Sechs Schritte auf dem Weg zur Datenkompetenz

Jede Veränderung beginnt mit einer Entscheidung. Dies gilt im Leben wie in unternehmenskulturellen Prozessen, zum Beispiel wie der Anpassungsfähigkeit an Veränderungen im Markt, der Umgestaltung von Geschäftsprozessen, Mitarbeiterschulung sowie Datenkompetenz (engl. Data Literacy). [...]

Der Wandel beginnt mit den ersten Schritten – und davon braucht es viele, um schließlich jene Kultur zu kreieren, in der niemand mehr darüber nachdenken muss, dass sich etwas verändern soll. Auch bei der digitalen Transformation gilt also: Nicht nur die Technologie ist wichtig, auch die Unternehmenskultur und andere Faktoren sind entscheidend.

Hat sich ein Unternehmen entschieden, seine Geschäftsabläufe auf datengesteuerte Prozesse umzustellen, muss es dezidierte Schritte vornehmen, um die dafür nötige Unternehmenskultur zu schaffen. Diese Erfahrung machen zurzeit viele deutsche Firmenchefs. Ihnen ist bewusst, dass das Thema Digitalisierung ganz oben auf die Tagesordnung gehört. Im „Digital Office Index 2022“ des Branchenverbands Bitkom gaben bereits 89 Prozent der befragten Unternehmen an, an einer datengetriebenen Organisation ihres Betriebes interessiert zu sein. Laut Umfrage haben sie deshalb bereits viele digitale Tools angeschafft und implementiert. Und die Investitionen steigen: Fast jedes dritte Unternehmen (29 Prozent) gibt an, mehr investieren zu wollen als im Vorjahr.

Allerdings reicht es nicht aus, Technologien zu haben, die große Datenmengen generieren. Datengesteuertes Handeln bedeutet auch, dass die Beschäftigten die generierten Daten für das Unternehmen nutzen können. Es gilt, die Qualität der Datenquellen zu beurteilen, Diagramme zu interpretieren und die Ergebnisse der Datenanalyse so zu kommunizieren, dass fachfremde Personen sie verstehen. Diese Datenkompetenz kann nicht vorausgesetzt werden. Daher müssen Unternehmen ihren Mitarbeitern einfachen Zugang zu den Daten ermöglichen, die sie für die richtigen Entscheidungen benötigen.

Eine vollständige digitale Transformation bedeutet demnach für eine Führungskraft, dass sie die Belegschaft befähigen und für Datenkompetenz im Arbeitsalltag sorgen müssen. Diese sechs organisatorischen und technischen Schritte unterstützen sie dabei:

1. Klare Verantwortlichkeiten für bessere Zusammenarbeit

Die Einsatzszenarien von Daten werden immer komplexer und haben immer kürzere Vorlaufzeiten. Der Ansatz, bei dem jeder Geschäftsbereich die IT-Abteilung um die Bereitstellung der benötigten Daten bittet, ist dafür nicht mehr geeignet. Heute benötigen Unternehmen eine enge Abstimmung und fließenden Austausch zwischen den verschiedenen Fachabteilungen und der IT. Wichtig ist dabei, sich auf gemeinsame Ziele zu einigen und festzulegen, wer die Verantwortung für bestimmte Daten und Prozesse trägt. Das IT-Team muss für die Integration von Tools und Lösungen in die Organisation sorgen, die zentrales Datenmanagement ermöglichen. Dabei ist eine verteilte Datenverantwortung durchaus möglich.

2. Governance- und Compliance von Anfang an mit einbeziehen

Das Datenmanagement muss die internen und externen Compliance-Anforderungen erfüllen und unterliegt ebenso den sich ständig ändernden Datenschutzbestimmungen. Entscheidet sich ein Unternehmen also für eine Datenmanagement-Plattform, muss eine solche aufzeigen, welche Datensätze sensible Informationen enthalten, wo die Daten gespeichert werden, welche Berechtigungen erforderlich sind und wie der Zugriff verwaltet wird. Letzteres soll sicherstellen, dass nur die berechtigten Personen die Daten zur festgesetzten Zeit und am richtigen Ort nutzen können. Die Plattform muss Informationen über die Datenherkunft und -umwandlung während des gesamten Lebenszyklus liefern.

