Kommentar von Marcus Berlin und Isabell Neubert, Detecon Consulting Wie gelingt die Transformation zur Data Centric Company?

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Apple, Microsoft, Alphabet, Amazon und Nvidia: Nach Marktkapitalisierung sind das die fünf wertvollsten Unternehmen der Welt. Was sie verbindet, das ist ihr datengetriebenes Handeln. Sie richten ihre Entscheidungen über Geschäftsmodelle und -prozesse an Daten aus. Das ermöglicht ihnen nicht nur, Kundenerlebnisse und Produkte zu verbessern.

Mit einer datenorientierten Unternehmensausrichtung fördern Data Centric Companies nachweislich ihr Innovationspotenzial und können die Effektivität und Effizienz ihrer Wertschöpfungskette steigern. Das stärkt letztlich den Markenwert. Allerdings scheitern noch viele Unternehmen daran, datenzentrierte Prozesse in der Praxis umzusetzen und aus den gesammelten Daten einen echten Mehrwert zu generieren. Woran liegt das und mit welchen Maßnahmen können Unternehmen das ändern?

Ein Problem, viele Ursachen

Viele Unternehmen sammeln zwar Daten, scheitern allerdings daran, diese wertstiftend aufzubereiten und zu analysieren. Es mangelt an Instanzen, die den notwendigen strategischen Rahmen und das Know-how bereitstellen. Das zeigt allein die Anzahl der DAX-Unternehmen, die einen Chief Data Officer (CDO) für das Datenmanagement ernannt haben. Diese ist mit 17,5 Prozent nach wie vor gering. Auch der Zugang zu operativen Datenverarbeitungs- und Analysetools ist nicht unternehmensweit gegeben – geschweige denn im Einsatz. Eine Studie der Managementberatung Detecon hat zudem ergeben, dass das professionelle Datenmanagement in Unternehmen oft noch zu wünschen übrig lässt und die Datenqualität unzureichend ist. Doch vor dem Hintergrund der zunehmenden Vernetzung, dem Einsatz von IoT-Geräten und Künstlicher Intelligenz (KI) nehmen Komplexität und Umfang des Datenmanagements zu. Unternehmen, die darauf nicht vorbereitet sind, müssen damit rechnen, dass sie an Erfolg einbüßen.

Datenstrategie setzt die Leitplanken

Eine Datenstrategie strukturiert und priorisiert im Idealfall alle relevanten Maßnahmen, die auf dem Weg hin zur Data Centric Company notwendig sind. Zwangsläufig ist eine Umverteilung von Ressourcen und der Aufbau neuer Fähigkeiten erforderlich, um alle Mitarbeiter für ein datenzentriertes Denken und Handeln zu rüsten. Die Erfahrung aus der Beratung erfolgreicher Unternehmen zeigt, dass die Datenstrategie hoch priorisiert werden muss. Und zwar so hoch, dass sie in der Geschäftsstrategie verankert ist. Eine durchdachte Datenstrategie schafft dabei die erforderlichen Voraussetzungen für eine erfolgreiche datenzentrische Unternehmensausrichtung. Viele Unternehmen versäumen es derzeit aber noch, ihre Intentionen in eine tiefgreifende Datenstrategie zu übersetzen und diese dann auch umzusetzen.

Qualitätskriterien einer guten Datenstrategie

Was macht nun eine gute Datenstrategie aus? Sie baut auf zwei wesentlichen Entwicklungen auf: Erstens müssen Unternehmen verstehen, warum sie Daten sammeln, aufbereiten und analysieren und zweitens müssen sie sich mit der datenzentrischen Ausrichtung identifizieren können. Die Unternehmensführung muss allen Beteiligten deutlich machen, dass datenzentriertes Arbeiten den Geschäftserfolg sichert – auch bei sich stetig verändernder Marktbedingungen. Dabei priorisiert die Datenstrategie auf operativer Ebene fünf wichtige Aspekte:

