Der nächste Wettbewerbsvorteil steckt oft längst im Unternehmen und bleibt trotzdem ungenutzt.
Nicht in neuen Maschinen, zusätzlichen Mitarbeitenden oder der nächsten Softwareinvestition, sondern in den Daten, die tagtäglich entstehen. Während viele Organisationen immer mehr Informationen sammeln, schöpfen sie deren Potenzial nur teilweise aus. Wer Daten gezielt analysiert und strategisch nutzt, gewinnt bessere Entscheidungsgrundlagen, erkennt Chancen früher und kann Veränderungen erfolgreicher gestalten. Genau deshalb wird eine durchdachte Datenstrategie zunehmend zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor.
Daten sind wertvoll. Aber nur mit einer klaren Strategie.
Unternehmen investieren in Software, Plattformen und digitale Prozesse. Dennoch bleibt ein großer Teil der verfügbaren Daten ungenutzt. Häufig fehlt ein strukturierter Plan, der festlegt, welche Daten tatsächlich relevant sind, welchen Beitrag sie zu den Unternehmenszielen leisten und wie sie effizient genutzt werden können. Eine Datenstrategie schafft genau diesen Rahmen. Sie verbindet Daten, Technologien, Verantwortlichkeiten und Geschäftsziele zu einem gemeinsamen Konzept.
Dabei zeigt sich: Eine Datenstrategie ist weit mehr als ein IT-Thema. Sie muss eng an der Unternehmensstrategie ausgerichtet sein und konkrete Mehrwerte für das Geschäft liefern.
Wie entsteht eine erfolgreiche Datenstrategie?
Eine wissenschaftliche Analyse am Institut für Wirtschaftsinformatik Heilbronn untersuchte zehn unterschiedliche Vorgehensmodelle zur Entwicklung einer Datenstrategie. Trotz unterschiedlicher Schwerpunkte zeigen sich dabei bemerkenswerte Gemeinsamkeiten.
Aus den untersuchten Modellen lassen sich sechs typische Schritte ableiten:
1. Ziele definieren
Am Anfang steht die Frage: Was soll mit den Daten erreicht werden? Unternehmen müssen festlegen, wie Daten zur Erreichung ihrer strategischen Ziele beitragen sollen. Dabei sollten Vision, Mission und Unternehmensziele als Orientierung dienen.
2. Den Status quo analysieren
Bevor neue Maßnahmen entwickelt werden, ist eine Bestandsaufnahme notwendig. Welche Daten werden bereits erfasst? Wie werden sie gespeichert? Wer nutzt sie? Und wo bestehen Lücken oder Ineffizienzen?
3. Eine Roadmap entwickeln
Erfolgreiche Datenstrategien entstehen nicht über Nacht. Deshalb empfiehlt sich eine Roadmap mit klaren Prioritäten, Verantwortlichkeiten und Meilensteinen. Sie schafft Transparenz und erleichtert die Umsetzung.
4. Die Strategie ausformulieren
Auf Basis der Analyse werden konkrete strategische Ziele, Handlungsfelder und Maßnahmen definiert. Entscheidend ist dabei, die Strategie verständlich zu dokumentieren und für alle Beteiligten nachvollziehbar zu machen.
5. Umsetzung im Unternehmen
Erst in der Praxis zeigt sich der Wert einer Datenstrategie. Prozesse, Rollen, Technologien und Arbeitsweisen müssen so angepasst werden, dass die definierten Ziele tatsächlich erreicht werden können.
6. Messen, lernen, verbessern
Eine Datenstrategie ist kein einmaliges Projekt. Unternehmen müssen regelmäßig überprüfen, ob die definierten Ziele erreicht werden, und gegebenenfalls Anpassungen vornehmen.
Nicht jede Datenstrategie verfolgt dasselbe Ziel
Besonders interessant ist die Unterscheidung zwischen zwei grundsätzlichen Ausrichtungen einer Datenstrategie:
Defensive Datenstrategien fokussieren sich auf Themen wie Datenschutz, Compliance, Datensicherheit und Risikominimierung.
Offensive Datenstrategien zielen darauf ab, Wachstum zu fördern, neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern oder Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
Für viele mittelständische Unternehmen liegt die Herausforderung darin, beide Perspektiven miteinander zu verbinden. Daten müssen geschützt werden, gleichzeitig sollen sie einen messbaren Nutzen für das Geschäft erzeugen.
Technologie allein reicht nicht aus
Die Analyse macht deutlich, dass erfolgreiche Datenstrategien nicht nur von Technologien abhängen. Entscheidend sind auch klare Verantwortlichkeiten und die richtige Unternehmenskultur. In mehreren Modellen wird beispielsweise die Rolle eines Chief Data Officers oder vergleichbarer Verantwortlicher hervorgehoben. Ebenso wichtig ist die Einbindung von Mitarbeitenden und Fachbereichen.
Denn selbst die modernste Datenplattform schafft keinen Mehrwert, wenn Daten nicht verstanden, gepflegt und gezielt genutzt werden.
Was bedeutet das für KMU?
Gerade kleine und mittlere Unternehmen müssen keine umfangreichen Data-Lake-Projekte starten, um von einer Datenstrategie zu profitieren. Der Einstieg beginnt häufig mit wenigen, aber entscheidenden Fragen:
Welche Entscheidungen treffen wir heute bereits auf Basis von Daten?
Welche Daten fehlen uns dafür?
Wo entstehen Dateninseln?
Welche Geschäftsziele möchten wir durch bessere Datennutzung unterstützen?
Eine strukturierte Datenstrategie hilft dabei, Antworten auf diese Fragen zu finden und Investitionen gezielt auszurichten.
Fazit: Nicht die Datenmenge entscheidet, sondern ihre Nutzung
Ob Daten zum Wettbewerbsvorteil werden, hängt nicht von ihrer Menge ab, sondern davon, wie konsequent sie genutzt werden. Die untersuchten Vorgehensmodelle zeigen, dass erfolgreiche Datenstrategien stets auf einem strukturierten Vorgehen basieren. Unternehmen, die Daten mit ihren Geschäftszielen verbinden und deren Nutzung aktiv steuern, schaffen die Basis für bessere Entscheidungen und langfristige Wettbewerbsfähigkeit.
Die Arbeit zu diesem Beitrag ist Teil unseres E-Books Band 3 der Unterreihe "Anwendung Informationsmanagement" und kann kostenlos über den Shop der Steinbeis Edition heruntergeladen werden.