Data Maturity (Datenreife)

Der Reifegrad wird in Stufen gemessen, wobei jede Stufe eine zunehmende Komplexität aufweist. Aber auch die Effektivität nimmt mit jeder erreichten Stufe zu. Die Stufen der Data Maturity lassen sich wie folgt beschreiben:

1. Ad-hoc (Initiale Phase): Daten werden sporadisch gesammelt und ohne klare Strategie genutzt. Entscheidungen basieren eher auf Intuition als auf fundierten Datenanalysen.
2. Gemanagt (Kontrollierte Phase): Datenmanagementprozesse werden etabliert, Datensilos sind allerdings noch sehr weit verbreitet. Eine einheitliche Datenstrategie gibt es nicht.
3. Definiert (Standardisierte Phase): Für die Datenerfassung und –analyse existieren standardisierte Prozesse. Es erfolgt eine aktive Analyse der Datenqualität (siehe auch: Data Quality Tool) und es gibt klare Richtlinien für Datenzugriff und -nutzung.
4. Messbar (Optimierte Phase): Es erfolgt eine systematische Analyse der Daten. Deren Ergebnisse fließen in die unternehmerischen Entscheidungsprozesse ein. Das Unternehmen hat also eine klare Ausrichtung auf datengetriebene Entscheidungen. Diese werden durch fortschrittliche Analysetools und Analyseverfahren unterstützt.
5. Optimiert (Innovative Phase): In der Unternehmenskultur sind die Daten weitreichend in alle Prozesse integriert und dienen als wichtige strategische Ressource. Die datengetriebenen Workflows des Unternehmens unterliegen einer kontinuierlichen Weiterentwicklung. Daten werden in solchen Unternehmen proaktiv zur Innovationsförderung genutzt.

Was ist ein Datenreifemodell?

Ein Datenreifemodell – im englischen als Data Maturity Model bezeichnet – ist ein Strukturmodell, das den Entwicklungsstand eines Unternehmens im Umgang mit Daten beschreibt und bewertet. Es bietet eine strukturierte Methode, um den Reifegrad der Datenprozesse, -technologien und -kultur zu messen. Das Ziel eines solchen Modells ist es, den Fortschritt von Unternehmen auf dem Weg zur datengetriebenen Entscheidungsfindung zu bewerten und Verbesserungsmöglichkeiten aufzuzeigen.

Das Modell unterteilt den Reifegrad dabei in mehrere Stufen. Die Stufen reichen von einem niedrigen, unorganisierten Datenumgang bis zu einem optimierten und fortgeschrittenen Datenmanagement. Sie beschreiben den Fortschritt in Bereichen wie Datenverwaltung, Datenintegration, Datenqualität, Analysetools und der Einbettung von datenbasierten Entscheidungsprozessen in die Unternehmenskultur.

Die Stufen eines Datenreifemodells gleichen denen der Data Maturity. Allerdings sind sie auf eine umfassendere Datenerhebung und auf Überprüfung des aktuellen IST-Zustandes angelegt, als in der Data Maturity der Fall ist. Ein Datenreifemodell kann vielmehr als ein Leitfaden für Unternehmen hin zu einer größeren Data Maturity verstanden werden.

Was ist der Unterschied zwischen den Stufen innerhalb der Data Maturity und den Stufen in einem Datenreifemodell?

Data Maturity Stufen beschreiben allgemein den Entwicklungsgrad der Datenkompetenz eines Unternehmens und fokussieren sich hauptsächlich darauf, wie gut Daten zur Entscheidungsfindung genutzt werden.

Datenreifemodelle sind detailliertere Strukturmodelle, die eine breitere Analyse des Datenmanagements auf verschiedenen Ebenen bieten und Unternehmen dabei helfen, spezifische Verbesserungsmaßnahmen zu identifizieren und zu verfolgen. Sie bieten strukturierte Stufen und Kriterien für die Bewertung der gesamten Datenstrategie und -prozesse.

