oder ein Produktmanager, der das Nutzerverhalten auf Kaufsignale analysiert. Erfolgreiche Datenanalyse erfordert jedoch die richtigen Tools, Methoden und Schulungen. Prädiktive Analysen, Textanalysen, Kohortenanalysen, Clusteranalysen und Sentimentanalysen sind nur einige Beispiele für die verfügbaren Techniken. Die Wahl der effektivsten Methoden erfordert ein Gleichgewicht zwischen strategischen Erkenntnissen und der Einhaltung von Datenschutz- und Datenschutzbestimmungen. Gehen Sie vorsichtig mit Anwendungsfällen um, die personenbezogene Daten betreffen, da nicht alle Analysemethoden rechtlich zulässig sind. Stellen Sie sicher, dass Ihre internen Teams diese Einschränkungen kennen, um eine verantwortungsvolle und konforme Datennutzung zu fördern.
9. Erstellen Sie eine einzige Quelle der Wahrheit
Die Herkunft von Daten wird häufig verdreht und schwer nachvollziehbar, wenn sie zwischen Teams und Systemen weitergegeben wird, was Fragen zu ihrer Richtigkeit und Qualität aufwirft. Eine Single Source of Truth (SSOT) wird in dieser Situation unerlässlich. Kritische Geschäftsentscheidungen sind nicht mehr dem Risiko ausgesetzt, von unzuverlässigen oder isolierten Daten geleitet zu werden, da die SSOT ein zentrales Repository mit konsistenten und vertrauenswürdigen Daten bietet, das öffentlich zugänglich ist. Die Einhaltung strenger Datenqualitätsstandards über eine SSOT ist entscheidend, da ungenaue Daten zu kostspieligen Fehlern führen können. Eine gängige Methode, dies zu erreichen, besteht darin, eine Datenpipeline zu entwickeln, die Rohdaten aus verschiedenen Quellen aufnimmt und in ein Standardformat für Analyse und Speicherung umwandelt. Darüber hinaus sollte Ihr Daten-Governance-Prozess die Quelle der Daten und alle daran vorgenommenen Transformationen sorgfältig dokumentieren, um Transparenz und Verantwortlichkeit während des gesamten Datenlebenszyklus zu gewährleisten.
10. Verbessern Sie Ergebnisse durch Automatisierung von Daten
Der Prozess des Erhaltens, Verarbeitens und Speicherns von Daten mithilfe automatisierter Methoden (anstatt manuell) wird als Datenautomatisierung bezeichnet. Für Teams, die auf das Sammeln von Webdaten angewiesen sind, wie z. B. Vertriebsmitarbeiter, die Leads und Möglichkeiten erkunden, ist die Datenautomatisierung eine große Zeitersparnis.
- Die Nutzung der Datenautomatisierung kann helfen
- Eine Liste qualifizierter Zielaccounts zu erstellen.
- Ein automatisiertes Lead-Generierungssystem zu erstellen.
- Neue Informationen zu einem CRM hinzuzufügen oder Leads zu bewerten
- Kaufsignale und Markttrends zu identifizieren.
Verwenden Sie eine Datenautomatisierungslösung, die Daten extrahiert, umwandelt und in Ihr CRM zur Analyse lädt, um die Datenbeschaffung zu automatisieren. Typischerweise werden diese Arten von Tools durch Web Scraping betrieben. Es ist ratsam, APIs, Skripte und komplexe Technologien zu vermeiden, wenn Sie Daten für nicht-technisches Personal automatisieren. Nutzen Sie stattdessen ein No-Code-Automatisierungstool wie Piloterr.
Bewerten und Entwickeln Sie Ihre Datenstrategie kontinuierlich
Eine erfolgreiche Datenstrategie ist ein dynamischer Prozess, der kontinuierliche Beobachtung und Verbesserung erfordert. Sie ist nicht statisch.
So geht's:
1. Analysieren Sie die Datenleistung regelmäßig
- Um den Erfolg Ihrer Datenstrategie zu bewerten, überwachen Sie wichtige Metriken wie KPIs und Datenqualitätsindikatoren.
- Ermitteln Sie, was verbessert werden muss, wie die Zugänglichkeit, Richtigkeit und Vollständigkeit der Daten.
2. Passen Sie sich an sich ändernde Geschäftsanforderungen an
- Bewerten Sie regelmäßig Ihre Ziele und stellen Sie sicher, dass Ihre Datenstrategie mit diesen übereinstimmt. Seien Sie bereit, Ihren Plan anzupassen, wenn Ihr Unternehmen wächst und sich die Anforderungen ändern.
3. Nutzen Sie neue Technologien
- Bleiben Sie auf dem Laufenden über die neuesten Entwicklungen in der Datentechnologie und den Tools und überlegen Sie, diese in Ihre Strategie zu integrieren.
- Nutzen Sie KI und maschinelles Lernen, um Prozesse zu optimieren und aussagekräftigere Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen.
4. Fördern Sie Datenkompetenz
- Investieren Sie in Schulungsprogramme, um die Datenkompetenzfähigkeiten Ihrer Mitarbeiter zu verbessern.
- Fördern Sie die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch zwischen den Abteilungen, um eine datengetriebene Kultur zu entwickeln.
5. Führen Sie regelmäßige Überprüfungen durch
- Planen Sie regelmäßige Überprüfungen, um die Wirksamkeit Ihrer Datenstrategie zu bewerten und Bereiche für Verbesserungen zu identifizieren.
- Holen Sie Feedback von allen relevanten Stakeholdern im Unternehmen ein, um wertvolle Einblicke zu erhalten.
Durch die regelmäßige Überprüfung und Verbesserung Ihrer Datenstrategie können Sie sicherstellen, dass sie aktuell, effektiv und auf Ihre sich ändernden Geschäftsanforderungen abgestimmt bleibt. Durch eine proaktive Haltung können Sie den Wert Ihrer Daten maximieren und bessere Geschäftsergebnisse erzielen.
