Datenstrategie selbst bewerten

Wo steht Ihr Unternehmen beim Thema Daten?

Bevor ein Architekt baut, analysiert er das Gelände. Bevor ein Arzt behandelt, stellt er eine fundierte Diagnose. Und bevor Sie Ihre Datenorganisation weiterentwickeln, brauchen Sie Klarheit über Ihren aktuellen Stand.

Genau darum geht es in diesem zweiten Teil der Blog-Reihe: um eine systematische Bestandsaufnahme Ihrer Datenreife.

Warum ein Daten-Assessment unverzichtbar ist

„Wir haben doch schon ein ERP-System und Excel-Tabellen – was brauchen wir mehr?“

Diese Aussage höre ich regelmäßig in Erstgesprächen mit mittelständischen Unternehmen.

Doch zwischen „Daten besitzen“ und „Daten strategisch nutzen“ liegt oft eine riesige Lücke.

Ein strukturiertes Daten-Assessment hilft Ihnen dabei:

• Versteckte Potenziale zu identifizieren

• Ressourcen gezielt einzusetzen

• Realistische Ziele zu setzen

• Quick Wins zu erkennen

Die fünf Dimensionen der Datenreife

Das folgende Modell bewertet Ihre Datenorganisation anhand von fünf zentralen Dimensionen.

Für jede Dimension können Sie Punkte von 1 (Anfänger) bis 5 (Experte) vergeben:

1. Datenstrategie und -vision (0–5 Punkte)

Level 1 – Reaktiv: „Wir sammeln Daten, wenn wir sie gerade brauchen“

Keine dokumentierte Datenstrategie
Datensammlung erfolgt ad-hoc
Entscheidungen basieren hauptsächlich auf Erfahrung und Intuition

Level 3 – Entwickelt: „Wir haben eine Vorstellung davon, was wir mit Daten erreichen wollen“

Grundlegende Datenstrategie ist vorhanden
Erste Verknüpfung zwischen Datenzielen und Geschäftszielen
Regelmäßige Überprüfung der Datenstrategie

Level 5 – Fortgeschritten: „Unsere Datenstrategie ist integraler Bestandteil der Unternehmensführung“

Umfassende, dokumentierte Datenstrategie
Klare KPIs für den Erfolg von Dateninitiativen
Datenstrategie wird regelmäßig mit Geschäftsstrategie abgeglichen

Ihre Bewertung: ___/5 Punkte

2. Datenqualität und -verfügbarkeit (0-5 Punkte)

Level 1 – Fragmentiert: „Unsere Daten sind über verschiedene Systeme verstreut“

Daten existieren in isolierten Systemen (Silos)
Häufige Inkonsistenzen und Dubletten
Manuelle Datenpflege mit hoher Fehlerquote

Level 3 – Konsolidiert: „Die wichtigsten Daten sind zentral verfügbar“

Kerngeschäftsdaten sind in integrierten Systemen verfügbar
Grundlegende Datenqualitätskontrollen sind implementiert
Regelmäßige Datenbereinigung findet statt

Level 5 – Optimiert: „Unsere Daten sind jederzeit verlässlich und aktuell“

Automatisierte Datenqualitätsprüfungen
Real-time oder near-real-time Datenverfügbarkeit
Umfassende Datenlineage und -dokumentation

Ihre Bewertung: ___/5 Punkte

3. Technische Infrastruktur (0-5 Punkte)

Level 1 – Basic: „Excel und unser ERP-System reichen uns“

Hauptsächlich manuelle Datenverarbeitung
Begrenzte Integrationsmöglichkeiten zwischen Systemen
Keine spezialisierte Analyse-Software

Level 3 – Integriert: „Wir haben erste Analyse-Tools implementiert“

Business Intelligence Tool ist im Einsatz
Grundlegende Systemintegration vorhanden
Automatisierte Berichtserstellung für Standardberichte

Level 5 – Modern: „Unsere Infrastruktur unterstützt komplexe Analysen“

Moderne Datenarchitektur (Data Lake/Warehouse)
Self-Service-Analytics für Fachabteilungen
Machine Learning und Advanced Analytics möglich

Ihre Bewertung: ___/5 Punkte

4. Organisationsstruktur und Kompetenzen (0-5 Punkte)

Level 1 – Traditionell: „Jeder macht seine Datenanalyse selbst“

Keine spezialisierten Datenrollen
Begrenzte Analysekenntnisse in den Fachabteilungen
Ad-hoc Schulungen bei Bedarf

