Datenstrategie-Fails

Wie Data Transformation nicht geht

20.06.2022
Von 
Thor Olavsrud ist Senior Writer bei CIO.com und beschäftigt sich mit IT-Security, Big Data, Open-Source-Technologie sowie Microsoft-Tools und -Servers. Er lebt in New York.
Viele Unternehmen tun sich weiterhin schwer damit, ihre Daten gewinnbringend zu nutzen. So ändern Sie das.
Zur "data-driven company" zu werden, ist kein leichtes Unterfangen.
Zur "data-driven company" zu werden, ist kein leichtes Unterfangen.
Foto: DistantPixel - shutterstock.com

Seit Jahren bemühen sich IT- und Datenverantwortliche, ihre Unternehmen datengetrieben auszurichten. Im Rahmen der Umfrage "State of the CIO" bezeichnet über die Hälfte der IT-Entscheider (52 Prozent) Data Analytics und Machine Learning als die wichtigsten IT-Investitionen ihrer Unternehmen für das Jahr 2022. Technologie-Investitionen allein gereichen jedoch nicht zur "data-driven company".

Auch Kultur, Vision und Engagement müssen stimmen, wie Traci Gusher, Data and Analytics Leader bei der Unternehmensberatung EY weiß: "Viele Unternehmen haben versucht, Daten als Projekt zu behandeln. Das funktioniert nicht - Daten müssen als Funktion behandelt werden. Solange Sie diese nicht als zwingend erforderliche, operative Einheit behandeln, werden Sie Schwierigkeiten haben, eine gewisse Konsistenz und Qualität zu erreichen." Strategische Fehltritte in Sachen Data könnten ein Zeichen für ein anhaltendes Problem auf Führungsebene sein, bei dem die Geschäftsleitung zwar um die Bedeutung von Daten und deren Analyse wisse, aber nicht die notwendigen strategischen Veränderungen und Investitionen vornehme.

Eine aktuelle Studie von Alation und Wakefield Research kommt zum Ergebnis, dass 71 Prozent der Datenverantwortlichen "nicht sehr zuversichtlich" sind, dass die Korrelation zwischen Investitionen in Data und Analytics und potenziellen Wettbewerbsvorteilen von der Unternehmensleitung gesehen wird. So erwarten schließlich auch 51 Prozent der Befragten, nur die Hälfte (oder weniger) des von ihnen benötigten Budgets zu erhalten. Tatsächlich nehmen zwei Drittel der Datenentscheider die Geschäftsleitung als Hindernis wahr, wenn es darum geht die benötigten finanziellen Mittel zu beschaffen:

  • 35 Prozent dieser Gruppe nehmen einen mangelhaften Support durch die Unternehmensführung wahr.

  • 42 Prozent geben an, die Unternehmensleitung mache zwar Versprechungen, halte diese aber nicht ein.

Ein Mittel gegen diese Diskrepanzen: Data einen Platz am Tisch der Unternehmensleitung einzuräumen. Viele Unternehmen haben in den letzten Jahren einen Chief Data Officer (CDO) eingestellt. Im Jahr 2021 analysierte "Harvard Business Review" jedoch, dass die durchschnittliche Amtszeit eines CDO lediglich zwei bis zweieinhalb Jahre beträgt. "Das liegt daran, dass sie entweder nicht die Ressourcen oder das Budget bekommen, die sie brauchen oder als ineffektiv angesehen werden, weil sie keine schnellen Fortschritte machen. Das spricht Bände über die Art und Weise des Engagements, die Organisationen in Bezug auf Daten an den Tag legen müssen, um tatsächlich etwas zu bewegen", kommentiert EY-Expertin Gusher.

So geht Data Transformation

Wenn finanzielle Mittel und die Aufmerksamkeit der Chefetage noch nicht ausreichen, was ist dann der Schlüssel zum Erfolg der Datentransformation in einem Unternehmen?

Geht es nach Doug Laney, Innovation Fellow für Data- und Analytics-Strategie beim Beratungsunternehmen West Monroe, sind die Unternehmen erfolgreich, die Daten als Produkt behandeln und ihre Unternehmenskultur entsprechend verändern. Zuvor war Laney Analyst bei Gartner - dort hat er sich damit beschäftigt, wie Unternehmen ihre Daten nutzen: "Unternehmen, die Daten eher als Vermögenswert behandeln, weisen ein Verhältnis von Marktwert zu Buchwert auf, das fast doppelt so hoch ist wie der Marktdurchschnitt. Unternehmen, die in irgendeiner Form Daten-Produkte oder -Derivate verkaufen, haben ein dreifaches Markt-Buchwert-Verhältnis."

