Diese sechs Einstiegsfragen helfen, die Datenreife zu definieren und die nächsten Schritte für das Unternehmen zu identifizieren:

1. Welche Bausteine sind vorhanden und wie passen sie zusammen?

Es scheint naheliegend, dass der schnellste Weg zur Verbesserung der Datenreife darin besteht, auf fortschrittliche Tools zurückzugreifen. Technologie als Allheilmittel zu betrachten, führt jedoch oft zu Frustration, wie eine Studie von Gartner zeigt. Daraus geht hervor, dass über 50 Prozent der CMOs von den Ergebnissen ihrer Technologieinvestitionen enttäuscht sind. Anstatt sich ausschließlich auf erstklassige Technologie zu verlassen, müssen Unternehmen zunächst die bestehenden Datenprozesse, -plattformen und -systeme bewerten, um festzustellen, welche Bausteine bereits vorhanden sind.

2. Welchen „Entscheidungsstil“ hat das Unternehmen?

Automatisierung bietet viele Vorteile, will man die eigenen Analytics-Fähigkeiten ausbauen. Menschen sind dennoch nach wie vor unverzichtbar, um die daraus gewonnenen Erkenntnisse zu verwalten und anzuwenden. Jedes Programm zur Datentransformation muss eine einheitliche Anstrengung sein, bei der alle Teammitglieder eine gemeinsame Mission verfolgen und sich darüber im Klaren sind, wie ihre Rolle in die Gesamtvision passt. Datenreife erfordert eine offene Kommunikation zwischen allen Ebenen des Unternehmens, von Analysten und Marketingverantwortlichen bis hin zu den Logistik- und Kundendienst-Teams.

3. Arbeiten die Teams kollaborativ oder isoliert?

Interne Isolation schafft Probleme. Erstens führt sie zu unzusammenhängenden Datensilos, die den Überblick über Geschäftsaktivitäten oder Customer Journeys einschränken. Zweitens erhöht sie das Risiko zu unterschiedlichen Definitionen zu gelangen, was zu Ungenauigkeiten und doppelter Arbeit führt. In einer Zeit, in der reduzierte Teams ein größeres Arbeitspensum bewältigen müssen, mit strengen Genehmigungsprozessen konfrontiert sind und Budgets zu strecken versuchen, führt die Isolierung zu größerer Komplexität. Eine unvorteilhafte Ausrichtung des Unternehmens wirkt sich sowohl auf die geschäftliche als auch auf die individuelle Performance aus. Mangelnde Kommunikation zwischen den Teams, insbesondere zwischen Marketing und Analytics, schränkt die Zusammenarbeit ein, um bessere gemeinsame Ergebnisse zu erzielen. Um das volle Potenzial von Daten auszuschöpfen, ist Zusammenarbeit und Vernetzung auf allen Ebenen des Unternehmens ein Muss.

4. Verfügen die Teams über das richtige Wissen und die richtige Ausbildung?

Begrenzte Fähigkeiten und ein begrenztes Verständnis sind offensichtliche Hindernisse für die Datenreife und bleiben ein Stolperstein für viele Unternehmen. Zusätzlich zu Wissensdefizienten hinsichtlich der Skalierung von Datenoperationen mangelt es auch am Verständnis, wie mit Analysen umzugehen ist und wie sich Insights umsetzen lassen, insbesondere im Marketingbereich. Eine weitere Gartner-Studie hat gezeigt, dass Marketingverantwortliche nur 58 Prozent ihrer technischen Möglichkeiten nutzen, was darauf hindeutet, dass begrenzte Fähigkeiten und mangelnde Weiterbildung eine effiziente Aktivierung des Datenpotenzials verhindern. Dieses Problem können Unternehmen durch individuelle Assessments angehen, um Qualifikationslücken zu identifizieren, und durch maßgeschneiderte Lernprogramme, um jeden Mitarbeiter für einen versierten Umgang mit Daten zu schulen.

5. Sind Dashboards kompliziert oder konsistent?

Dashboards sind dazu da, Einblicke in einem zugänglichen visuellen Format zu präsentieren und Unternehmen eine sinnvolle Betrachtung ihrer Daten zu ermöglichen. Ausgebremst werden Teams hingegen durch unübersichtliche und mit Widgets vollgestopfte Dashboards. Die Teams vergeuden dann häufig viel Zeit damit, in den Daten zu „wühlen“ und nach Erkenntnissen zu suchen, ohne tatsächlich Fortschritte zu erzielen. Unternehmen sollten den richtigen Grundstein legen für eine optimierte Datenorchestrierung, die Informationen sofort zusammenführt, harmonisiert und in eine „Single Source of Truth“ umwandelt. Dies ebnet den Weg für die Erstellung maßgeschneiderter, konsistenter Dashboards, die granulare und umsetzbare Erkenntnisse liefern.

6. Bevorzugt das Unternehmen eine „große Enthüllung“?

Unternehmen, die immer noch eine „große Enthüllung“ aus der Marketingabteilung heraus inszenieren, wissen, welche Verwirrung dies auslösen kann. Anstatt Teams für die neuesten Projekte zu begeistern, spaltet diese Praxis eher. Die Folgen sind Zweifel hinsichtlich plötzlicher Änderungen im Umgang mit Daten oder der unerwarteten Einführung neuer Plattformen. Daher gilt es zuvor sicherzustellen, dass alle Abteilungen von Beginn an in die Entwicklung der Datenstrategie involviert sind. Zu vermeiden sind Überraschungen, die positive Veränderungen auf dem Weg zur Datenreife ausbremsen.

Data Driven Experience

Daten strategisch sowie zielgerichtet aggregieren und nutzen

Fazit

Die wichtigste Lektion für Unternehmen ist, dass Datenreife nicht linear verläuft. Es gibt keinen festen Fahrplan, um die Kontrolle über die Daten zu übernehmen, mit Meilensteinen, die abgehakt werden müssen. Tatsächlich gibt es nicht einmal ein endgültiges Ziel. Innovationen, veränderte Marktbedingungen und sich ändernde Kundenbedürfnisse erfordern es, fortlaufend Fähigkeiten weiterzuentwickeln und technische Möglichkeiten anzupassen. Unternehmen können aber den richtigen Weg einschlagen. Sie müssen hierzu das aktuelle Level ihrer Datenkompetenz herausfinden und bestimmen, welche Puzzleteile erforderlich sind, um sich weiter in Richtung Datenreife zu bewegen.

*Alexander Igelsböck ist Mitbegründer und CEO von Adverity.

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