In letzter Zeit hören wir in vielen Organisationen von Schwierigkeiten, mit dem stetig wachsenden Volumen und der Komplexität der generierten Daten Schritt zu halten. Viele Unternehmen verlassen sich dabei immer noch auf manuelle Datenerfassungs- und Analyseprozesse, die zeitaufwändig und fehleranfällig sind. Die Folge ist, dass datenbasierte Entscheidungen kaum in Echtzeit getroffen werden können. Darüber hinaus fehlt es in vielen Fällen an standardisierten Prozessen und Governance-Richtlinien, was zu Schwankungen in der Datenqualität führen kann. Dadurch wird es erschwert, den Daten zu vertrauen und sie effektiv zu nutzen. Zudem herrscht oft eine mangelnde Abstimmung zwischen den Teams in Bezug auf Zielsetzung und Use Cases, was es fast unmöglich macht, gemeinsam an strategischen Zielen und Aufgaben zu arbeiten.

Viele Teams, Abteilungen und Unternehmen sind daher bestrebt, ihre datenbasierte Entscheidungsfähigkeit zu verbessern, straucheln aber bei der Frage nach dem besten Startpunkt:

• Ist es notwendig, zunächst in Technologie(n) zu investieren?
• Wie können wir sicherstellen, dass wir über die passenden Daten und Analysen verfügen, um unsere Ziele zu erreichen?
• Haben wir die richtigen Personen an Bord? Arbeiten diese an den richtigen Use Cases?
• Verfügen die Teams über die erforderlichen Fähigkeiten und Kompetenzen?

 

Ein wichtiger erster Schritt ist es, den Reifegrad der Organisation innerhalb der relevanten Geschäftsfelder zu messen und zu bewerten. Dies umfasst die Einordnung des aktuellen Standes der Datenstrategie einer Organisation, Stärken und Schwächen werden identifiziert und es wird die Grundlage für einen Fahrplan zur Verbesserung der Datenpraktiken gelegt.

Dieser Blogartikel führt dementsprechend durch die folgenden Schritte:

1. Definition von Umfang & Zielen der Bewertung
2. Sammeln von Daten über die aktuellen Datenpraktiken der Organisation
3. Bewertung des Datenreifegrads der Organisation
4. Entwicklung einer Roadmap zur Verbesserung der Datenpraktiken
5. Zusammenfassung & Schlussfolgerung

 

Definition von Umfang und Zielen der Bewertung

Bevor wir mit der Reifegradbewertung beginnen, ist es wichtig, den Umfang und die Ziele richtig zu definieren:

• Welche unterschiedlichen Bereiche & Teams sind notwendig bzw. hinreichend für eine Bewertung?
• Wer sind die relevanten Stakeholder innerhalb der zugehörigen Teams?
• Wie bringen wir alles zusammen, um Ergebnisse zu bewerten und wertvolle Erkenntnisse zu generieren?

Die gute Nachricht: Wir bei FELD M haben ein umfassendes Framework zur Ermittlung des Reifegrads entwickelt, das Sie effektiv und zielorientiert durch diesen Prozess führt. Es basiert auf unserem Datenstrategie-Framework (siehe Abb. 1) und soll einen vollständigen Überblick über relevante Elemente bieten, die bei der Gestaltung und Implementierung einer Datenstrategie berücksichtigt werden sollten:

1. Die Businessebene – Ziele und Use Cases: Ableitung der Ziele einer Datenstrategie aus der übergreifenden Unternehmensstrategie und Erfassung der relevanten aktuellen und geplanten Use Cases.
2. Die Technologieebene – Daten, Tools, Analysen: Bewertung des vorhandenen Technologie-Stacks, der verfügbaren Daten und der Analysefähigkeiten im Hinblick auf die Geschäftsziele und Anwendungsfälle.
3. Die Personenebene – Organisation und Befähigung: Definition der organisatorischen Anforderungen sowie die Befähigung aller relevanten Interessengruppen in Bezug auf Datenkompetenz und datenorientiertes Denken.

 

Sammeln von Daten über die aktuellen Datenpraktiken der Organisation

Nun können wir damit beginnen, die Daten für die Bewertung zu sammeln. Hier können wir eine Kombination verschiedener Methoden verwenden: In der Regel führen wir eine begrenzte Anzahl von ausführlichen Interviews mit den relevantesten Stakeholdern durch, die durch das Datenstrategie-Framework vorgegeben sind. Das bedeutet, wir werden mit den technischen Expert*innen sprechen, die für die Daten und die technische Infrastruktur verantwortlich sind, sowie mit den Businessanwender*innen, die die Gesamtziele und Use Cases verantworten.  Darüber hinaus ist es oft hilfreich, alle internen Governance-Richtlinien und -Verfahren zu überprüfen sowie alle Dokumente zu Unternehmensstrategie und Zielvereinbarungen und der damit verbundenen KPIs zu betrachten.

