Erfolgsfaktoren für Ihre Data-und-Analytics-Strategie

Ein Framework wie das Strategie- und Betriebsmodell für Data und Analytics (Data and Analytics Strategy and Operating Model, DASOM) von Gartner hilft D&A-Führungskräften beim Entwickeln einer Strategie, mit der das Unternehmen eine datengesteuerte Kultur aufbauen und mithilfe seiner Daten-Assets positive Geschäftsergebnisse erreichen kann.

Die Strategie liefert eine Definition des Datenanalyseprogramms des Unternehmens. Sie legt einen allgemeinen Ansatz dar, mit dem eine bestimmte Vision von geschäftlichem Erfolg erreicht werden kann. Wesentliche Bestandteile einer jeden D&A-Strategie sind:

• Eine datengesteuerte Vision

• Triebkräfte der D&A-Strategie

• Erwünschte Ergebnisse des Programms

Legen Sie die Vision, Triebkräfte und Ergebnisse der D&A-Strategie gleichzeitig und nicht nacheinander fest, da jedes Element die anderen beiden beeinflusst.

Die besten Strategien werden entwickelt, wenn alle Stakeholder das gemeinsame Gespräch suchen: mit dem Ziel, eine klare Richtung und einheitliche Ziele für die Geschäftsstrategie und die D&A-Strategie zu definieren. Vermeiden Sie den Fehler, eine D&A-Strategie isoliert mit einem kleinen Team zu entwickeln und sie dann dem Rest des Unternehmens „verkaufen“ zu wollen. Nutzen Sie das DASOM-Framework als Struktur für die Gespräche zum Thema Integration von Data und Analytics in die Geschäftsstrategie.

Eine Vision für die D&A-Strategie definiert, was es bedeutet, ein datengesteuertes Unternehmen zu sein, und welche Vorteile das Unternehmen dadurch erreichen kann. Die Vision sollte sich auf den Wert konzentrieren, den Kunden durch das Programm erhalten. 

Die Formulierung einer Vision in Bezug auf den Geschäftswert hilft, das Datenanalyseprogramm als eigenständige Abteilung und seine Führungskräfte als Geschäftspartner zu positionieren. Dies hilft, den Fokus der Datenanalyse von der Unterstützung auf die Entscheidungsfindung zu verlagern. Angesichts der wachsenden Erwartungen, dass Data und Analytics eine digitale Transformation und agile Anwendungen über digitale Geschäftsplattformen ermöglicht, ist dies essentiell.

Was Sie wissen sollten: Vision-Statements haben in einigen Unternehmen einen schlechten Ruf entwickelt. Das geschieht, wenn sie aus hohlen Management-Phrasen bestehen, denen jeder Bezug zur Realität des Geschäfts fehlt. Dies bedeutet nicht, dass Sie keine schreiben sollten. Im Gegenteil: Die richtige Vision gibt dem D&A-Team und dem gesamten Unternehmen ein gemeinsames Ziel, verhindert ein Abweichen von der Strategie und hilft, Talente anzuziehen. Eine D&A-Vision, die diese Ziele erreichen will, muss bestimmte Details enthalten, aber auch wichtige Anforderungen erfüllen.

Eine überzeugende D&A-Vision muss aus drei verschiedenen Perspektiven definieren, was es bedeutet, datengesteuert zu sein:

• Vision und Führung: Welche Rolle spielt die Abteilung für Data und Analytics im Unternehmen? Wie trägt sie zu unternehmenskritischen Geschäftszielen bei?

• Unternehmenstransformation: Welche neuen Möglichkeiten bietet sie dem Geschäftsmodell?

• Unternehmenskultur und Veränderung: Welche Rolle spielt Data und Analytics bei der digitalen Transformation, und was bedeuten eine datengesteuerte Unternehmens- und Veränderungskultur für die Datenkompetenz?

Eine gute Datenstrategie ist unternehmensspezifisch und dennoch inspiriert von den Trends, die Ihr Unternehmen beeinflussen. Dazu gehören:

• Externe Triebkräfte in der Gesellschaft, im Unternehmen und in der Branche:Was passiert gerade in Ihrer Branche oder den Branchen, mit denen Sie Kontakt haben? Welche Rolle könnte Data und Analytics bei der Anpassung an diese Trends spielen?

• Interne Triebkräfte im Unternehmen: Welche Änderungen sind in Ihrem Unternehmen im Gange? Gibt es z. B. einen Trend in Richtung Zentralisierung oder Dezentralisierung? Oder in Richtung eines Governance-Stils, der mehr auf Regeln oder Prinzipien beruht? In Richtung agiler Arbeit?

