Was ist ein Daten-Reifegrad-Modell? Definition, Phasen und Vorteile

Ein Daten-Reifegrad-Modell ist ein strukturiertes Framework oder Werkzeug, das Organisationen dabei hilft, ihre aktuellen Datenmanagementpraktiken zu bewerten und ihre Entwicklung hin zu fortgeschritteneren Datenfähigkeiten zu verfolgen. Es skizziert die wichtigsten Phasen der Datennutzung, von der grundlegenden Datensammlung bis hin zur vollständigen Integration in Geschäftsabläufe. Das Ziel eines Daten-Reifegrad-Modells besteht darin, Stärken und Schwächen in den Datenprozessen eines Unternehmens zu identifizieren, gezielte Strategien zur Verbesserung zu entwickeln und letztendlich die Organisation dabei zu unterstützen, datengetriebener zu werden.

Es gibt verschiedene Modelle, die je nach Branche, Unternehmenszielen und spezifischen Bedürfnissen variieren können. Während diese Modelle sich im Detail unterscheiden können, dienen sie alle demselben grundlegenden Zweck: zu bewerten, wo ein Unternehmen auf seiner Reise steht, Daten zu nutzen, um Geschäftswert zu schaffen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Das Verständnis des Datenreifegrads ist für Unternehmen unerlässlich, die intelligentere, datengetriebene Entscheidungen treffen möchten. Unternehmen mit niedrigem Datenreifegrad verlassen sich oft auf Intuition oder subjektive Einschätzungen, was zu inkonsistenten Ergebnissen führen kann. Im Gegensatz dazu stützen sich Unternehmen, die einen hohen Datenreifegrad erreicht haben, auf Daten, um nahezu jeden Aspekt ihrer Abläufe zu steuern. Diese Unternehmen nutzen Daten, um Prozesse zu optimieren, Trends vorherzusagen, Kundenerlebnisse zu verbessern und strategische Entscheidungen auf Basis von Fakten statt Annahmen zu treffen.

Ein höherer Datenreifegrad bedeutet, über die richtigen Werkzeuge, Prozesse und die kulturelle Denkweise zu verfügen, um Daten zu einem zentralen Bestandteil der täglichen Entscheidungsfindung zu machen.

Die Datenreife entwickelt sich in verschiedenen Phasen, die jeweils eine tiefere Integration von Daten in das Unternehmen repräsentieren. Es gibt unterschiedliche Interpretationen in Bezug auf die Anzahl und die Bezeichnungen der Phasen. Die hier vorgestellten Phasen—Daten-Explorieren, Daten-Informiert, Daten-Gesteuert und Daten-Transformiert—zeigen die zunehmende Raffinesse und den Einfluss von Daten auf die Strategien, Abläufe und die Kultur einer Organisation.

Phase 1: Daten-Explorieren

Die Phase des Daten-Explorierens markiert den Beginn der Datenreise einer Organisation. In dieser Phase erfolgt die Datenerfassung ad hoc und oft losgelöst von Geschäftsstrategien. Unternehmen in dieser Phase erkennen möglicherweise den Wert von Daten, verfügen jedoch noch nicht über die Werkzeuge oder Prozesse, um sie effektiv zu analysieren. Entscheidungen basieren häufig auf Intuition oder historischen Praktiken, anstatt auf datengestützten Erkenntnissen. Daten sind oft in verschiedenen Abteilungen isoliert, und es fehlen standardisierte Prozesse für das Management und die gemeinsame Nutzung von Daten.

Hauptmerkmale der Phase Daten-Explorieren:

• Daten werden gesammelt, aber nicht konsequent analysiert oder integriert.

• Es gibt keine formellen Richtlinien oder Praktiken für Datenmanagement.

• Entscheidungen werden typischerweise ohne datengestützte Ergebnisse getroffen.

• Daten bleiben über Abteilungen hinweg isoliert, mit wenig funktionsübergreifender Zusammenarbeit.

Phase 2: Daten-Informiert

In der Phase Daten-Informiert beginnt die Organisation, den Wert der Datennutzung für Entscheidungen zu erkennen. Die Führungsebene versteht, dass Investitionen in Datentools, Analysen und Schulungen entscheidend sind, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Das Unternehmen standardisiert Datenerfassungs- und Analyseprozesse, und grundlegende Datenkompetenz rückt in den Fokus. Obwohl die Datennutzung noch begrenzt ist, wird sie nun genutzt, um Geschäftsentscheidungen zu informieren, mit strukturierteren Ansätzen zur Erfolgsmessung und Ergebnisauswertung.

