Data Strategy: Die richtige Balance zwischen Offensive und Defensive

Eine durchdachte Data Strategy ist heutzutage Schlüsselthema für zukunftsgerichtete Unternehmen. Früher wurden Daten größtenteils im Back-Office gesammelt und verwendet, z.B. in der Buchhaltung. Heute sind Daten ein zentraler Bestandteil aller Unternehmensprozesse und ihre strategische Bedeutung steigt von Jahr zu Jahr.

Das Ambitionslevel: Offensive vs. Defensive

Leandro DalleMule (Chief Data Officer bei AIG) und Thomas H. Davenport (Professor am Babson College und Forscher am MIT) haben 2017 herausgefunden, dass ein entscheidender Punkt für eine erfolgreiche Datenausrichtung der Organisation im Ambitionslevel zwischen Offensive und Defensive liegt.

„Offensiv“ bezeichnet dabei ein Modell, dass die Verwertung der Daten in den Vordergrund stellt. Wichtig dabei ist die Individualisierung von Datenspeicherung und Auswertungen, die Flexibilität im Umgang mit den Daten und die Fokussierung auf Erkenntnisgewinn durch Datenanalysen.

„Defensiv“ bezeichnet ein Modell, dass die konsistente und sichere Speicherung der Daten in den Vordergrund stellt. Wichtig dabei ist die Datensicherheit, Standardisierung und Kontrolle von Daten. Datenauswertungen müssen im Vorhinein klar definiert sein und erlauben nur wenig Spielraum für exploratives Vorgehen.

Die Kernaussage von DalleMule und Davenport ist nun, dass sowohl Offensive und Defensive ihre Berechtigung aufweisen. Diese beiden Sichtweisen müssen für jede Organisation in Balance zueinander gebracht werden. So gibt es Branchen, die mehr Wert auf Defensive legen, z.B. Gesundheitsindustrie, und andere Branchen, die mehr Wert auf Offensive legen, z.B. Konsumprodukte.

Datenarchitektur: Einzelne vs. mehrere Versionen der Wahrheit

Eine bedeutende Unterscheidung im Datenmanagement besteht aus dem Ansatz „Einzelne Version der Wahrheit“ (Single Source of Truth – SSOT) vs. „Mehrere Versionen der Wahrheit“ (Multiple Versions of the Truth – MVOT).

Der SSOT-Ansatz beschreibt, dass Daten in einer einzigen Speicherung vorliegen und keine abweichende Daten-Versionen davon erlaubt sind. Dabei ist es irrelevant ob Daten auf einem Server on-premise oder in der Cloud gespeichert werden.

Der MVOT-Ansatz beschreibt, dass es unterschiedliche Sichtweisen auf Daten geben kann. So kann z.B. Marketing und Vertrieb eine unterschiedliche Sichtweise auf Kundentransaktionen haben.

SSOT ist wichtig, um eine Datenchaos zu vermeiden – zu viele Datentöpfe, die nicht miteinander in Einklang stehen. Und MOVT hat ebenso eine Berechtigung und ist für viele Abteilungen im Unternehmen notwendig, um flexibel und explorativ arbeiten zu können. Ein optimaler Ansatz stellt insofern die Balance zwischen SSOT und MVOT für unterschiedliche Bereiche im Unternehmen dar.

Die eigene Data Strategy bestimmen

Unternehmen müssen sich bewusst sein, dass es eine Balance zwischen offensiver und defensiver Datenstrategie benötigt. Darauf wird in Folge eine passende Datenarchitektur (SSOT vs. MVOT) aufgebaut.

Durch interne Befragungen kann die aktuelle, oft unbewusste, Data Strategy festgestellt werden. Zum Beispiel: „Wie wichtig ist Ihnen die Abwehr von Cyber-Threats?“ oder „Wie wichtig ist es Ihnen, datenbasierte Produkte zu entwerfen?“.

Im Anschluss an die Erhebung der aktuellen Data Strategy, kann die zukünftige Data Strategy abgeleitet werden. Hier ist es wichtig zu beachten, dass jedes Unternehmen unterschiedliche Vorstellung der richtigen Balance haben kann.  Manche Branchen tendieren eher zu einer offensiven Datenstrategie, z.B. Konsumprodukte, wohingegen andere Branchen zu einer defensiven Datenstrategie neigen, z.B. Gesundheitsindustrie.

Zeigt das Data Strategy Spektrum von Offensive bis Defensive

Weiterführende Information zu den Ansichten von DalleMule und Davenport finden Sie hier im Harvard Business Review.

Manuel Pusterhofer
Autor: Manuel Pusterhofer
Manuel Pusterhofer ist Gründer und Geschäftsführer von Cognisio Consulting GmbH.
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