3. Vorteile der Public Cloud erwägen

Wenn Unternehmen öffentliche Cloud-Anwendungen nutzen, verleiht ihnen dies größere Flexibilität. Allerdings unterscheiden sich die verschiedenen Cloud-Dienste in Funktionalität, Preis und Verfügbarkeit. Deshalb kann es schwierig sein, die ideale Cloud-Plattform für eine bestimmte Aufgabe ausfindig zu machen. Ein Multi-Cloud-Ansatz stellt eine gute Möglichkeit dar, für die unternehmenseigenen Anforderungen die am besten geeignete Plattform zu finden. 

Entscheidend ist dabei, dass die ausgewählten Datenplattformen unabhängig sind. Damit kann das Unternehmen ein hybrides Cloud-Modell schaffen, das sicher und leistungsfähig ist. Zudem lässt sich auf diese Weise verhindern, dass Mitarbeiter auf unternehmensfremde Cloud-Anwendungen zurückgreifen, um Arbeitsaufgaben zu bewältigen. 

4. Das Rechenzentrum vor Ort in eine echte private Cloud umwandeln

Für manche Workloads müssen Unternehmen weiterhin auf On-Premises-Anwendungen zurückgreifen. Das betrifft besonders jene, die in stark regulierten Branchen wie Gesundheit, Pharma oder auch im öffentlichen Sektor tätig sind. Um ihre Prozesse datengesteuert zu gestalten, müssen sie die Art und Weise verbessern, wie sie Daten lokal verwalten und daraus für sie relevante Informationen ableiten. Das gelingt, wenn sie die physische Infrastruktur in eine echte Private Cloud umwandeln, die auf der einen Seite die Flexibilität und Agilität der Public Cloud bietet, auf der anderen Seite aber jenen Kontrollen unterliegt, die das Unternehmen benötigt.

5. Ein hybrides Datenmodell schaffen

Nach der Umwandlung der On-Premises-Infrastruktur in eine agile Private Cloud ist es an der Zeit, die Private Cloud mit mehreren Public Clouds zu einer Hybrid Cloud zu verbinden, um ein echtes hybrides Datenmodell ins Leben zu rufen. Dieses Modell ermöglicht es Unternehmen, Daten überall einheitlich zu verwalten und in Echtzeit Erkenntnisse aus ihnen zu gewinnen. 

6. Adäquate Tools einführen, die Mitarbeiter optimal unterstützen 

Der bloße Aufbau einer hybriden, datengesteuerten Funktion reicht jedoch nicht aus: Unternehmen benötigen Analyse- und Governance-Tools, um diese riesigen Datenmengen möglichst effektiv einsetzen zu können. Diese Applikationen müssen alle Arten von Daten und Analysen unterstützen und sich einfach in die speziell entwickelten Dienste integrieren lassen. Nur so lassen sich die spezifischen Anforderungen des Betriebs erfüllen. 

Fazit

Technologie alleine reicht nicht aus – und Datenkompetenz kommt nicht von allein. Wer sich zu der Entwicklung hin zu einem echten datengesteuerten, Unternehmen entschieden hat, muss erkennen, dass ein kontinuierliches Engagement erforderlich ist. Es geht nicht nur um die Verbesserung der technischen Fähigkeiten, sondern um organisatorische Veränderungen. Es ist unerlässlich, ein Change-Management-System einzuführen, das datengestützte Entscheidungsfindung fördert und Anreize für Mitarbeiter auf allen Ebenen schafft, auf dieses Ziel hinzuarbeiten und Erfolge nachzuweisen.

*Der Autor Benjamin Bohne ist Group Vice President Sales CEMEA bei Cloudera.