Teammeeting Datenstrategie

Teil 3 der Blog-Reihe "Datenorganisation für den Mittelstand"

Eine effektive Datenstrategie entwickeln

Warum eine Datenstrategie mehr ist als ein IT-Projekt

„Eine Strategie ohne Taktik ist der langsamste Weg zum Sieg. Taktik ohne Strategie ist der Lärm vor der Niederlage.“

Was der chinesische Militärstratege Sun Tzu vor über 2.000 Jahren schrieb, gilt heute mehr denn je für die Datenorganisation im Mittelstand. Nach Ihrem Daten-Assessment aus dem letzten Beitrag wissen Sie, wo Sie stehen. Um eine effektive Datenstrategie zu entwickeln, also wie Sie dorthin gelangen, braucht es zunächst zu definieren, wohin Sie wollen. 

„Wir kaufen eine Business Intelligence Software und dann sehen wir weiter.“

Dieser Ansatz mag in der Vergangenheit funktioniert haben, führt heute aber meist in die Sackgasse. Eine effektive Datenstrategie ist weit mehr als die Anschaffung neuer Tools – sie ist ein Fahrplan für die datengetriebene Transformation Ihres Unternehmens.

Der Unterschied zwischen Unternehmen, die mit Daten erfolgreich sind, und solchen, die scheitern, liegt nicht in der Technologie. Er liegt in der strategischen Herangehensweise: klare Ziele, durchdachte Prioritäten und eine konsequente Umsetzung, die zu den Ressourcen und der Kultur des Unternehmens passt.

Die fünf Kernelemente einer mittelständischen Datenstrategie

1. Vision und Ziele: Ihr "Warum" definieren

Ihre Datenvision sollte in einem Satz beschreiben, wie Daten Ihr Unternehmen in drei bis fünf Jahren erfolgreicher machen werden.

Beispiele aus der Praxis:

Maschinenbauunternehmen (180 Mitarbeiter):
„Wir nutzen Daten, um die Verfügbarkeit unserer Maschinen beim Kunden um 20% zu steigern und dadurch Serviceumsätze zu verdoppeln.“

Handelsunternehmen (85 Mitarbeiter):
„Durch datenbasierte Sortimentsoptimierung reduzieren wir Lagerkosten um 15% bei gleichzeitig 10% höherer Kundenzufriedenheit.“

Beratungsunternehmen (45 Mitarbeiter):
„Wir nutzen Projektdaten, um unsere Erfolgsquote bei Angeboten um 25% zu steigern und die Projektmarge um durchschnittlich 8% zu erhöhen.“

Was ist Ihre Datenvision? Nehmen Sie sich ein wenig Zeit dafür und notieren Sie Ihre Vision. 

2. Geschäftlicher Impact: Der Business Case

Jede Dateninitiative muss einen klaren geschäftlichen Nutzen haben.
Typische Wertschöpfungsfelder im Mittelstand sind:

Effizienzsteigerung

  • Automatisierung wiederkehrender Analysen

  • Reduktion manueller Datenpflege

  • Beschleunigung von Entscheidungsprozessen

Umsatzsteigerung

  • Bessere Kundenidentifikation und -ansprache

  • Optimierte Preisgestaltung

  • Cross-Selling und Up-Selling Potenziale

Kostenreduktion

  • Bestandsoptimierung

  • Predictive Maintenance

  • Energieeffizienz-Optimierungen

Risikominimierung

  • Früherkennung von Qualitätsproblemen

  • Compliance-Monitoring

  • Liquiditätsplanung

3. Datenlandschaft: Was Sie haben und was Sie brauchen

Basierend auf Ihrem Assessment aus Teil 2 erstellen Sie eine Übersicht.

Vorhandene Datenquellen:

  1. ERP-System (Kunden, Aufträge, Finanzen)
  2. CRM-System (Vertriebsdaten, Kundeninteraktionen)
  3. Produktionssysteme (Maschinendaten, Qualitätsdaten)
  4. Excel-Dateien (verschiedene Abteilungen)
  5. Externe Daten (Marktdaten, Wetterdaten, etc.)

