Eine Datenstrategie ist längst kein „Nice-to-have“ mehr, sondern eine Voraussetzung für nachhaltigen Erfolg. Gerade große und komplexe Organisationen brauchen eine klare, umsetzbare Datenstrategie, um im heutigen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Die eigentliche Herausforderung liegt jedoch darin, eine Strategie zu entwickeln und umzusetzen, die über Buzzwords hinausgeht und messbaren Mehrwert schafft. Wo fängt man also an – und wie lässt sich die Datenstrategie sinnvoll mit den übergeordneten Unternehmenszielen verzahnen?
Wir bei FELD M erleben täglich, wie stark die Bedeutung von Datenstrategie quer über Branchen und Unternehmensgrößen hinweg zunimmt. Unternehmen jeder Größe stellen fest: Ohne ein solides Fundament bleiben Initiativen rund um KI, Analytics und andere Technologien unter ihrem Potenzial. Das hat seinen Grund: Überzeugende Use Cases lassen sich nicht nachhaltig etablieren, wenn die strategische Basis fehlt.
Mit der zunehmenden Reife von KI weicht die anfängliche Euphorie der nüchternen Realität: Es reicht nicht, einzelne Modelle zu pilotieren, es braucht eine tragfähige, langfristig wirksame Strategie. Die gute Nachricht: Mit der richtigen Datenstrategie können Unternehmen echten Mehrwert aus ihren Daten erschließen – und so skalieren, innovieren und sich von der Konkurrenz abheben.
In der aktuellen Folge von UNF#CK YOUR DATA mit Host Christian Krug diskutieren unsere Expert:innen Dr. Julius Kayser und Dr. Isabelle Kes genau dieses Thema: warum die Datenstrategie der oft unterschätzte Erfolgsfaktor hinter gelungenen KI- und Analytics-Initiativen ist.
Wer tiefer einsteigen möchte, kann sich die komplette Podcast-Folge hier on demand anhören.
„Es muss kein Entweder-oder sein. Strategie und Umsetzung können als starkes Duo gemeinsam wirken.“
— Julius
Ein verbreiteter Irrtum in der Datenstrategie ist die Annahme, man müsse sich zwischen Strategie und Umsetzung entscheiden. Entweder wird monatelang an einem umfassenden Konzept gearbeitet – oder man startet direkt mit der Umsetzung, ohne klare Leitplanken. Beides greift in der Praxis zu kurz.
Aus Julius’ Erfahrung entfaltet eine Datenstrategie ihre größte Wirkung, wenn sie von Beginn an mit konkreten Maßnahmen verknüpft ist. Es geht darum, klare Ziele zu definieren, relevante Use Cases zu identifizieren und diese zügig umzusetzen. Viele Organisationen überfrachten ihre Strategie, weil sie glauben, sie müsse von Anfang an vollständig und unveränderlich sein. Deutlich wirkungsvoller ist ein iterativer Ansatz: klein starten, lernen, nachschärfen und die Strategie fortlaufend weiterentwickeln. Eine Strategie ohne Umsetzung bleibt Konzeptpapier – Umsetzung ohne Strategie verliert Fokus.
Bei FELD M unterstützen wir unter anderem führende Unternehmen wie die SBB dabei, ihre Datenstrategie eng an operative Ziele zu koppeln und strategische Leitlinien in messbare Ergebnisse zu überführen. Gerade in großen Transformationsprojekten zeigt sich, wie entscheidend dieses Zusammenspiel aus klarer Ausrichtung und pragmatischer Umsetzung ist.
„Die digitale Transformation hat gezeigt: Daten sind nicht nur hilfreich – sie sind essenziell und brauchen eine klare Richtung.“
— Isabelle
Viele Organisationen behandeln Daten nach wie vor als Nebenprodukt: Sie werden gesammelt und gespeichert, aber nicht gezielt für strategische Fragestellungen genutzt. Richtig eingesetzt sind Daten jedoch ein echter Wettbewerbsvorteil. Ohne Strategie bleiben sie Rauschen.
Daten sind heutzutage geschäftskritisch. Wie Julius im Podcast skizziert: „Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts“. Unternehmen, die das nicht erkennen, riskieren, den Anschluss zu verlieren. Zu oft wird die Bedeutung einer belastbaren Datenstrategie erst sichtbar, wenn es bereits zu spät ist.
