Datenstrategie für KMU & Konzerne – vom Potenzial zur Umsetzung
Daten sind längst nicht mehr nur ein technisches Thema – sie sind ein zentraler Werttreiber für Unternehmen jeder Größe. Doch ohne eine fundierte Strategie werden Potenziale verschenkt, Projekte scheitern und der Aufwand überwiegt den Nutzen. In diesem Use Case zeigen wir, wie wir für ein Unternehmen mit komplexer IT- und Prozesslandschaft – skalierbar für Mittelstand und Konzerne – eine umfassende Datenstrategie entwickelt haben. Ziel war es, Daten systematisch in messbaren Geschäftserfolg zu übersetzen und die Grundlage für datengetriebenes Wachstum zu schaffen.
Ausgangssituation
& Herausforderungen
Viele Unternehmen, mit denen wir sprechen, haben bereits erkannt, dass Daten eine zentrale Rolle für ihre zukünftige Wettbewerbsfähigkeit spielen. Was oft fehlt, ist ein ganzheitlicher Plan. In diesem konkreten Fall stand das Unternehmen vor typischen Herausforderungen:
- Es existierten viele Einzeldatenquellen, aber keine übergreifende Architektur
Fehlende Transparenz über vorhandene Datenquellen und deren Qualität
Unklare Rollenverteilung zwischen IT, Fachbereichen und Geschäftsführung
Die Fachbereiche wollten datenbasiert arbeiten, aber wussten nicht, wo sie anfangen sollten
Unsicherheit bei der Auswahl der „richtigen“ Technologien und Methoden
- Mangelnde Priorisierung: Welcher Use Case bringt wirklich Mehrwert?
Diese Mischung führte zu hoher Unsicherheit bei Technologieentscheidungen, einem unklaren Nutzenversprechen und wachsendem Frust bei Datenprojekten – bei gleichzeitig wachsendem Handlungsdruck von außen.
Unser Ansatz
Unsere methodische Herangehensweise basierte auf einem bewährten, iterativen Framework, das strategische Klarheit mit operativer Umsetzbarkeit verbindet:
- Ziele verstehen & Stakeholder einbinden: In moderierten Workshops mit Fachbereichen, IT und Management wurden Ziele, Erwartungen und bestehende Herausforderungen aufgenommen und priorisiert.
- Bestandsaufnahme & Datenbewertung: Analyse der aktuellen Dateninfrastruktur, Bewertung der Datenqualität, Reifegradanalyse nach DAMA-DMBOK-Modell.
- Identifikation & Bewertung von Use Cases: ntwicklung und Priorisierung potenzieller Anwendungsfälle nach Kriterien wie Business Impact, Umsetzbarkeit, Datenverfügbarkeit und ROI.
- Governance & Organisationsstruktur definieren:Aufbau klarer Verantwortlichkeiten (z. B. Data Owner, Data Steward), Einführung von Rollen und Prozessen zur Datenverantwortung und Qualitätssicherung.
- Technologie- & Architekturvorschlag: Entwicklung einer skalierbaren Zielarchitektur – von Self-Service-BI über Data Warehousing bis hin zu Machine Learning Pipelines.
- Strategische Roadmap & Umsetzungsplan:Konkreter Fahrplan mit Quick Wins, Meilensteinen und langfristiger Zielsetzung – abgestimmt auf Budget, Ressourcen und Kultur des Unternehmens.
Die Lösung
Ergebnis unserer Arbeit war eine auf das Unternehmen maßgeschneiderte Datenstrategie, die sowohl technologische als auch organisatorische Aspekte berücksichtigt:
Strategisch priorisierte Use Cases mit klaren KPIs und Verantwortlichkeiten
Modulare Zielarchitektur mit Cloud-First | Mulit-Cloud | On Premise Ansätzen (z. B. Snowflake, BigQuery, Azure Synapse, Apache)
Verankerung einer Datenkultur durch Trainings, Change-Management und Pilotprojekte
Agiler Umsetzungsprozess mit iterativen Feedback-Schleifen und regelmäßigen Reviews
Das Ergebnis
- Transparente Entscheidungsgrundlage: Dies führt zu fundierten und datenbasierten Investitionen und Technologieentscheidungen.
- Bessere Zusammenarbeit: Optimierte Austauschgrundlage zwischen IT, Fachbereichen und Geschäftsführung durch gemeinsame Sprache und klare Ziele.
- Effizientere Projekte: Dank klarer Use Case-Priorisierung und Vermeidung von „Dateninseln“.
- Schnellere Umsetzung: Eine klare Roadmap und erste Pilotprojekte danke einem Rapid Prototyping Ansatz (z. B. Dashboarding, Churn-Analyse, Predictive Forecasting).
- Nachhaltige Datenkompetenz: Gezielter Know-How Aufbau im Unternehmen.
Tools & Technologien
Zur Umsetzung kamen unter anderem folgende Technologien zum Einsatz:
CRISP-DM, Data Strategy Canvas & DAMA-DMBOK für Struktur & Modellierung
Miro, Notion, Confluence für kollaborative Strategieworkshops
Snowflake, BigQuery, dbt, Azure für technische Architekturvorschläge
Power BI, Looker, Tableau oder Open Source als Frontend-Optionen
SQL, Python, Airflow für Machbarkeitsanalysen und technische Proof-of-Concepts
Data Governance Frameworks (z. B. Data Catalogs, Metadata Management Tools)
Fazit
Eine durchdachte Datenstrategie ist die Basis für digitale Transformation, Innovationskraft und nachhaltiges Wachstum. Dieser Use Case zeigt, wie ein strukturierter, praxisnaher und strategisch fundierter Ansatz dazu beiträgt, Daten als echten Unternehmenswert zu etablieren. Durch die klare Definition von Zielen, Verantwortlichkeiten und technologischen Standards wurde nicht nur Orientierung geschaffen, sondern eine langfristige Roadmap zur datengetriebenen Organisation entwickelt. Unternehmen, die sich aktiv mit ihrer Datenstrategie auseinandersetzen, verschaffen sich den entscheidenden Vorteil im Wettbewerb – heute und in Zukunft.
Entdecken Sie noch weitere spannende Anwendungsfälle von Datenanalysen und KI-Anwendungen für Ihre und weitere Branchen:
