Data Strategy
In a nutshell
Eine Data Strategy (Datenstrategie) beschreibt, wie ein Unternehmen Daten gezielt nutzt, um die Geschäftsziele zu unterstützen. Sie schafft ein gemeinsames Zielbild dafür, welche Daten benötigt werden, wie sie bereitgestellt und genutzt werden und welche organisatorischen sowie technologischen Voraussetzungen dafür notwendig sind.
Dabei geht eine Datenstrategie weit über die Auswahl einer Datenplattform hinaus. Sie verbindet Geschäftsziele mit Datenarchitektur, Data Governance, Datenqualität, Analytics und Künstlicher Intelligenz. Ziel ist es, Daten nicht nur zu speichern und zu verwalten, sondern sie als strategische Grundlage für bessere Entscheidungen und effizientere Prozesse zu nutzen.
Warum ist eine Data Strategy relevant?
Die meisten Unternehmen verfügen heute über große Mengen an Daten. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch darin, diese Daten zuverlässig und wirtschaftlich nutzbar zu machen.
Über Jahre gewachsene IT-Landschaften führen häufig dazu, dass Informationen über ERP-Systeme, CRM-Anwendungen, Data Warehouses, Cloud-Plattformen und individuelle Fachanwendungen verteilt sind. Daten werden mehrfach gespeichert, Kennzahlen unterschiedlich definiert und neue Anforderungen über zusätzliche Schnittstellen und Einzellösungen umgesetzt.
Gleichzeitig steigen die Erwartungen. Fachbereiche möchten schneller auf Informationen zugreifen, das Management benötigt konsistente Kennzahlen und Analytics soll stärker im Self-Service erfolgen. Mit dem zunehmenden Einsatz von Künstlicher Intelligenz kommt eine weitere Anforderung hinzu: KI-Anwendungen benötigen eine verlässliche, gut strukturierte und ausreichend kontextualisierte Datenbasis.
Eine Data Strategy schafft hierfür Orientierung. Sie beginnt nicht mit der Frage nach einer bestimmten Technologie, sondern mit den Geschäftszielen: Welche Entscheidungen wollen wir besser treffen? Welche Prozesse sollen datengetrieben unterstützt werden? Welche Daten benötigen wir dafür und in welcher Qualität? Wer trägt die Verantwortung? Und welche Architektur ist dafür langfristig geeignet?
Damit verhindert eine Datenstrategie, dass einzelne Anforderungen immer wieder mit neuen Insellösungen beantwortet werden. Stattdessen entsteht ein gemeinsames Zielbild für Daten, Analytics und KI.
How does celver AG provide support?
Die celver AG unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung einer zukunftsfähigen Datenstrategie und der Übersetzung dieser Strategie in eine konkrete Zielarchitektur und Roadmap.
Dabei betrachten wir nicht nur die technologische Seite. Eine erfolgreiche Datenstrategie verbindet Geschäftsanforderungen, Daten, Prozesse, Verantwortlichkeiten und Architektur. Erst aus diesem Gesamtbild lässt sich ableiten, welche Technologien und Plattformen sinnvoll eingesetzt werden sollten.
Typische Fragestellungen unserer Kunden sind beispielsweise:
- Wie schaffen wir eine gemeinsame Datenbasis für das Unternehmen?
- Wie können SAP- und Non-SAP-Daten sinnvoll zusammengeführt werden?
- Welche Daten eignen sich als Data Products?
- Wie etablieren wir eine angemessene Data Governance?
- Welche Rolle sollten Plattformen wie SAP Business Data Cloud, Databricks oder Microsoft Fabric künftig spielen?
- Und welche Datenbasis benötigen wir für Analytics und KI?
Unser Ziel ist dabei kein theoretisches Strategiepapier, sondern ein umsetzbares Zielbild. Eine Data Strategy sollte klare Prioritäten setzen, technologische Investitionen absichern und konkrete nächste Schritte für die Weiterentwicklung der Datenlandschaft definieren.
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Frequently Asked Questions
Eine Datenstrategie ist insbesondere dann sinnvoll, wenn Daten für Unternehmenssteuerung, Analytics, Planung oder KI eine wachsende Bedeutung haben. Sie muss dabei nicht zwangsläufig ein umfangreiches Strategieprogramm sein. Entscheidend ist ein gemeinsames Verständnis darüber, welche Ziele mit Daten erreicht werden sollen und wie Organisation und Architektur darauf ausgerichtet werden.
Idealerweise steht zunächst das Zielbild fest. Erst wenn klar ist, welche Geschäftsanforderungen, Daten und Anwendungsfälle unterstützt werden sollen, lässt sich fundiert entscheiden, welche Rolle beispielsweise SAP Business Data Cloud, Microsoft Fabric, Databricks oder andere Plattformen übernehmen sollten.
Eine umfassende Data Strategy berücksichtigt Geschäftsziele, relevante Datenquellen, Datenqualität, Data Governance, Datenarchitektur, Datenschutz und Sicherheit sowie die erforderlichen Kompetenzen im Unternehmen. Hinzu kommt zunehmend die Frage, wie Daten für Analytics und KI nutzbar gemacht werden können.
KI-Anwendungen benötigen verlässliche und zugängliche Unternehmensdaten. Eine Data Strategy schafft die Voraussetzungen dafür, indem sie Datenqualität, Governance, Architektur und Verantwortlichkeiten zusammenführt. Damit wird die Datenstrategie zunehmend auch zur Grundlage einer erfolgreichen KI-Strategie.
Die Data Strategy beschreibt das übergeordnete Zielbild und beantwortet vor allem die Frage, warum und wofür Daten genutzt werden sollen. Die Data Architecture beschreibt dagegen, wie Daten technisch integriert, gespeichert, verarbeitet und bereitgestellt werden.
Data Strategy bildet den übergeordneten Rahmen für den Umgang mit Daten im Unternehmen. Data Governance ist ein Bestandteil davon und definiert insbesondere Verantwortlichkeiten, Regeln und Standards für den Umgang mit Daten.
Data Products ermöglichen es, Daten fachlich beschrieben, qualitätsgesichert und wiederverwendbar bereitzustellen. Sie können deshalb ein wichtiger Baustein moderner Datenstrategien sein und die Brücke zwischen technischen Datenplattformen und den tatsächlichen Anforderungen der Fachbereiche bilden.