Stufen der Data Maturity

Die Stufen der Data Maturity haben vor allem die Entwicklung und Fähigkeit der Datenverwendung innerhalb einer Organisation im Blick. Es wird bewertet, wie systematisch und effektiv ein Unternehmen mit den zur Verfügung stehenden Daten arbeitet – beginnend mit sehr unregelmäßiger Datennutzung bis hin zum vollständig datengetriebenen Unternehmen. Auf den Reifegrad des Datenmanagements kommt es an und darauf, wie Daten ein zentraler Bestandteil für die strategische Entscheidungsfindung des Unternehmens werden.

Stufen in einem Datenreifemodell

Die Stufen eines Datenreifemodells konzentrieren sich auf verschiedene Dimensionen des Datenmanagements (siehe auch: Was ist Data Quality Management?). Berücksichtigung finden dabei auch organisatorische, technologische und kulturelle Aspekte. Zur Messung des Reifegrads in spezifischen Bereichen, wie z. B. der Datenanalyse und der Datenqualität, stehen detaillierte Kriterien zur Verfügung. Datenreifemodelle stellen für Unternehmen Leitfäden dar, um gezielte Verbesserungen in für sie relevanten Bereichen der Datenverarbeitung und -nutzung umzusetzen. Es gibt viele verschiedene Datenreifemodelle. Sie alle definieren jeweils spezifische Stufen und Kriterien, um die Datenreife zu bewerten. Dabei orientieren sich die Modelle an den jeweiligen Zielen und Herausforderungen der Unternehmen. Aus diesem Grund kann ein bestimmtes Datenreifemodell für ein konkretes Unternehmen und dessen Eigenheiten besser geeignet sein als andere verfügbare Modelle. Auf diese individuelle Passung zwischen Modell und Unternehmen sollte genauestens geachtet werden, wenn es um die Wahl eines Datenreifemodells geht.

Data Maturity und Datenreifemodell sind sehr eng miteinander verwandte Konzepte. Ein Datenreifemodell ist jedoch umfassender, weil es sich stärker auf die Messung und Verbesserung des Datenmanagements (siehe auch: Data Quality Management) fokussiert. Ein solches Modell hilft Unternehmen dabei, die eigenen Stärken und Schwächen im Umgang mit Daten zu identifizieren, um gezielte Maßnahmen zur Verbesserung der Data Maturity umsetzen zu können.

Wie kann die Data Maturity eines Unternehmens gesteigert werden?

Um die Data Maturity und damit letztlich den Reifegrad im Umgang mit Daten zu erhöhen, sollten Unternehmen geeignete Maßnahmen in Betracht ziehen. Dazu zählt etwa die Entwicklung einer klaren Datenstrategie, die eng mit den übergeordneten Geschäfts- und Innovationszielen verknüpft ist.

Insbesondere sind Investitionen in die Verbesserung der Datenqualität (siehe auch: Messbarkeit von Datenqualität) aufgrund einer klaren Datenstrategie entscheidend. Nur verlässliche und präzise Daten ermöglichen fundierte Entscheidungen. Unternehmen sollten eine datenorientierte Kultur fördern, indem die Mitarbeiter geschult und für den Nutzen der Daten sensibilisiert werden. Die Einführung einer modernen Dateninfrastruktur sowie von Analysetools (siehe auch: Data Quality Tool) sind ebenso unerlässlich. Denn mit ihnen wird die effiziente Verwaltung und Auswertung großer Datenmengen erst ermöglicht.

Mit Data Maturity zu langfristigem Erfolg

Der Weg zu einer hohen Data Maturity ist ein kontinuierlicher Prozess. Dabei sind umfassende Anpassungen am Technologie-Stack, den betrieblichen Prozessen und nicht zuletzt auch an der Unternehmenskultur immer wieder erforderlich.

Unternehmen, die diesen Weg gehen, werden mit fundierten, datengetriebenen Entscheidungen, einer deutlich höheren Effizienz und letztlich auch signifikanten Wettbewerbsvorteilen und höheren Umsätzen belohnt. Data Maturity ist deshalb ein wichtiger Schlüssel zu langfristigem Erfolg in der datengetriebenen Welt.