Warum deine digitale Transformation ohne Datenstrategie scheitern wird

Digitale Transformation beginnt und endet mit Daten

Unser VP Corporate Sales, Sam Hedberg, ist überzeugt, dass eine durchdachte Datenstrategie entscheidend ist, um die digitale Transformation eines Unternehmens abzuschließen:

Daten sind das Lebenselixier deiner digitalen Transformation. Ohne sie kommt sie zum Stillstand.

In Folge 30 unseres Podcasts DataFramed erläuterte Taras Gorishnyy, damals Senior Analytics Manager bei McKinsey, die Bausteine einer tragfähigen Datenstrategie:

1. Entwickle eine Analytics-Vision im Einklang mit der Unternehmensstrategie
2. Sichere dir starken Rückhalt auf C‑Level, z. B. Fürsprache, Budget und Begeisterung
3. Baue ein solides Datenfundament für integrierte, verlässliche und zeitnahe Daten
4. Schaffe früh Mehrwert mit mehreren Use Cases
5. Setze Prozessneugestaltung und Kulturwandel um, damit die richtigen Datenkompetenzen im ganzen Unternehmen verankert sind

Schauen wir uns an, wie jeder dieser Schritte deiner Datenstrategie hilft, die digitale Transformation erfolgreich umzusetzen.

1. Entwickle eine Analytics-Vision im Einklang mit der Unternehmensstrategie

McKinsey beobachtet, dass viele Unternehmen ihre Analytics-Reise damit beginnen, vorhandene Daten zu sichten und Einsatzfelder zu suchen. Dieses Vorgehen skaliert jedoch nicht. Stattdessen sollten Unternehmen identifizieren, welche Entscheidungsprozesse sie im Rahmen ihrer Gesamtstrategie verbessern können, um zusätzlichen Wert zu schaffen.

Das sind die strategisch kritischen Bereiche eines Unternehmens und erfordern meist bereichsübergreifende Abstimmung. Dennoch starten große Unternehmen oft mit der Einstellung vieler Data Scientists und Pilotprojekten. Häufig lassen sich diese Initiativen nicht skalieren – die Reihenfolge stimmt einfach nicht. Analytics-Teams, die isoliert arbeiten, werden nur begrenzte Wirkung erzielen.

Einer unserer Kunden, eine Finanzinstitution, erkannte, dass Open-Source-Sprachen die Zukunft sind, und beschloss, dass das ganze Unternehmen die Sprache der Daten sprechen sollte. Also nutzten sie DataCamp, um Datenkompetenzen abteilungsübergreifend und auf allen Ebenen zu skalieren. Mit ihrer unternehmensweiten Weiterbildungsinitiative haben sie Hunderte Mitarbeitende an Bord geholt und über unsere Teams-Funktion individuelle Lernpläne nach Abteilung, Lernzielen und Kompetenzniveaus erstellt. Zusätzlich vergeben sie Aufgaben an verschiedene Teams – so bleiben Mitarbeitende engagiert und lernen aktiv.

2. Sichere dir starken Rückhalt auf C‑Level

In großen Organisationen sind Abteilungen oft nicht darauf ausgelegt, eng zusammenzuarbeiten. Für eine umfassende Transformationsinitiative ist die Unterstützung durch die Führungsebene entscheidend, um eine gemeinsame Mission im gesamten Unternehmen zu verankern.

Salesforce führte 2018 eine Studie zur digitalen Transformation durch: 75% der Entscheider gaben an, dass ihre Transformationsbemühungen durch Executive Sponsorship unterstützt werden. Führungssupport in Daten und Analytics erhöht die Erfolgschancen – dank größerer Investitionen, höherer Umsetzungswahrscheinlichkeit und besserer organisatorischer Ausrichtung.

Eine nationale Regierungsbehörde, einer unserer Kunden, startete in diesem Jahr mit Rückendeckung durch den Commissioner eine Initiative zur digitalen Transformation. Mit der Unterstützung von oben plant sie, die Transformation in drei Jahren abzuschließen – einschließlich der Modernisierung ihrer digitalen Plattformen und dem Umstieg auf Online-Lernen mit Fokus auf Weiterbildung in R über DataCamp.

