In einer neunteiligen LinkedIn-Serie haben unsere Kolleginnen Dr. Sonia Vilaclara und Lara Kilb wertvolle Einblicke und Erfahrungen zur Daten-Transformation und Digitalisierung geteilt. Die Serie deckt zum einen die verschiedenen Phasen der digitalen und Daten-Transformation ab, und bietet gleichzeitig auch praxisnahe Ratschläge für Unternehmen, die auf dem Weg zu einer datengetriebenen Zukunft sind. Hier fassen wir die wichtigsten Erkenntnisse zusammen. 

1. Die Reise beginnt: Digitalisierung vs. Daten-Transformation 

Der Weg zu einer datengestützten Organisation verläuft in mehreren Phasen. Zunächst muss die Digitale Transformation in Unternehmen umgesetzt werden. Daraus folgt die Daten-Transformation, bei der Unternehmen lernen, ihre Daten als wertvolle Ressource zu nutzen, um Innovationen zu schaffen und fundierte Entscheidungen zu treffen. 

2. Warum ist Daten-Transformation heute wichtiger denn je? 

Unternehmen, die datengetrieben arbeiten, können ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern, neue Wachstumschancen erschließen und den Kundenerwartungen gerecht werden. Daten bieten wertvolle Einblicke, um Kunden besser zu verstehen, Geschäftsmodelle zu optimieren und den Umsatz zu steigern. Unternehmen, die frühzeitig in Daten-Transformation investieren, können schneller auf Marktveränderungen reagieren und von neuen Einnahmequellen profitieren. 

3. Fünf häufige Fehler bei der Daten-Transformation 

Die Reise zur Daten-Transformation ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Die häufigsten Fehler, die Unternehmen bei ihren Projekten machen, sind: 

• Zu breite Strategien: Ohne klare Prioritäten geraten Teams schnell ins Straucheln. 

• Mangelnder Fokus auf den Geschäftswert: Wenn der Nutzen nicht klar erkennbar ist, fehlt die Unterstützung der Fachabteilungen. 

• Unzureichende Einbindung der Mitarbeitenden: Erfolgreiche Daten-Initiativen benötigen die Zustimmung und Unterstützung der Nutzer. 

• Fehlende Datenqualität: Die falschen Daten führen zu falschen Ergebnissen. 

• Unterschätzung des Wandels: Der Kulturwandel muss genauso berücksichtigt werden wie technologische Änderungen. 

4. Wie GenAI die Daten-Transformation vorantreibt      

Generative KI (GenAI) hat das Potenzial, die Daten-Transformation zu beschleunigen, indem sie neue Anwendungen in der Datenanalyse ermöglicht. Allerdings steht GenAI noch am Anfang und sollte nicht als sofortige Lösung betrachtet werden. Um von der Entwicklung zu profitieren, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten gut strukturiert und zugänglich sind – nur so kann KI wirklich nützliche Einblicke liefern. 

5. Dezentralisierung als Schlüssel zur Skalierbarkeit 

Die erfolgreiche Verwaltung von Daten erfordert oft eine dezentralisierte Struktur, in der die Verantwortung für Daten auf verschiedene Geschäftsbereiche verteilt wird. Ansätze wie Data Mesh bieten hier eine Lösung, bei der jede Domäne für ihre eigenen Daten verantwortlich ist, während übergeordnete Governance-Strukturen die Konsistenz sichern. 

6. Wichtige Begriffe in der Daten-Welt 

Ein weiteres Thema der Serie sind grundlegende Datenbegriffe, deren Verständnis unter Mitarbeitenden für den Erfolg von Daten-Initiativen wichtig ist. Begriffe wie Data Asset, Data strategy und Data as a product sind entscheidend, um den Wert von Daten in einem Unternehmen zu verstehen und effektiv zu nutzen. 

7. Das Data (Value) Office: Ein wichtiger Katalysator für den Erfolg 

Ein Data (Value) Office (DVO) kann entscheidend sein, um den Wert von Daten zu realisieren. Es steuert die Datenstrategie, fördert eine datengestützte Entscheidungsfindung und stellt sicher, dass Daten gut verwaltet und genutzt werden. Ob zentralisiert, dezentralisiert oder in einem föderierten Ansatz – ein DVO sorgt für die nötige Struktur und Ausrichtung. 

8. Die Bedeutung von Data Literacy 

Datenkompetenz (Data Literacy) ist eine Schlüsselqualifikation, die alle Mitarbeitenden benötigen, um mit Daten effektiv zu arbeiten. Nur wenn alle verstehen, welche Daten verfügbar sind, wie sie genutzt werden können und wie ihre Qualität verbessert werden kann, kann ein Unternehmen datengestützte Entscheidungen treffen und Wettbewerbsvorteile erlangen. (Siehe auch 6) 

9. Ein langfristiger Ansatz für die Daten-Transformation 

Die Umsetzung einer erfolgreichen Daten-Transformation ist ein Marathon, kein Sprint. Es erfordert die Entwicklung einer klaren Datenstrategie, den Aufbau robuster Datenplattformen, die Förderung von Datenkompetenz und die kontinuierliche Anpassung der Prozesse. Aber keine Sorge: Es muss nicht alles sofort erledigt werden. Unternehmen können Schritt für Schritt vorgehen und ihre Transformation im eigenen Tempo gestalten. 

Fazit: Der Weg zur Daten-getriebenen Zukunft 

Die Serie von Sonia und Lara zeigt, dass Daten-Transformation eine langfristige Verpflichtung erfordert, aber auch enorme Chancen bietet. Unternehmen, die die richtigen Schritte gehen – sei es durch Dezentralisierung, die Förderung von Data Literacy oder die Etablierung eines Data (Value) Offices – können ihre Daten effizient nutzen, Innovationen vorantreiben und sich im Wettbewerb einen klaren Vorteil verschaffen. 

Hier findet ihr die Artikel zur Serie auf LinkedIn: 

1. Stages on the road to data driven

2. 3 reasons for Data Transformation

3. 5 reasons why data transformation projects fail

4. How does GenAI impact Data Transformation?

5. How can a data organization deliver data-driven value at scale?

6. 5 Key Data Terms you should know

7. Three ways to integrate a DVO into an organization

8. How you know your organization is data ready

9. Data is the homework that needs to be done