Hauptmerkmale der Phase Daten-Informiert:

• nvestitionen in Analyticstools und grundlegende Datenmanagementpraktiken werden getätigt.

• Die Führung fördert Datenkompetenz und ermutigt Teams, Daten für Entscheidungen zu nutzen.

• Erfolgsmessungen werden eingeführt, um die Unternehmensleistung und den Projekterfolg zu bewerten.

• Der Datenzugang wird verbessert, sodass mehr Mitarbeiter Daten in ihrer Arbeit nutzen.

Phase 3: Daten-Gesteuert

In der Phase Daten-Gesteuert wird die Datennutzung zentral für nahezu jede Entscheidung und jeden Prozess innerhalb der Organisation. Daten werden demokratisiert, das heißt, Mitarbeiter aus allen Funktionen haben einfachen Zugriff auf die Daten, die sie für fundierte Entscheidungen benötigen. Teams verstehen, wie Daten mit Geschäftsergebnissen verknüpft sind, und Datenanalysen werden in strategische und operative Praktiken integriert. Datenbasierte Entscheidungsfindung wird zur Norm, und das Unternehmen nutzt Daten, um kontinuierlich Prozesse, Kundenerlebnisse und Geschäftsergebnisse zu optimieren und zu verbessern.

Hauptmerkmale der Phase Daten-Gesteuert:

• Daten sind leicht zugänglich für alle relevanten Teams, und es gibt eine weit verbreitete Datenkompetenz.

• Das Unternehmen nutzt Daten nicht nur für operative Entscheidungen, sondern auch für strategische Planungen.

• Erkenntnisse aus Daten werden genutzt, um wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) zu optimieren und das Unternehmenswachstum voranzutreiben.

• Eine Kultur des Experimentierens entsteht, in der Daten verwendet werden, um Geschäftsannahmen zu testen und zu validieren.

Phase 4: Daten-Transformiert

Die Phase Daten-Transformiert repräsentiert den Höhepunkt der Datenreife. In diesem Stadium sind Daten ein integraler Bestandteil der DNA der Organisation. Jede Abteilung und Funktion stützt sich auf Daten, um ihre Maßnahmen zu leiten, und datengestützte Entscheidungsfindung ist fest in der Unternehmenskultur verankert. Die Organisation hat robuste Datenrichtlinien und -praktiken etabliert, und der Datenaustausch erfolgt nahtlos im gesamten Unternehmen. Führungskräfte verfügen über die Werkzeuge und Erkenntnisse, um zukünftige Trends vorherzusagen, sich schnell an Marktveränderungen anzupassen und proaktiv datengetriebene Entscheidungen zu treffen, die Innovation und Wachstum fördern.

Hauptmerkmale der Phase Daten-Transformiert:

• Daten sind in der Unternehmenskultur eingebettet und beeinflussen Entscheidungen auf jeder Ebene.

• Mitarbeiter aller Funktionen nutzen aktiv Daten, um ihre Arbeit zu steuern, und Daten sind in Echtzeit verfügbar.

• Prädiktive Analysen und fortschrittliche Datentechniken werden genutzt, um langfristige strategische Ziele zu informieren.

• Kontinuierliche Verbesserung und Innovation werden durch Dateneinblicke vorangetrieben, mit einem Fokus auf Lernen und Anpassung.

Der Einsatz eines Daten-Reifegrad-Modells bietet erhebliche Vorteile für Organisationen, die datengetriebener werden möchten. Es bietet eine Roadmap zur Verbesserung der Datenpraktiken, zur Ausrichtung der Teams an gemeinsamen Zielen und zur Realisierung des vollen Potenzials von Daten, um Geschäftsergebnisse voranzutreiben. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

1. Fundierte Entscheidungsfindung

Durch die Bewertung, wo ein Unternehmen in Bezug auf die Datenreife steht, können Lücken in der Datennutzung identifiziert und effektivere Praktiken eingeführt werden. Mit klarerem Einblick in die Datennutzung können Organisationen Entscheidungen auf allen Ebenen verbessern, indem sie sich auf Fakten und Erkenntnisse stützen, statt auf Vermutungen.