„Häufig wird die Relevanz von Datenstrategie erst dann klar, wenn KI-Projekte scheitern, weil die zugrunde liegenden Daten nicht bereit waren.“
— Julius
Viele Unternehmen starten ambitionierte KI- oder Analytics-Projekte, ohne zuvor die notwendigen Grundlagen zu schaffen. Die Folge sind enttäuschende Resultate. Eine Datenstrategie ist daher kein optionales Beiwerk, sondern muss bewusst gestaltet und eng an die Unternehmensziele gekoppelt sein.
Gemeinsam mit Jobcloud, einer führenden Jobplattform, haben wir Data Governance und Datenstrategie gezielt weiterentwickelt, um Recruiting-Prozesse zu optimieren. Das Ergebnis: fundierte, datenbasierte Entscheidungen und nachhaltiges Wachstum. Genau diese Wirkung ermöglicht eine solide, konsequent umgesetzte Datenstrategie.
„Entscheidend ist, ins Tun zu kommen – mit konkreten Use Cases, die auf die Geschäftsziele einzahlen.“
— Julius
Eine der häufigsten Hürden ist Überplanung. Der Anspruch, eine perfekte, allumfassende Strategie zu entwickeln, führt nicht selten dazu, dass Monate oder Jahre vergehen, ohne dass echte Ergebnisse entstehen. Dabei wächst eine wirksame Datenstrategie vor allem durch praktische Erfahrungen mit realen Anwendungsfällen.
Aus Julius’ Perspektive ist es entscheidend, den Übergang von Strategie zu Umsetzung bewusst kurz zu halten. Starten Sie mit Use Cases, die klar an Geschäftsziele gekoppelt sind und messbare Ergebnisse liefern. Diese frühen Initiativen zeigen, was funktioniert – und wo nachjustiert werden muss.
Viele Führungskräfte streben nach Perfektion. Doch gerade Unvollkommenheit schafft Lernräume. Wer klein anfängt, konsequent iteriert und Erfahrungen systematisch zurück in die Strategie speist, kann seine Datenstrategie kontinuierlich verbessern und skalieren.
Ein gutes Beispiel ist unsere Zusammenarbeit mit Bexio: Durch den Fokus auf konkrete, praxisnahe Use Cases konnten Prozesse effizienter gestaltet und der Weg von der Strategie zur Umsetzung deutlich verkürzt werden. So wird Datenstrategie erlebbar – nicht als abstraktes Konzept, sondern als Hebel für operative Ergebnisse.
„Wenn Sie Ihre Mitarbeitenden nicht mitnehmen und ihnen die richtigen Prozesse und Befähigung bieten, hilft auch die beste Technologie nicht.“
— Isabelle
Datenstrategie ist kein reines Technologiethema, sondern vor allem ein Organisationsthema. Selbst die modernsten Tools und Modelle schaffen keinen Mehrwert, wenn die Menschen dahinter nicht eingebunden, qualifiziert und motiviert sind.
Bei FELD M legen wir daher großen Wert auf den menschlichen Faktor. Es geht nicht nur um Datenplattformen oder Architekturen, sondern um Kompetenzen, Rollen, Verantwortlichkeiten und Arbeitsweisen.
Wie Isabelle oft sagt: „Technologie ist nur so gut wie die Menschen, die sie nutzen.“ Ohne klare Verantwortlichkeiten, gezielte Enablement-Maßnahmen und bereichsübergreifende Zusammenarbeit bleibt das Potenzial ungenutzt.
Gerade in unserer Arbeit mit Medienunternehmen – von öffentlich-rechtlichen Rundfunkanstalten bis zu digitalen Publishern – zeigt sich immer wieder: Cross-funktionale Zusammenarbeit führt zu innovativeren Datennutzungen und besseren Geschäftsergebnissen.
„Was sehr, sehr oft nicht funktioniert, ist eine nachhaltige Erfolgsmessung.“
— Isabelle
Viele Datenstrategien scheitern daran, dass Erfolg nicht sauber definiert oder nicht konsequent gemessen wird. Ohne klare Kriterien bleibt offen, ob Projekte tatsächlich auf die Unternehmensziele einzahlen – das erhöht die Gefahr ineffizienter Ressourcennutzung.
