Definition Was ist Data Maturity?

Die Data Maturity (deutsch: Datenreife) beschreibt die Fähigkeit einer Organisation, effektiv mit Daten umzugehen und sie sinnvoll für interne oder externe Prozesse zu nutzen. Zu Beschreibung des Reifegrads im Umgang mit den Daten existieren verschiedene Datenreifemodelle. Sie definieren unterschiedliche Stufen der Data Maturity.

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(Bild: © aga7ta - stock.adobe.com)

Die deutsche Übersetzung für Data Maturity lautet Datenreife. Data Maturity gibt Auskunft über die Fähigkeit, wie effektiv und professionell ein Unternehmen oder eine andere Organisation mit Daten umgeht und sie für interne oder externe Prozesse sinnvoll nutzt. Es existieren verschiedene Datenreifemodelle, die den Reifegrad einer Organisation im Umgang mit Daten in unterschiedliche Stufen einteilen. Um einen hohen Reifegrad zu erzielen, müssen Daten tief in alle Abläufe, Aktivitäten und Entscheidungsprozesse integriert sein. Zudem ist ein vertrauensvoller und sicherer Umgang mit den Daten notwendig.

Die Art der verwendeten Daten ist vielfältig und reicht von personenbezogenen Daten über Kunden- und Finanzdaten bis zu Marketing- und Produktionsdaten. Eine hohe Datenreife ist für die digitale Transformation wichtig und maßgeblich für den Erfolg eines Unternehmens verantwortlich. Zu den Einflussfaktoren auf die Datenreife zählen die Unternehmenskultur, die verwendeten Datenwerkzeuge, die Qualität der Daten, die persönlichen Fähigkeiten und Kenntnisse der Mitarbeiter im Umgang mit den Daten, die angewandten Analysetechnologien und einiges mehr.

Unternehmen mit einem hohen Grad an Data Maturity verwenden konsistente Daten mit hoher Qualität, wenden datenwissenschaftliche Verfahren und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) an, nutzen Big-Data-Anwendungen und -Technologien und haben ein im Umgang mit Daten geschultes und kompetentes Personal.

Die verschiedenen Datenreifemodelle und ihre Bedeutung

Zur Klassifizierung der Data Maturity einer Organisation existieren zahlreiche verschiedene Datenreifemodelle. Zurückzuführen ist die Vielfalt an Modellen auf die vielen verschiedenen Arten von Daten und ihrer unterschiedlichen Form der Verarbeitung in den diversen Branchen. Beispiele für solche Modelle der Data Maturity sind:

  • das Gartner-Data-Maturity-Modell
  • das Dell-Data-Maturity-Modell
  • das Snowplow-Data-Maturity-Modell

Jedes Modell definiert eigene Stufen der Datenreife. Als typische Anzahl an Datenreifestufen haben sich in vielen Modellen vier bis fünf Stufen etabliert.

Mögliche Stufen der Datenreife

Wie eingangs erläutert, existieren verschiedene Datenreifemodelle, die jeweils unterschiedliche Stufen der Data Maturity definieren und beschreiben. Losgelöst von diesen Modellen folgt eine beispielhafte Einteilung der Datenreife einer Organisation in vier verschiedene Stufen:

Stufe 1 – geringes Datenbewusstsein

In der ersten Stufe der Datenreife besitzt die Organisation ein geringes Datenbewusstsein. Daten werden nur in Einzelbereichen in einer einfachen Form eingesetzt. Sie sind aber nicht tief in die Prozesse der Organisation integriert und werden nicht übergreifend verwendet. Die Daten liegen offline oder in voneinander getrennten Systemen vor. Die Verwendung der Daten oder das Erstellen von Datenberichten findet überwiegend manuell statt.

Stufe 2 – grundlegende Datenkompetenzen und Datenfähigkeiten

Daten werden mit grundlegenden Datenkompetenzen und Datenfähigkeiten verwendet. Sie liegen nicht mehr nur offline oder in getrennten Systemen vor, sondern sind beispielsweise in einem Data Warehouse konsolidiert. Die Organisation hat einen umfassenden Überblick über ihre Daten und eine prinzipielle Vorstellung davon, wie sie sinnvoll und effektiv einsetzbar sind. Erste Prozesse der Dateneinbeziehung und Datenverarbeitung sind automatisiert und finden abteilungs- und teamübergreifend statt.

Stufe 3 – hohe Intelligenz und Flexibilität im Umgang mit Daten

Die Organisation besitzt eine hohe Intelligenz im Umgang mit Daten und setzt sie flexibel und prozessübergreifend ein. Daten sind in den Prozessen, Aktivitäten und Entscheidungsprozessen involviert und werden automatisiert bereitgestellt. Der Einsatz der Daten trägt maßgeblich zur Verbesserung von Prozessen, Produkten und Services bei. Datenanalysen sind ad hoc und in Echtzeit möglich

Stufe 4 – datengetriebene Organisation mit effektivem Dateneinsatz

Die Organisation arbeitet datengetrieben und besitzt eine sehr hohe Kompetenz im Umgang mit Daten. Es kommen datenwissenschaftliche Verfahren, Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und moderne BI- und Big-Data-Tools zum Einsatz. Intelligente Datenanalysen sind in allen Aktivitäten und Entscheidungsprozessen involviert. Alle Prozesse sind datenoptimiert. Die Daten werden in Data Lakes vorgehalten und auch für Vorhersagen zukünftiger Entwicklungen wie Business Forecasting genutzt.

Data Maturity Assessment

Um die Datenreife einer Organisation zu bestimmen und Maßnahmen zur Erreichung einer höheren Datenreifestufe zu definieren, kann ein sogenanntes Data Maturity Assessment zum Einsatz kommen. Es hilft, den Status quo zu ermitteln, Schwächen im Umgang mit Daten zu erkennen und die nächsten Schritte zur digitalen Transformation zu definieren. Das Data Maturity Assessment liefert konkrete Handlungsempfehlungen für die Erreichung des Ziels des gewünschten Datenreifegrads wie den einer datengetriebenen Organisation.

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Vorteile durch eine hohe Datenreife

Eine hohe Data Maturity bietet Vorteile wie:

  • höhere Qualität der Services und Produkte
  • schnellere und effizientere Prozesse
  • kürzere Time-to-Market
  • reduzierte Kosten
  • höhere Datensicherheit
  • Einhaltung der Datenschutzvorgaben
  • besseres Unternehmens- und Markenimage
  • verbessertes Kundenerlebnis
  • personalisierbare Services und Produkte
  • vereinfachte Zusammenarbeit mit Kunden, Lieferanten und Partnern

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