2. Verbesserte Datenfähigkeiten und -kompetenz

Mit dem Fortschreiten durch die Reifestufen werden Mitarbeiter geschult, um ihre Datenkompetenz zu verbessern. Dies kommt nicht nur Einzelpersonen zugute, sondern fördert auch eine Kultur des Datenaustauschs, der Zusammenarbeit und des kontinuierlichen Lernens im gesamten Unternehmen.

3. Zielsetzung und strategische Planung

Das Verständnis des Datenreifegrads eines Unternehmens ermöglicht es der Führung, realistische, erreichbare Ziele für die Verbesserung der Datenpraktiken zu setzen. Ob es darum geht, den Datenzugang zu verbessern oder eine größere Integration von Daten in verschiedenen Abteilungen zu fördern – Unternehmen können gezielte Investitionen und Entscheidungen treffen, um zur nächsten Reifestufe voranzuschreiten.

4. Steigerung der betrieblichen Effizienz

Daten-Reifegrad-Modelle helfen Organisationen, ihre Abläufe zu optimieren, indem sichergestellt wird, dass Daten effektiv genutzt werden. Dies führt zu effizienteren Entscheidungen, besserer Ressourcenzuweisung und optimierten Prozessen, was letztendlich zu verbesserten Geschäftsergebnissen führt.

Um den Datenreifegrad Ihrer Organisation zu bewerten, beginnen Sie mit Fragen, die untersuchen, wie Ihr Unternehmen derzeit Daten verwendet. Berücksichtigen Sie diese Leitfragen:

• Wie messen wir den Erfolg bei digitalen Projekten und Geschäftsvorhaben?

• Sind Daten für alle relevanten Teams leicht zugänglich, und wie schnell können sie analysiert werden?

• Wie werden Daten und Analysen genutzt, um strategische Entscheidungen zu informieren und die Leistung zu optimieren?

• Experimentiert Ihre Organisation mit neuen Ideen, indem Daten zur Informierung dieser Experimente genutzt werden?

Die Beantwortung dieser Fragen gibt Ihnen einen Eindruck davon, wo Ihr Unternehmen im Datenreifespektrum steht und wo Sie Ihre Bemühungen auf Verbesserung konzentrieren können. Viele Unternehmen nutzen auch Online-Tests oder Bewertungswerkzeuge, um ihren Reifegrad zu ermitteln.

Die Verbesserung des Datenreifegrads Ihrer Organisation ist ein fortlaufender Prozess, der Engagement der Führung und funktionsübergreifende Zusammenarbeit erfordert. Hier sind einige Schritte, um den Datenreifegrad Ihres Unternehmens voranzubringen:

• Investieren Sie in die richtigen Tools: Stellen Sie sicher, dass Datentools leicht zugänglich sind, um Echtzeitzugriff und datengetriebene Entscheidungen zu fördern.

• Bieten Sie kontinuierliche Schulungen an: Statten Sie Ihre Teams mit den notwendigen Datenfähigkeiten aus, durch Schulungsprogramme und Ressourcen, um eine weit verbreitete Datenkompetenz sicherzustellen.

• Etablieren Sie eine starke Daten-Governance: Schaffen Sie einen Rahmen für das Datenmanagement, einschließlich Richtlinien für Zugang, Qualität und Sicherheit.

• Fördern Sie eine datengetriebene Kultur: Ermutigen Sie zu Experimenten, Austausch und Lernen aus Daten, um eine Kultur zu schaffen, die kontinuierliche Verbesserung schätzt.

Durch die Weiterentwicklung in den Phasen der Datenreife können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen, um Erfolg und Innovation voranzutreiben. Beginnen Sie noch heute damit, Ihren aktuellen Datenreifegrad zu bewerten und die notwendigen Schritte zu unternehmen, um Ihre Organisation zur nächsten Stufe zu führen.

• Industrielle KI-Projekte: Erfahren Sie welche Projekte dida in der Vergangenheit umgesetzt hat und wie diese KI-Lösungen Unternehmen zu effizienteren Prozessen verholfen haben.

• KI-Wissendatenbank: Lernen Sie mehr über diverse Aspekte von KI, KI-Projekten und Prozessautomatisierung

• dida-Team: Lernen Sie die Menschen eines KI-Unternehmen kennen - deren Kernkompetenzen und Profile.