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#105: [DSK2] Data Strategy Kompass – Die Bestandsaufnahme

22 de outubro de 2026 · 45 min

Notas do episódio

In der zweiten Folge unserer Serie "Data Strategy Kompass" geht es um die Bestandsaufnahme: Wo steht ein Unternehmen aktuell beim Thema Daten? Dafür stellen wir eine Matrix mit sieben Dimensionen vor, von strategischen Entscheidungen über Governance, Daten und Architektur bis hin zu Kultur & HR, und betrachten jeweils Status quo, Hebel und typisches Konfliktpotenzial. Anschließend ordnen wir den eigenen Reifegrad mit dem Analytics-Modell von Gartner ein, das vier Stufen von deskriptiv bis präskriptiv unterscheidet. An den Beispielen Churn-Vermeidung und Predictive Maintenance zeigen wir, wie sich ambitionierte Ideen auf niedrigere Stufen herunterbrechen lassen und warum diese Vorarbeit oft schon eigene Quick Wins liefert. Die Übersichtstabelle für den Selbst-Check findet ihr unten.

**Zusammenfassung**

  • Ohne Bestandsaufnahme droht die Datenstrategie am Bedarf vorbeizugehen, zu klein oder zu groß gedacht zu sein oder unerreichbare Ziele zu setzen.
  • Die Bestandsaufnahme erfolgt typischerweise in einem ein- bis zweitägigen Workshop anhand von sieben Dimensionen: Strategische Entscheidungen, Ownership & Governance, Daten, Architektur, Use Cases & Projekte, Organisatorische Beteiligte sowie Kultur & HR.
  • Zu jeder Dimension werden drei Fragen gestellt: Was ist der Status quo, wo liegen ungenutzte Hebel und wo gibt es Konfliktpotenzial?
  • Datenqualität ist auch eine geschäftliche Frage: Liefern verschiedene Abteilungen unterschiedliche Antworten auf dieselbe Frage (z.B. "Was ist ein*e aktive*r Kund*in?"), hat das politische Folgen.
  • Ownership ist oft historisch gewachsen und undokumentiert, neue Verantwortlichkeiten und mehr Transparenz können auf Widerstand stoßen.
  • Ängste wie "KI nimmt mir den Job weg" werden selten offen ausgesprochen, können eine Datenstrategie aber durch passive Verweigerung ausbremsen.
  • Das Gartner-Modell (deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv, präskriptiv) hilft bei der Einordnung. Wo man steht, zeigt sich an den bisher erfolgreich umgesetzten Projekten.
  • Empfehlung: immer nur eine Stufe auf einmal nach oben gehen. Gute Ideen auf hoher Stufe lassen sich herunterbrechen, und die Erkenntnisse auf niedrigeren Stufen decken Datenprobleme auf und liefern Input für spätere Modelle.

**Übersichtstabelle für den Selbst-Check**

Dimension Status quo Chancen / Hebel Konfliktpotenzial Strategische Entscheidungen Welche Entscheidungen basieren heute auf Daten? Welche Entscheidungen sollten datenbasiert verbessert werden? Wer müsste Entscheidungsbefugnisse teilen oder anpassen? Ownership & Governance Gibt es klare Data Owner? Sind Berechtigungen klar geregelt? Wo könnte klare Ownership Effizienz schaffen? Wo droht Kontrollverlust? Daten Welche Daten existieren wo? In welcher Qualität? Welche Kombinationen könnten neuen Mehrwert schaffen? Wer „besitzt“ die Daten? Externe Partner? Architektur Sind Systeme verbunden oder isoliert? Wo kann Modularität Skalierung ermöglichen? Bestehen Abhängigkeiten von Dienstleistern? Use Cases & Projekte Welche PoCs / Projekte gab es? Was wurde skaliert? Wo liegt ein Hebel >100.000 €/Jahr? Wo konkurrieren Projekte um Budget? Organisatorische Beteiligte Wer ist beteiligt? Wo entstehen Synergien? Wo entstehen Zielkonflikte? Kultur & HR Wie ist die generelle Einstellung der Mitarbeitenden ggü. Neuerungen, Daten & KI? Wer sind die Antreiber*innen? Wer übernimmt Verantwortung für Leuchtturmprojekte? Wo entstehen Missverständnisse oder Ängste? („KI nimmt den Job weg“)
Welche Skills fehlen?


**Links**

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