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Data Strategy (Datenstrategie)

Plan für Datenquellen, Qualität, Ownership, Nutzung und Governance.

Data Strategy (Datenstrategie) ist ein unternehmensweiter Plan, wie Daten systematisch gesammelt, gepflegt, verantwortet, genutzt und geschützt werden. Sie legt fest, welche Datenquellen wichtig sind, welche Qualitätsstandards gelten, wer „Owner“ der Daten ist und welche Regeln (Governance) für Zugriff, Sicherheit und Compliance gelten – damit Daten Entscheidungen, Automatisierung und Wachstum zuverlässig unterstützen.

Was bedeutet Data Strategy (Datenstrategie)?

„Datenstrategie“ bedeutet: Daten werden nicht zufällig in Excel-Listen, Tool-Silos oder Köpfen einzelner Mitarbeitender verwaltet, sondern gezielt als Unternehmensressource gesteuert. Das umfasst Ziele (z. B. bessere Vertriebssteuerung), Prinzipien (z. B. „Single Source of Truth“), Rollen (z. B. Data Owner) und konkrete Maßnahmen (z. B. Datenbereinigung im CRM).

Wie funktioniert eine Datenstrategie in der Praxis?

  • 1) Ziele & Use Cases definieren: Welche Entscheidungen/Prozesse sollen besser werden? Beispiele: Deckungsbeitrag je Produkt, Liefertermintreue, Kundenabwanderung, schnellere Monatsabschlüsse.
  • 2) Datenquellen inventarisieren: Wo liegen relevante Daten (ERP, CRM, Buchhaltung, Webshop, Support-Postfach, Maschinen)? Auch Unstructured Data (Unstrukturierte Daten) wie PDFs, E-Mails oder Gesprächsnotizen zählen.
  • 3) Datenqualität festlegen: Standards für Vollständigkeit, Aktualität, Dubletten, eindeutige IDs (Kunde/Artikel) und Plausibilitätsregeln. Ohne Qualität werden Reports und KI unzuverlässig.
  • 4) Ownership & Verantwortlichkeiten: Wer darf Daten ändern? Wer entscheidet über Definitionen (z. B. „aktiver Kunde“)? Typisch: Fachbereich als Data Owner, IT als Plattform-/Betriebsverantwortung.
  • 5) Data Governance & Sicherheit: Zugriffsrechte, Klassifizierung, Aufbewahrung, Protokollierung sowie Vorgaben zu Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI. Für KI-Projekte kommen oft zusätzliche Regeln wie PII Redaction (PII-Schwärzung) oder Data Minimization (Datenminimierung) dazu.
  • 6) Architektur & Umsetzung: Entscheidungen zu BI/Reporting, Schnittstellen, Datenpipelines (z. B. ETL/ELT für KI (Data Pipelines)), Stammdatenprozessen und ggf. einer Wissensbasis (z. B. Knowledge Base (Wissensdatenbank)).
  • 7) Messen & verbessern: KPIs wie Datenvollständigkeit, Dublettenquote, „Time-to-Report“ oder Fehlerkosten – plus regelmäßige Reviews.

Warum ist eine Datenstrategie für kleine Unternehmen wichtig?

Gerade KMU leiden oft unter Tool-Wildwuchs: CRM sagt A, Buchhaltung sagt B, und niemand weiß, welche Zahl stimmt. Eine Datenstrategie reduziert Reibungsverluste, macht Kennzahlen belastbar und schafft die Grundlage für Automatisierung (z. B. Automatisierung (Automation) mit Tools wie n8n) sowie für KI-Anwendungen. Ohne klare Datenbasis steigt das Risiko von Fehlentscheidungen, Sicherheitsproblemen und teuren „Nacharbeiten“.

Beispiele: Was regelt eine Datenstrategie konkret?

  • Vertrieb: Einheitliche Kundensegmente und Pflichtfelder im CRM, damit Forecasts funktionieren.
  • Finanzen: Klare Definition von Umsatz vs. Auftragseingang, einheitliche Kostenstellenlogik.
  • Service: Ticket-Kategorien und Wissensartikel-Struktur, um Antworten schneller zu finden und später ggf. ein RAG (Retrieval-Augmented Generation)-System für Support aufzubauen.

Was kostet eine Data Strategy?

Die Kosten hängen stark von Ausgangslage und Zielbild ab. Für KMU liegt ein pragmatischer Einstieg oft bei wenigen Workshop-Tagen plus initialer Bereinigung (typisch: niedriger vierstelliger bis niedriger fünfstelliger Bereich). Teurer wird es, wenn viele Systeme integriert, Stammdaten neu aufgesetzt oder Governance/Compliance umfassend dokumentiert werden müssen.