Level 3 – Spezialisiert: „Wir haben erste Datenexperten im Unternehmen“

Dedizierte Personen für Datenanalyse (mindestens in Teilzeit)
Grundlegende Analysekenntnisse in Schlüsselabteilungen
Regelmäßige Weiterbildung zu Datenthemen

Level 5 – Datengetrieben: „Datenkompetenzen sind Teil unserer Unternehmens-DNA“

Etablierte Datenrollen (Data Analyst, Data Steward, etc.)
Flächendeckende Datenkompetenzen in allen Abteilungen
Kontinuierliche Weiterbildungskultur zu Datenthemen

Ihre Bewertung: ___/5 Punkte

5. Datenkultur und -nutzung (0-5 Punkte)

Level 1 – Skeptisch: „Daten sind nett, aber wir vertrauen auf Erfahrung“

Entscheidungen basieren hauptsächlich auf Intuition
Wenig Vertrauen in datenbasierte Erkenntnisse
Widerstand gegen datengetriebene Veränderungen

Level 3 – Aufgeschlossen: „Wir nutzen Daten für wichtige Entscheidungen“

Mix aus datenbasierten und erfahrungsbasierten Entscheidungen
Wachsendes Interesse an Datenanalysen
Erste erfolgreiche Anwendungsfälle motivieren weitere Schritte

Level 5 – Datengetrieben: „Ohne Daten treffen wir keine wichtigen Entscheidungen“

Systematische Nutzung von Daten für alle Geschäftsentscheidungen
Mitarbeiter fragen aktiv nach Daten und Analysen
Kontinuierliche Optimierung auf Basis von Datenerkenntnissen

Ihre Bewertung: ___/5 Punkte

Ihr Datenreife-Score berechnen

Gesamtpunktzahl: ___/25 Punkte

Interpretation Ihres Scores

• 5–10 Punkte – Starter: Fokus auf Quick Wins & Grundlagen

• 11–17 Punkte – Entwickler: Zeit für Systematisierung

• 18–22 Punkte – Fortgeschrittene: Optimierung & neue Felder

• 23–25 Punkte – Champions: Benchmark-Status – dranbleiben!

Drei Muster, die mir im Mittelstand besonders häufig begegnen

• Der „Excel-Virtuose“: Viel Know-how, wenig Struktur

• Der „Tool-Sammler“: Viele Tools, wenig Integration

• Der „Traditionalist“: Operativ stark, daten-skeptisch

Was Sie jetzt tun können – Ihre nächsten Schritte basierend auf dem Score

Bei 5–10 Punkten:

– Daten-Inventar erstellen

– Einen konkreten Use Case identifizieren

– Grundlagenwissen aufbauen

Bei 11–17 Punkten:

– Datenstrategie formalisieren

– Integration vorantreiben

– Governance einführen

Bei 18+ Punkten:

– Advanced Analytics einsetzen

– Self-Service-Analytics ausbauen

– Innovation durch Experimente fördern

Ein Wort der Ermutigung

Ganz gleich, wo Sie in diesem Assessment stehen – jeder Punkt ist ein Fortschritt. Die besten mittelständischen Unternehmen, die wir begleiten durften, haben nicht mit perfekten Systemen begonnen, sondern mit dem Mut, den ersten Schritt zu gehen.

Wie es weitergeht

Im nächsten Teil der Blog-Reihe werde ich mich damit beschäftigen, wie Sie aus den Erkenntnissen Ihres Assessments eine maßgeschneiderte Datenstrategie entwickeln. Dabei zeige ich Ihnen, wie Sie Ihre Datenziele mit Ihren Geschäftszielen verknüpfen und eine realistische Roadmap erstellen.

Ihre Hausaufgabe

Führen Sie das Assessment durch und notieren Sie sich die drei Bereiche, in denen Sie den größten Verbesserungsbedarf sehen. Diese werden die Grundlage für Ihre individuelle Datenstrategie bilden.

Notieren Sie Ihre drei wichtigsten Handlungsfelder:

•

Sie möchten wissen, wie eine Datenstrategie konkret in Ihrem Unternehmen aussehen könnte?

Schreiben Sie mir gerne – ich freue mich auf den Austausch.

Vorschau:
Im nächsten Beitrag zeige ich Ihnen, wie Sie aus diesen Erkenntnissen eine Strategie entwickeln, die zu Ihrem Unternehmen, Ihren Ressourcen und Ihren Zielen passt.