Vielleicht überflüssig zu erwähnen, aber es ist entscheidend, eine ausreichende Anzahl von Perspektiven auf die Organisation zu haben, um einen umfassenden Einblick in den Status quo zu erhalten. Aus diesem Grund ist es wichtig, die Interviewpartner*innen in der gesamten Organisation sorgfältig auszuwählen. Die Fragen werden dann ausgearbeitet, um die relevanten Aspekte anzusprechen, die im Rahmen der Ziele und Use Cases identifiziert wurden. In den Interviews selbst konzentrieren wir uns jedoch nicht nur auf unser vorgeschriebenes Skript, da es gleichermaßen wichtig ist, die individuellen Stakeholder aus einer menschlichen Perspektive heraus zu verstehen

 

Die Bewertung des Reifegrads der Organisation

Danach erfolgt die Auswertung der gesammelten Informationen. Basierend auf unseren Erfahrungen haben wir ein Framework entwickelt, das es uns ermöglicht, die verschiedenen Meinungen strukturiert zu sammeln und in ein Bewertungsschema einzusortieren, das die Ergebnisse in einer übersichtlichen Struktur darstellt­­. Dadurch können wir nicht nur eine faire und unvoreingenommene Analyse erstellen, sondern es entsteht auch ein aussagekräftiger Maßstab, der uns und unseren Kund*innen dabei hilft, sich mit ihrer Branche und dem Markt zu vergleichen.

 

Entwicklung einer Roadmap zur Verbesserung der Datenpraktiken

Der letzte Schritt Prozess besteht darin, die Ergebnisse in eine Roadmap zur Verbesserung der Datenpraktiken umzusetzen. Dies kann die Implementierung neuer Datenrichtlinien und -verfahren, die Verbesserung von Prozessen und Ergebnissen mit neuen Datenmanagement-Technologien sowie Schulungen und Unterstützung für Mitarbeiter*innen zur Verbesserung ihrer Datenkompetenz und analytischen Fähigkeiten umfassen. Die Verbesserungsbereiche werden in den Ergebnissen der Bewertung deutlich hervorgehoben. So wird schnell klar, worauf man sich konzentrieren und wo man anfangen sollte. Darüber hinaus geben wir für jeden Bereich individuelle Empfehlungen basierend auf den Erkenntnissen aus den Interviews und dem Überprüfungsprozess.

 

Zusammenfassung & Schlussfolgerung

• Organisationen haben Schwierigkeiten, mit dem Umfang und der Komplexität der generierten Daten Schritt zu halten. Viele streben danach, ihre datenbasierte Entscheidungsfähigkeit zu verbessern.
• Es ist wichtig, den aktuellen Stand der Datenstrategie einer Organisation zu bewerten, um Stärken und Schwächen zu identifizieren und einen Fahrplan zur Verbesserung zu entwickeln.
• FELD M hat ein umfassendes Framework zur Bewertung des Reifegrades entwickelt, das die Ebenen Business, Technologie und Organisation umfasst.
• Die Ergebnisse werden in einem Framework strukturiert dargestellt, sodass sich die erforderlichen Maßnahmen logisch und einfach ableiten lassen.

Die Bewertung zeigt nicht nur Lücken in der Infrastruktur und Technologie auf, sondern gibt auch einen klaren Einblick, wie gut Ziele funktionsübergreifend geteilt werden und wie die Priorisierung von Use Cases in der gesamten Organisation abgestimmt ist. Dies ist in der Regel bereits der erste wichtige Schritt auf dem Weg zu einer stärker datenorientierten Arbeitsweise und zur Förderung einer datenorientierten Denkweise in den Teams.

 

Wenn Sie nun mehr über unsere Arbeit im Datenstrategie-Team und unser Data Strategy-Framework erfahren wollen, können Sie hier weiterlesen. Wir haben auch ein kostenloses Webinar über unser FELD M Data Strategy Framework aufgenommen, das jederzeit abrufbar ist, und eine Case Study über unsere Zusammenarbeit mit einem unserer Kunden, Jobcloud, an deren Datenstrategie geschrieben.

Falls Sie noch Fragen haben oder sich mit dem Data Strategy Team von FELD M austauschen möchten, kontaktieren Sie uns gerne per Mail an datastrategy@feld-m.de.