• Technologieverantwortliche: Welche neuen Technologien transformieren Ihre Branche oder Organisation? Welche Fortschritte werden beispielsweise mit künstlicher Intelligenz (KI) oder dem Aufkommen von Data Fabric gemacht?

Jedes Unternehmen hat wahrscheinlich viele verschiedene Triebkräfte, die die D&A-Strategie beeinflussen. Wie wichtig jeder von ihnen für Ihre Strategie ist, hängt von einer Reihe von Faktoren ab.

Stellen Sie sicher, dass Ihre D&A-Strategie deutlich macht, welchen Vorteil jeder Ihrer Stakeholder erwarten kann, indem Sie vier Fragen beantworten:

1. Wer sind Ihre Stakeholder? Führen Sie alle internen und externen Stakeholder auf.

2. Was sind die erforderlichen Geschäftsergebnisse eines jeden Stakeholders? Drücken Sie diese im Sinne von Umsatzwachstum, Kosteneinsparungen, Risikomanagement, Kundenwert usw. aus.

3. Wie wird die D&A-Strategie beim Erreichen dieser Ziele helfen? Geben Sie konkrete Anwendungsfälle, Initiativen und D&A-Produkte an, die einen Prozess oder eine Aktivität für einen Stakeholder verbessern werden.

4. Mit welchen wichtigen Leistungsindikatoren (KPIs) werden Sie zeigen, dass Ihre Strategie erfolgreich ist? Messen Sie die Geschäftsergebnisse, die Sie erreichen möchten. Definieren Sie Fortschrittsmetriken wie „Prozent des in Datenkompetenz geschulten Personals“ und Ergebnismetriken wie „trug zu 5 % des Umsatzwachstums bei“.

Durch diesen Prozess kann sich die D&A-Strategie um ein klares Wertversprechen herum bilden und so den Wert definieren, den sie dem Unternehmen bringen wird. Wertversprechen fallen in drei Kategorien:

D&A als Werkzeug

Dieses D&A-Wertversprechen positioniert die Datenanalyse als ein Werkzeug, das allen Stakeholdern jederzeit für alle Anforderungen zur Verfügung steht. Das wichtigste Produkt ist eine Plattform, die stets verfügbar ist. Messungen des Erfolgs für Daten als Werkzeug werden in Form einer Service-Level-Vereinbarung (Service Level Agreement, SLA) realisiert:

• Wie steht es um die Verfügbarkeit der Plattform?

• Ist der Zugriff auf die Daten für verschiedene Zwecke schnell und einfach?

• Wie lange dauert es, eine neue Datenquelle oder Datenzugriffs-API hinzuzufügen?

D&A als Befähiger

Dieses Wertversprechen legt den Fokus auf ein spezifisches Geschäftsziel. Die wichtigsten Ergebnisse sind spezifische Lösungen. Messungen des Erfolgs für Daten als Befähiger beziehen sich auf KPIs, z. B.:

• Wie stark hat sich die Konversionsrate nach der Einführung eines neuen Analysetools für das Kampagnenmanagement verbessert?

• Wie viel Geld haben wir dank einer prädiktiven Asset-Wartung durch eine Datenanalyse über das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) gespart?

• Wie viel Geld haben wir dank verbesserter Betrugserkennungsalgorithmen gespart?

• Eine D&A-Strategie ist nur so gut wie ihre Ausführung. Nur wenn Sie sich über das „Warum“ und das „Was“ im Klaren sind, sollten Sie überlegen, „wie“ Sie die D&A-Strategie über ein geeignetes Betriebsmodell ausführen werden.

• Fähigkeiten dienen als Bindeglied zwischen der Strategie und dem Betriebsmodell. Unternehmen sollten daher die Strategieentwicklung verbessern, indem sie heute existierende Fähigkeiten untersuchen und entscheiden, welche sie für die Zukunft brauchen. Mit dem Gartner Data and Analytics IT Score finden Sie heraus, ob Sie die Fähigkeiten haben, Ihre Daten zu verwalten oder die nötigen Fachkräfte für die Datenanalyse zu entwickeln.

Fähigkeitsbewertungen enthüllen wichtige Lücken, die das Unternehmen füllen muss. Datenkompetenz ist meist eine davon. Befragte der CDAO-Umfrage 2022 von Gartner nannten schlechte Datenkompetenz als ein großes Hindernis in ihren Unternehmen und als einen wichtigen Bereich für Investitionen, um eine datengesteuerte Kundschaft mit genug datengeschulten Mitarbeitenden aufzubauen, die Daten-Assets nutzen und den Ertrag aus den Investitionen erhöhen. Fähigkeitsbewertungen können Chief Data Officers auch als wichtigen Input dienen, um Datenwissenschaftler- und andere spezifische Rollen zu identifizieren, die sie in ihren Teams brauchen.