In 6 Schritten zur Datenstrategie: Vom Konzept zur Umsetzung

1. Analyse – Maturity Assessment und Gap-Analyse

Am Anfang steht ein realistischer Blick auf den Status quo:
Wie gut sind Daten heute verfügbar, qualitätsgesichert, sicher und nutzbar? Welche Fähigkeiten sind vorhanden, welche fehlen?

Ein Data Maturity Assessment hilft, diese Fragen im Rahmen einer Bestandsaufnahme strukturiert zu beantworten – etwa entlang einer „Data Capability Map“ mit Bereichen wie Data Governance, Prozesse, Technologie, Datenqualität und -nutzung (z. B. Reporting, Advanced Analytics, KI).

Typischerweise zeigt sich dabei ein gemischtes Bild: Vielleicht ist das Reporting solide, aber Stammdaten sind inkonsistent; oder es gibt starke Fach-Teams, aber keine klar definierten Rollen für Data Ownership.

Darauf aufbauend folgt eine Gap-Analyse:

• Wo bestehen Lücken zwischen heutigem Reifegrad und den strategischen Unternehmenszielen?
• Welche Gaps sind geschäftskritisch, z. B. für regulatorische Anforderungen oder zentrale Bestandteile des Geschäftsmodells?

Beispiel: Ein Handelsunternehmen stellt fest, dass unterschiedliche Kundendatenbestände das Omnichannel-Erlebnis bremsen. Die Gap-Analyse zeigt: Master Data Management und einheitliche Kundensicht sind zentrale Hebel, um hier Verbesserungen zu erreichen.

2. Konzeption – Think big, start small, scale rapidly

Die Vision der Datenstrategie („Think big“) beschreibt, welche Rolle Daten künftig im Unternehmen spielen sollen: Datenbasierte Entscheidungen, personalisierte Angebote, automatisierte Prozesse, KI-gestützte Services etc.

Für die Operationalisierung ist entscheidend, dieses große Bild in ein handhabbares Zielbild für Rollen, Verantwortlichkeiten und Kernprozesse zu übersetzen:

• Welche Rollen braucht es? (z. B. Data Owner, Data Steward, Data Governance Board, Data Protection Officer, Information Security Officer, AI/ML Lead)
• Wer trägt Verantwortung für welche Datendomäne (Kunde, Produkt, Lieferant, Mitarbeiter)?
• Welche Kernprozesse werden etabliert? (z. B. Umgang mit neuen Datenquellen, Datennutzungsfreigaben, Datenqualitätsmanagement, Umgang mit KI-Anwendungen inkl. Datenschutz & Informationssicherheit)

„Start small, scale rapidly“ bedeutet: Das Zielbild ist unternehmensweit gedacht, wird aber zunächst in einem überschaubaren Bereich oder einem Pilotprojekt umgesetzt – etwa in einem Geschäftsbereich oder für eine priorisierte Datendomäne. So bleibt das Thema nicht abstrakt, sondern wird frühzeitig in der Praxis erprobt und die Skalierung folgt erst im Anschluss. So können Quick-wins aufgezeigt und Management-Buy-in gewonnen werden.

3. Umsetzung – Roadmap und Pilotprojekte mit sichtbarem Nutzen

Auf Basis von Analyse und Zielbild entsteht eine Roadmap. Sie priorisiert Maßnahmen nach Geschäftsnutzen, Risiko und Umsetzbarkeit:

• kurzfristig: Pilotprojekte, Quick Wins, Schließen kritischer Lücken
• mittelfristig: Aufbau strukturierter Governance, Rollen, Datenkataloge
• langfristig: Skalierung von Plattformen, Self-Service-Analytics, KI-Use-Cases

Wichtig sind Pilotprojekte mit klar erkennbarem Mehrwert – z. B.:

• Reduktion manueller Excel-Reports durch automatisierte Dashboards
• Bessere Prognosen im Vertrieb, die nachweislich zu höherer Abschlussquote führen
• Transparente Übersicht über für bestimmte Zwecke genutzte Tools und Vermeidung von Wildwuchs

Gleichzeitig kann außerdem sichergestellt werden, dass Pilotprojekte nicht nur „spannend“, sondern im Hinblick auf Datenschutz, Informationssicherheit und KI-Governance auch rechtlich sauber, sicher und verantwortungsvoll sind.

