Die Digitalisierung schreitet unaufhaltsam voran, und Zugang zu Daten ist längst zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor geworden. Unternehmen, die ihre Daten systematisch nutzen, profitieren von besseren Entscheidungen, effizienteren Prozessen und innovativen Geschäftsmodellen. Doch ohne eine klare Datenstrategie bleibt dieses Potenzial oft ungenutzt. In diesem Artikel zeigen wir, warum eine strategische Herangehensweise essenziell ist und wie Unternehmen den Weg zu einer datengetriebenen Zukunft erfolgreich gestalten können.
Warum eine Datenstrategie unverzichtbar ist
Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Daten sinnvoll zu nutzen. Hindernisse wie fragmentierte Systeme und mangelnde Datenqualität erschweren die Nutzbarmachung. Gleichzeitig erfordern neue regulatorische Vorgaben – darunter der EU Data Act und der kommende EU AI Act – einen Use-Case-übergreifenden Umgang mit Daten. Eine durchdachte Datenstrategie ist der Schlüssel, um diese Herausforderungen zu meistern und Daten gewinnbringend einzusetzen. Unternehmen, die frühzeitig eine solche Strategie etablieren, sichern sich einen entscheidenden Vorteil im Wettbewerb.
Die Grundpfeiler einer erfolgreichen Datenstrategie
- Klare Business-Ziele definieren
Daten sollten dabei nicht isoliert betrachtet werden, sondern die zu sammelnden Daten sind von den Business-Zielen abzuleiten. Eine erfolgreiche Datenstrategie orientiert sich daher an den Unternehmenszielen:
- Welche Märkte sollen erschlossen werden?
- Welche Use Cases benötigen wir dazu?
- Wie können wir dies technisch umsetzen?
- Die richtigen Use Cases identifizieren
Nicht jede datengetriebene Anwendung zahlt auf den Unternehmenserfolg ein. Materna beispielsweise identifiziert per Data Design Thinking die relevanten Use Cases. Dabei helfen Kriterien wie strategische Relevanz, wirtschaftlicher Nutzen und Umsetzbarkeit. Der am höchsten priorisierte Use Case wird weiter betrachtet und seine Abhängigkeit von weiteren Use Cases geprüft. Unternehmen sollten datengetriebene Ansätze immer mit einem klaren Business-Fokus entwickeln, statt sich allein von technischen Möglichkeiten leiten zu lassen.
- Umsetzung mit iterativem Ansatz
Sobald der vielversprechendste Use Case bestimmt ist, folgt die schrittweise Umsetzung:
- Datenverfügbarkeit prüfen: Sind die benötigten Daten qualitativ hochwertig und zugänglich?
- Kurze Time-To-Market durch agile Entwicklung: Ein Proof of Concept demonstriert frühzeitig den Mehrwert und wird iterativ über ein Minimum Viable Product (MVP) zur Marktreife entwickelt.
- Integration in bestehende Prozesse: Das System wird in den operativen Betrieb eingebunden.
- Skalierung und Weiterentwicklung: Nutzer-Feedback fließt in die Optimierung ein, um nachhaltigen Erfolg zu sichern.
Datenstrategie als langfristiger Erfolgsfaktor
Eine erfolgreiche Datenstrategie ist kein einmaliges Projekt sondern ein kontinuierlicher Prozess. Wichtige Erfolgsfaktoren sind:
- Daten-Governance: Definieren und implementieren Sie präzise Richtlinien für Datennutzung, Sicherheit und Qualitätskontrolle.
- Technologische Infrastruktur: Führen Sie eine flexible, skalierbare Datenarchitektur ein, die datengetriebene Innovationen ermöglicht. Datenintegrationsplattformen ermöglichen die Einbindung existierender Dateninfrastruktur.
- Datenkultur im Unternehmen: Vermitteln Sie den Wert datengetriebener Entscheidungen in Ihrer Belegschaft (Data Literacy). Befähigen Sie Ihre Mitarbeitenden, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Praxisbeispiel: KI-gestützte Automatisierung der Luftbildauswertung
Ein Energieversorgungsunternehmen ist gesetzlich verpflichtet, sein Stromtrassennetzwerk regelmäßig aus der Luft zu inspizieren, um Veränderungen in der Bebauung entlang der Trassen frühzeitig zu erkennen. In unserem Beispiel erfolgte die Auswertung der Luftbilder bislang durch zwei externe Dienstleister, die über mehrere Monate hinweg manuell Objekte kartierten. Aufgrund des hohen personellen Aufwands konnte jedoch nur ein Teil des Netzwerks erfasst werden. Zudem waren die erstellten Shapefiles durch die lange Bearbeitungszeit teilweise bei der Übergabe schon wieder veraltet.
Im Rahmen eines Workshops mit dem Materna Team wurde schnell deutlich, dass ein KI-gestützter Ansatz erhebliche Effizienzgewinne und Kosteneinsparungen ermöglichen würde. Das Unternehmen entwickelte daraufhin einen Proof of Concept (PoC) für eine Bilderkennungs-KI, die die Luftbilder automatisch auswertet. Dieser PoC wurde anschließend durch die Integration öffentlich verfügbarer Kartenmaterialien zu einem Minimum Viable Product (MVP) weiterentwickelt.
Durch die Implementierung einer Cloud-basierten Datenverarbeitungspipeline kann das Unternehmen nun das gesamte Streckennetz in einem Bruchteil der bisherigen Zeit mit deutlich höherer Präzision kartieren. Dies führt zu einer jährlichen Kosteneinsparung von rund 90 Prozent, während die Ergebnisse deutlich schneller zur Verfügung stehen. Die Impulse dieses Projekts lassen sich auch auf andere Branchen und Unternehmen übertragen, die aus der Kombination von Datenstrategie, KI-Technologie und digitalen Plattformen profitieren können.
Jetzt die Weichen für eine datengetriebene Zukunft stellen
Unternehmen, die eine klare Datenstrategie verfolgen, profitieren von:
- Effizienzgewinnen durch optimierte Prozesse
- Neuen Geschäftsmodellen und Umsatzpotenzialen
- Verbesserter Kundenbindung durch datenbasierte Services
Daten sind der Schlüssel zur Zukunftsfähigkeit. Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie eine maßgeschneiderte Datenstrategie Ihr Unternehmen voranbringen kann? Weitere Informationen zur Data Economy finden Sie hier.