Auch die bereits genannte Alation-Umfrage kommt zum Ergebnis, dass Unternehmen mit einer starken Datenkultur ihre Konkurrenten hinter sich lassen: 90 Prozent der Unternehmen mit einer solchen haben demnach ihre Umsatzziele in den letzten zwölf Monaten erreicht oder übertroffen. Dabei definiert das Unternehmen Datenkultur als Dreiklang von Schlüsseldisziplinen:

  • Datensuche und -entdeckung: die Fähigkeit, schnell und einfach die richtigen Daten für einen bestimmten Zweck zu finden.

  • Datenkompetenz: die Fähigkeit, valide Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen - einschließlich Verständnis über die Grenzen der Interpretation und einem Bewusstsein für häufige Verzerrungen.

  • Data Governance: der übergreifende Prozess, mit dem Datenbestände verwaltet werden, um Vertrauenswürdigkeit und Verantwortlichkeit zu gewährleisten, inklusive der Einhaltung von Richtlinien und Vorschriften.

Die Kunst besteht darin, eine Vision und eine Kultur rund um Daten zu entwickeln. Der erste Schritt besteht laut EY darin, eine visionäre Core-Data-Strategie zu entwickeln. Diese sollte aufzeigen, wie Daten die kurz- und langfristigen strategischen Geschäftspläne eines Unternehmens stützen und vorantreiben. Zudem sollte sie auch die in den Risikomanagement-Plänen des Unternehmens identifizierten Bedrohungen reduzieren und dabei helfen, neue Chancen zu nutzen. "Das erfordert ein engagiertes Datenteam mit entsprechender Führung, Ressourcen und Support durch die Geschäftsleitung. Allzu oft denken Unternehmen, Daten wären ein technologisches Problem, aber das ist nicht so", erklärt Gusher.

Anatomie einer Datenstrategie

Nach Ansicht von EY sollte eine gut entwickelte Datenstrategie mehrere Schlüsselbereiche umfassen:

  • High-Priority-Anwendungsfälle: Diese Use Cases sollten als Richtschnur für die Datenstrategie fungieren, einschließlich klarer Erwartungen an die Monetarisierung von Daten und die Umwandlung von Daten in einen Vermögenswert. Dazu sollte auch die Entwicklung eines Datenangebots gehören, das sowohl interne als auch externe Quellen umfasst.

  • Data-Governance-Plan: Dieser Plan sollte festlegen, wie Daten gemanagt werden, inklusive Richtlinien, Stewardship und Betriebsmodell, um eine zweckmäßiges Data Management zu orchestrieren.

  • Übergeordneter Architekturplan: Um Use Cases und Governance zu verwirklichen, sollte die Organisationsarchitektur von den Technologien bestimmt werden, die erforderlich sind, um Daten zu integrieren, umzuwandeln, zu aktivieren und zu nutzen.

  • Plan zur Verbesserung der Datenkompetenz: Die Demokratisierung von Daten im gesamten Unternehmen und die Weitergabe von Daten an die Entscheidungsträger auf strategischer und taktischer Ebene sind von entscheidender Bedeutung.

Ein fünftes wichtiges Element ist nach Ansicht von Mike Giresi, Chief Digital Officer beim Elektronikhersteller Molex das richtige Change Management. Der Schlüssel zu einem datengetriebenen Unternehmen liege darin, allen Mitarbeitern zu vermitteln, warum sie Dinge anders machen sollten. "Ich glaube, die meisten Bemühungen in diesem Bereich scheitern, weil es beim Veränderungsmanagement nicht nur darum geht, den Leuten zu vermitteln, wie sie etwas besser machen können. Es geht auch darum, warum sie etwas anders machen sollten und mit Hilfe der Unternehmenskultur entsprechende Anreize zu setzen, die das verstärken. Die Veränderungsbemühungen müssen zudem von ganz oben kommen. Das erfordert ein großes Engagement des CEO."

Das wiederum macht die Aufklärung der Führungsebene über die Bedeutung der Data Transformation zu einer der wichtigsten CIO-Aufgaben von heute. (fm)

Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation CIO.com.