4. Betrieb – Regelmäßige Messung über KPI und Reporting

Eine Datenstrategie ist nur dann operativ wirksam, wenn sie im Regelbetrieb auch gelebt wird. Dazu gehören klare KPI und ein passendes Reporting:

• Datenqualitäts-Kennzahlen (z. B. Vollständigkeit, Dublettenquote, Aktualität)
• Nutzungs-KPI (z. B. Anzahl aktiver Reports, Self-Service-User, KI-Use-Cases in Produktion)
• Compliance- und Security-Indikatoren (z. B. Anzahl Datenzugriffsverstöße, abgeschlossene DPIAs, KI-Risikobewertungen)

Diese KPI sollten regelmäßig in Management- und Fachgremien berichtet werden. Ein Beispiel: Ein monatliches „Data & Analytics Steering Committee“ erhält eine kompakte Übersicht zum Fortschritt der Roadmap, Data-Quality-Dashboards und Status zentraler KI-Use-Cases.

So entsteht Transparenz, und Priorisierungen können datenbasiert angepasst werden – ganz im Sinne der eigenen Datenstrategie.

5. Weiterentwicklung – Iteratives Vorgehen und lebendige Data Culture

Rahmenbedingungen ändern sich: neue Gesetze werden verabschiedet, neue Technologien kommen auf den Markt, neue Geschäftsmodelle werden entwickelt. Eine Datenstrategie muss daher iterativ weiterentwickelt werden.

Das bedeutet konkret:

• Regelmäßige Überprüfung der Strategie und Roadmap (z. B. jährlich)
• Anpassungen an neue regulatorische Vorgaben (z. B. KI-Regulierung, Datenschutz-Updates, Informationssicherheitsstandards)
• Integration neuer Technologien (z. B. generative KI in bestehende Prozesse)

Zentral ist dabei eine lebendige Data Culture: Mitarbeitende verstehen den Wert von Daten, halten sich an klare Spielregeln (z. B. Datenschutz und Security-by-Design) und sind bereit, neue datengetriebene Arbeitsweisen zu übernehmen. Schulungen, Community-Formate („Data Meet-ups“) und praxisnahe Leitlinien oder Playbooks (z. B. für den Einsatz von KI-Tools) unterstützen diese Kultur.

6. Game Changer – Management-Buy-in und ganzheitlicher Ansatz

Ohne klares Commitment des Managements bleibt jede Datenstrategie ein Papiertiger. Entscheidend ist, dass die Unternehmensleitung Datenstrategie als Business-Thema versteht – nicht als reines IT-Projekt.

Ein ganzheitlicher Ansatz verknüpft:

• Geschäftsstrategie (Wertschöpfung mit Daten, neue Services, Effizienz)
• Governance & Compliance (Datenschutz, Informationssicherheit, KI-Compliance)
• Organisation & Kultur (Rollen, Verantwortlichkeiten, Change Management)
• Technologie & Architektur (Datenplattformen, Schnittstellen, Tools)

Gerade Beratungen, die schon heute im Spannungsfeld von Compliance, Datenschutz, Informationssicherheit und KI tätig und interdisziplinär aufgestellt sind, können hier Mehrwert stiften: Sie verbinden regulatorische Anforderungen mit cross-funktionaler, pragmatischer Umsetzung und schaffen so eine belastbare Grundlage für nachhaltige, datengetriebene Geschäftsmodelle.

Wenn Management-Buy-in, klare Governance und konkrete Pilotprojekte zusammenkommen, wird Datenstrategie vom Schlagwort zum Wettbewerbsfaktor und leistet einen klaren Wertbeitrag – operativ verankert, messbar und kontinuierlich weiterentwickelt.

Bessere Entscheidungen. Weniger Bauchgefühl. Mit ISiCO zur Datenstrategie.

So unterstützen wir Sie bei Ihrer Datenstrategie:

Maturity Assessment

• Reifegradmessung (Data Capability Map) und Gap-Analyse (Workshop)
• Ableitung von Maßnahmen und Festlegung von Meilensteinen
• Erstellung einer Roadmap
• Datenqualität (z. B. für KI) erhöhen, Innovationshemmnisse abbauen
• Enablement von KI-Use Cases

Governance

• Erstellen von Guidances und Richtlinien
• Bestimmung von Rollen und Verantwortlichkeiten
• Verantwortungsdiffusion stoppen
• Schulungs- und Awarenessprogramme

Regulatory Mapping

• Ganzheitliche Betrachtung Schnittstellen DSGVO, KIVO, Data Act
• Aufbau eines AI-Inventory ausgehend vom ROPA / VVT
• Durchführung von DSFA und GRFA
• Synergien heben, Compliance-Anforderungen praxisgerecht umsetzen

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