Isabelles Erfahrung zeigt, dass es essenziell ist, Erfolg von Anfang an messbar zu machen. Bevor Use Cases umgesetzt werden, sollte klar definiert sein, woran Erfolg gemessen wird. Nur so lassen sich Fortschritte objektiv bewerten und frühzeitig Anpassungen ableiten.
Es reicht nicht, Aufgabelisten abzuarbeiten. Entscheidend ist, Ergebnisse und Wirkung zu verfolgen. Klare Erfolgskriterien schaffen Transparenz darüber, ob ein Projekt echten Mehrwert liefert oder ein Kurswechsel nötig ist.
„Eine Datenstrategie entsteht nicht im luftleeren Raum. Sie muss fest in der Unternehmensstrategie verankert sein.“
— Julius
Eine wirksame Datenstrategie ist niemals ein Standardprodukt. Sie muss zu den Zielen und zum Reifegrad Ihrer Organisation passen. Genau hier scheitern viele Unternehmen: Sie setzen auf hochentwickelte Konzepte, obwohl die organisatorischen Voraussetzungen dafür fehlen.
Wie Julius im Podcast betont, muss eine Datenstrategie aus der übergeordneten Geschäftsstrategie abgeleitet sein. Bei FELD M nutzen wir dafür ein Reifegradmodell, das den Status quo analysiert und konkrete Entwicklungsschritte ableitet. Dieses pragmatische Instrument hilft, realistische und skalierbare Strategien zu entwickeln und typische Fehlstarts zu vermeiden.
Eine ehrliche Einschätzung der eigenen Datenreife stellt sicher, dass die Strategie ambitioniert, aber umsetzbar bleibt und nicht auf halbem Weg aufgegeben werden muss.
Wenn Sie Ihre Datenstrategie von der Idee in die Umsetzung bringen möchten, helfen folgende Leitlinien:
Datenstrategie mit den Unternehmenszielen verknüpfen: Sorgen Sie für eine klare Anbindung an die strategischen Prioritäten und stellen Sie sicher, dass jede Dateninitiative einen erkennbaren Business-Beitrag hat.
Use Cases priorisieren: Starten Sie mit klar definierten Anwendungsfällen, die messbaren Geschäftswert liefern und sich schnell validieren lassen.
Menschen befähigen: Investieren Sie in Kompetenzen, Tools und eine kollaborative Kultur über alle Bereiche hinweg.
Erfolg messen: Definieren Sie KPIs frühzeitig und verfolgen Sie Fortschritte kontinuierlich.
Reifegrad einschätzen: Nutzen Sie ein Reifegradmodell, um Standort und Zielbild realistisch zu bestimmen und eine klare Roadmap zu entwickeln.
So entsteht eine Datenstrategie, die handlungsfähig, skalierbar und nachhaltig wirksam ist.
Wer die Inhalte weiter vertiefen möchte, findet in unserem aktuellen Webinar einen kompakten Überblick über das FELD M Data Strategy Framework – inklusive Praxisbeispielen und konkreten Handlungsempfehlungen. Dort zeigen wir, wie Sie eine Datenstrategie entwickeln, die nicht nur auf dem Papier überzeugt, sondern messbaren Geschäftswert schafft.
👉 On-Demand-Webinar ansehen: FELD M Data Strategy Framework Explained
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Datenstrategie bedeutet mehr als Technologie. Sie verbindet Unternehmensziele mit konkreten Maßnahmen, bindet die richtigen Menschen ein und misst Erfolg systematisch. Der iterative Ansatz sorgt dafür, dass Ihre Strategie flexibel bleibt und sich an die Bedürfnisse Ihrer Organisation anpasst.
Bei FELD M nutzen wir diese Erkenntnisse auch für unsere eigene Weiterentwicklung und hoffen, dass auch Sie etwas davon mitnehmen können und Sie diese Impulse dabei unterstützen, eine Datenstrategie aufzubauen, die messbaren und nachhaltigen Mehrwert liefert.