Fragestellungen in Bezug auf Datenintegrationen:

  1. Welche Systeme müssen miteinander sprechen?

  2. Welche externen Datenquellen sind strategisch wertvoll?

  3. Wo bestehen kritische Datenlücken?

Phase 1 (Monate 1-6): Fundament schaffen

  • Datenqualität in Kernsystemen verbessern

  • Erste Dashboards für wichtigste KPIs erstellen

  • Grundlegende Systemintegrationen implementieren

Phase 2 (Monate 7-18): Ausbauen und optimieren

  • Business Intelligence Tool einführen

  • Self-Service-Analytics für Fachabteilungen

  • Automatisierte Berichtserstellung

Phase 3 (Monate 19-30): Innovieren und skalieren

  • Advanced Analytics und Machine Learning

  • Predictive Capabilities aufbauen

  • Datenprodukte für Kunden entwickeln

5. Organisation und Governance: Wer macht was?

Definieren Sie klare Rollen und Verantwortlichkeiten:

Data Owner: Wer ist verantwortlich für die Qualität und Pflege bestimmter Datenbereiche? Data Users: Wer darf welche Daten nutzen und für welche Zwecke? Data Stewards: Wer überwacht die Einhaltung von Datenstandards?

Alignment mit der Unternehmensstrategie: Der Schlüssel zum Erfolg

Eine Datenstrategie funktioniert nur dann, wenn sie eng mit Ihrer Unternehmensstrategie verzahnt ist. Nutzen Sie diese Checkliste:

Geschäftsziele unterstützen

Welche Ihrer strategischen Unternehmensziele können durch bessere Datennutzung erreicht werden?

Wie können Daten Ihre Wettbewerbsvorteile verstärken?

Ressourcen realistisch planen

Welches Budget steht zur Verfügung?

Wo benötigen Sie externe Unterstützung?

Welche internen Kapazitäten können Sie aufbringen?

Zeitrahmen abstimmen

Welche Datenprojekte unterstützen kurzfristige Geschäftsziele?

Welche Investitionen zahlen sich langfristig aus?

Risiken bewerten

Welche Datenschutz- und Security-Aspekte sind kritisch?

Wie gehen Sie mit Change-Management um?

Priorisierung nach Business Impact: Die Impact-Effort-Matrix

Nicht alle Datenprojekte sind gleich wichtig. Nutzen Sie diese bewährte Methode zur Priorisierung:

Bewertungskriterien (Skala 1-10):

Business Impact:

  • Umsatzpotenzial
  • Kosteneinsparung
  • Risikoreduktion
  • Strategische Bedeutung

Umsetzungsaufwand:

  • Technische
  • Komplexität
  • Zeitbedarf
  • Kosten
  • Organisatorischer Aufwand

Strategische Projekte (hoher Impact, hoher Aufwand):

  • Predictive Maintenance für Maschinenpark
  • Customer Lifetime Value Modelling
  • Integrierte Datenplattform

Füller-Projekte (niedriger Impact, niedriger Aufwand):

  • Visualisierung bestehender Excel-Reports
  • Einfache Datenbereinigungen
  • Standardisierung von Dateiformaten

Zu vermeiden (niedriger Impact, hoher Aufwand):

  • Komplexe Analysen ohne klaren Geschäftsbezug“
  • Goldene Löffel“ – überdimensionierte Systeme
  • Projekte ohne definierte Erfolgsmessung

Ihr Strategieplan: Die praktische Umsetzung

Schritt 1: Vision und Ziele definieren (Woche 1-2)

  • Führen Sie Workshops mit Schlüsselpersonen durch

  • Definieren Sie 3-5 konkrete, messbare Ziele

  • Erstellen Sie Ihren Business Case

Schritt 2: Ist-Analyse und Gap-Analyse (Woche 3-4)