3. Baue ein starkes Datenfundament für integrierte, verlässliche und zeitnahe Daten

Der rote Faden jeder digitalen Transformation sind Daten. Sämtliche Systeme einer Organisation – von Prozessabläufen über Anwendungen bis zu Rechenzentren – sind auf hochwertige Daten angewiesen. Jedes Unternehmen braucht Prozesse und Fähigkeiten, um seine Daten wirksam zu nutzen. Dazu gehören Datenqualitätsmanagement, also das Zusammenführen und Bereinigen unterschiedlichster Quellen zur Sicherstellung von Genauigkeit, sowie Governance zur Einhaltung von Datenschutzvorgaben wie DSGVO und CCPA.

Darum sagte unser Mitgründer und CEO Martijn Theuwissen im Interview mit AiThority: „Unternehmen brauchen ein solides Datenfundament und Tools zum Extract, Load, Transform (ETL) sowie Werkzeuge, um Daten aus verschiedenen Quellen zu bereinigen und zu aggregieren.“

Und deshalb ist Dr. Hugo Bowne-Anderson, Data Scientist und Dozent bei DataCamp, überzeugt, dass Datenvorbereitung im Daten-Workflow ebenso wichtig ist wie Machine Learning, Deep Learning und KI. Schließlich sind „Modelle nur so gut wie die zugrunde liegenden Daten“. Die Basisarbeit darf nicht übersehen werden – sie muss sorgfältig beschafft, implementiert und getestet werden, damit dein Datenmotor rund läuft.

4. Schaffe früh Mehrwert mit mehreren Use Cases

Damit Unternehmen eine ambitionierte Datenstrategie mit messbaren Geschäftsergebnissen umsetzen können, brauchen sie vorzeigbare Erfolgsgeschichten. Solche Use Cases sind entscheidend, um Wert und Dringlichkeit im gesamten Unternehmen zu vermitteln. McKinsey empfiehlt, Projekte früh und regelmäßig durch Quick Wins Wert liefern zu lassen – oft laufen dabei verschiedene Dateninitiativen parallel:

[Ein] Datenverantwortlicher erklärte, wie er statt mühsam alle Systeme zu verbinden oder ein zentrales Master-System zu bauen – was Jahre dauern kann – eine „Schicht“ über die bestehenden Systeme legte. Diese bildet etwa den Kreditvergabeprozess einer Bank ab, der über mehrere Systeme läuft. Er richtete Benachrichtigungen ein, die anzeigen, wenn Prozessschritte erfolgen (z. B. Kreditfreigabe, Versand der E‑Mail an die Antragstellenden usw.), sodass Teams den gesamten Ablauf sehen können, als würden die Systeme nahtlos zusammenspielen – auch wenn einzelne Schritte von unterschiedlichen Systemen ausgeführt werden.

Dieses Beispiel zeigt, wie eng die frühe Wertschöpfung aus Daten mit dem Aufbau eines starken Datenökosystems verknüpft ist.

5. Setze Prozessneugestaltung und Kulturwandel um

Sam Yagan, CEO von ShopRunner, ist überzeugt, dass sein Unternehmen Datenflüssigkeit fest in der Kultur verankert hat:

Weil Daten so tief in unserer Kultur verankert sind, dauert es nicht lange, bis jemand merkt, dass die Kollegin oder der Kollege nebenan eigene Reports erstellt und auf eigene Daten zugreift.

DataCamp hilft jedem Unternehmen, diesen Goldstandard einer unternehmensweiten Datenflüssigkeit zu erreichen. Unsere Online-Lernumgebung unterstützt die Umsetzung deiner Datenstrategie und demokratisiert Datenkompetenzen – auf jedem Level und in jeder Abteilung.

Wir haben über 300 L&D-Verantwortliche befragt: Für 89% der Unternehmen hat der Aufbau von Datenflüssigkeit Priorität. Der Schlüssel zur Skalierung liegt nicht nur in der Einstellung von Top-Talenten – sondern darin, eine Kultur der Weiterbildung und Umschulung zu etablieren.

Bereits 2017 nutzten 77% der US-Unternehmen Online-Lernen. Heute, wo so viele Menschen im Homeoffice arbeiten, ist Online-Lernen relevanter denn je.

Online-Lernen ist ein zentraler Baustein der digitalen Transformation, und DataCamp setzt auf Learning by Doing, um Datenkompetenzen in deinem Unternehmen zu demokratisieren. Besuche datacamp.com/discover/enterprise, um zu erfahren, wie wir dir helfen, eine skalierbare Datenstrategie umzusetzen und die digitale Transformation deines Unternehmens abzuschließen.