• 1. die Ermittlung der Anforderungen

• 2. die dafür erforderliche Technologie

• 3. die Einhaltung einer definierten Data Governance

• 4. den Kompetenzaufbau oder Förderung einer entsprechenden Kultur

• 5. die Implementierung

Kultur und Datenverständnis sind erfolgsentscheidend

Eine datenzentrierte Transformation gedeiht nicht ohne ein entsprechendes Mindset und den Ausbau erforderlicher (Daten-)Kompetenzen. Alle Mitarbeiter müssen verstehen, warum Daten für ihre Tätigkeit und das Unternehmen insgesamt wertvoll sind. Sie müssen Daten als Rohstoff von Produkten und Dienstleistungen betrachten und behandeln, die gebrauchsfertig und zuverlässig sind. Das erfordert einerseits Trainings, andererseits die Förderung einer entsprechenden Unternehmenskultur. Eine Kultur, in der die verschiedenen Fachbereiche die Datennutzer sind und somit auch einen Anspruch an die Datenqualität und den Datenzugriff stellen. Data Democracy ist hier ein wichtiges Leitprinzip. Sie steht für eine offene Unternehmenskultur, in der möglichst alle Mitarbeiter Zugang zu Unternehmensdaten erhalten. Das bedeutet auch, dass jeder im Unternehmen Verantwortung für den korrekten Umgang und die Pflege von Daten trägt. Bei der operativen Umsetzung spielt Data Governance eine Schlüsselrolle – ein Regelwerk, das festhält, wie Datenbestände verwendet werden dürfen. Das umfasst Personen, aber auch Prozesse und Technologien, die erforderlich sind, um Daten und deren Wege im Unternehmen zu schützen und darüber hinaus effizient zu verwalten.

Dezentrale Datenkonzepte: Data Mesh einführen

Wie sieht die ideale Data Governance für Unternehmen aus, die sich datenzentriert ausrichten wollen? Die meisten Vertreter, die im Rahmen der Detecon-Studie befragt wurden, wünschen sich eine Datenplattform aus einer Hand. Sie erhoffen sich davon, eigenständig Analysen durchführen zu können, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und so weniger auf die Unterstützung eines zentralen IT-Teams angewiesen zu sein. Data-Mesh-Plattformen sind dafür ein geeignetes Mittel. Doch für die Einführung von Data Mesh bedarf es mehr als nur das Wissen um die technische Anwendung der Datenarchitektur. Auch hier müssen Mitarbeiter lernen, fachbereichsübergreifend und agil zusammenzuarbeiten. Dadurch gestalten sich auch Arbeitsprozesse um, gegebenenfalls müssen sich neue Teamkonstellationen aus Datenexperten und Produktexperten zusammenfinden.

Wertvolle Ressource: Compliance

Datengetriebene Innovationen und Geschäftsmodelle – schön und gut, aber was ist mit den Datenschutzgesetzen? Diese seien oft Barrieren für datengetriebene Innovationen aus Europa, so zumindest der Tenor der Befragten. Doch sind sie wirklich ein Hindernis?

Die Compliance-Abteilung in Unternehmen hält im Idealfall nicht nur interne Verhaltensweisen und Richtlinien fest, sondern ist auch Anlaufstelle für Fragen rund um die Gesetzgebung. Viele Unternehmen empfinden die eigenen Compliance-Prozesse jedoch als statisch, kompliziert und zeitaufwendig, die viele Ressourcen für Audits und Beratung binden. Compliance-Verantwortliche in Unternehmen können aber auch eine hilfreiche Stütze sein: Indem sie die Brücke zwischen Unternehmen und rechtlichen Vorgaben schlagen, stehen sie Innovationsteams bei Fragen zur rechtskonformen Anwendung neuer Technologien zur Seite. Denn Compliance-Experten kennen die Zielversion für den Umgang mit neuen Technologien und wappnen ihre Kollegen für den sicheren Einsatz. Damit die Bedürfnisse der Zielgruppe allerdings nicht zu kurz kommen, eignen sich regelmäßige Befragungen von Nutzergruppen. Gemeinsam mit der Compliance-Abteilung können sich Entwicklungsteams über Lösungen beraten, die Kundenwünsche, Gesetze und Unternehmensrichtlinien unter einen Hut bringen.

Auf den Punkt gebracht

Die erfolgreiche Transformation zur Data Centric Company steht und fällt mit der Entwicklung und Operationalisierung der Datenstrategie. Hoch priorisiert und in der Geschäftsstrategie verankert, sorgt sie für aussagekräftige Datenanalysen, die intern die Entscheidungsfindung unterstützen. Der Compliance-Bereich verstärkt die positiven Effekte zusätzlich, indem er die rechtskonforme Entwicklung und Einführung datengetriebener Innovationen ermöglicht. Die Umsetzung all dieser Maßnahmen erfordert jedoch eine umfassende Schulung – sowohl im Umgang mit Daten als auch mit Technologien – mit anschließender Erfolgskontrolle.

* Marcus Berlin ist Senior Manager im Digital Engineering Center der Detecon und leitet die Bereiche Datenanalyse und künstliche Intelligenz. Isabell Neubert ist Beraterin in der Abteilung Co-Innovation des Digital Engineering Center.

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