  • Nutzen Sie Ihr Assessment aus Teil 2

  • Identifizieren Sie kritische Datenlücken

  • Bewerten Sie technische Schulden

Schritt 3: Roadmap erstellen (Woche 5-6)

  • Priorisieren Sie Projekte nach Impact-Effort-Matrix

  • Erstellen Sie einen realistischen Zeitplan

  • Planen Sie Ressourcen und Budget

Schritt 4: Governance etablieren (Woche 7-8)

  • Definieren Sie Rollen und Verantwortlichkeiten

  • Erstellen Sie Datenstandards und -richtlinien

  • Etablieren Sie Controlling und Erfolgsmessung

Typische Stolpersteine vermeiden

Stolperstein 1: Perfektionismus

Warten Sie nicht auf die perfekte Datenlage.

Starten Sie mit vorhandenen Daten und verbessern Sie iterativ.

Stolperstein 2:
Technologie-Fokus

Beginnen Sie mit dem Geschäftsproblem, nicht mit der Technologie.

Die beste Software nutzt nichts, wenn sie das falsche Problem löst.

Stolperstein 3:
Change-Management

Planen Sie bewusst Zeit und Ressourcen für die Akzeptanz und Schulung Ihrer Mitarbeiter ein.

Stolperstein 4:
Unrealistische Erwartungen

Setzen Sie realistische Ziele und kommunizieren Sie den iterativen Charakter Ihrer Datenstrategie.

Erfolgsmessung: Wie Sie wissen, ob Ihre Strategie funktioniert

Definieren Sie konkrete KPIs für Ihre Datenstrategie:

Nutzungs-KPIs:

  • Anzahl aktiver Nutzer Ihrer Datentools

  • Häufigkeit der Nutzung von Dashboards und Reports

  • Anzahl datenbasierter Entscheidungen pro Monat

Business-KPIs:

  • ROI Ihrer Datenprojekte

  • Verbesserung operativer KPIs durch Datennutzung

  • Zeitersparnis durch Automatisierung

Qualitäts-KPIs:

  • Datenqualität (Vollständigkeit, Korrektheit, Aktualität)

  • Verfügbarkeit von Daten und Systemen

  • Nutzer-Zufriedenheit mit Datentools

Ihre nächsten Schritte

Die Effektivität der Datenstrategie steht und fällt mit der konsequenten Umsetzung. Hier sind Ihre Hausaufgaben bis zum nächsten Blog-Beitrag:

  1. Vision formulieren: Schreiben Sie Ihre Datenvision in einem Satz auf

  2. Top 3 identifizieren: Bestimmen Sie Ihre drei wichtigsten Datenprojekte

  3. Ressourcen klären: Definieren Sie Budget und Personalkapazitäten für die nächsten 12 Monate

  4. Champion benennen: Wer wird in Ihrem Unternehmen das Thema Daten vorantreiben?

Wie es weitergeht

Eine Strategie ist nur so gut wie die Menschen, die sie umsetzen. Im nächsten Teil unserer Blog-Reihe beschäftigen wir uns deshalb mit den verschiedenen Rollen und Verantwortlichkeiten in einer datengetriebenen Organisation. Wir zeigen Ihnen, welche Kompetenzen Sie benötigen, wie Sie diese aufbauen können und wie auch kleinere Unternehmen eine schlagkräftige „Data Organization“ entwickeln können.

Merken Sie sich: Die beste Datenstrategie ist die, die umgesetzt wird. Fangen Sie klein an, bleiben Sie konsequent und justieren Sie nach – dann sind Sie auf dem besten Weg zur datengetriebenen Organisation.

Sie haben eine konkrete Fragestellung zu Ihrer Datenstrategie oder zu diesem Beitrag? Nehmen Sie jetzt unverbindlich Kontakt zu mir auf. 

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