Datenstrategie
Bei diesem umfangreichen Prozess, entwickeln wir Strategien die es uns ermöglichen, den Nutzen von Daten in Unternehmen zu maximieren und dadurch Risiken zu minimieren.
Warum eine Datenstrategie?
Eine umfassende Strategie ist aus mehreren Gründen für ein Unternehmen relevant. Ein Punkt wäre z.B. die Unterstützung bei der Entscheidungsfindung. Geschäftsentscheidungen die auf der Basis fundierter Daten entstehen sind zielorientierter und meistens auch erfolgreicher. Des weiteren kann dadurch die Datenverwaltung effizienter gestaltet werden, Innovationen werden gefördert und auch Themen wie Datenschutz und Compliance werden berücksichtigt.
Insgesamt ist sie entscheidend, um den Wert und das Potenzial von Daten im eigenen Unternehmen zu erschliessen. Wir helfen Ihnen, mehr aus Ihren Daten zu machen. Lassen Sie sich daher unverbindlich von uns beraten.


Strategischen Rahmen analysieren
Einer umfassenden Strategie liegen mehrere Schritte zugrunde:
- Handlungsbedarf: Zu Beginn ist die Identifizierung des Handlungsbedarfs notwendig. Unternehmen müssen lernen, Ihre Daten als strategischen Wertobjekt zu betrachten.
- Vision: Anschliessend muss das Unternehmen eine klare Vision festlegen. Es ist wichtig, dass alle Beteiligten ein gemeinsames Verständnis dafür besitzen, wie die Daten eingesetzt werden sollen.
- Mission: Hier wird der Zweck und die strategischen Ziele festgelegt, die mit der Datennutzung erreicht werden sollen.
- Geschäftsnutzen: hier findet im vorhinein die Bewertung des potenziellen Geschäftsnutzens statt. Diese Analyse soll den zu erwartenden Wert und die Auswirkung der Datenstrategie auf das Geschäft bewerten.
- Umsetzung: Bei der Umsetzungsstrategie müssen natürlich auch Hindernisse und Risiken im Vorhinein identifiziert werden, die die Umsetzung beeinträchtigen könnten.
Identifizierung von Handlungsfeldern
Bei der Identifizierung von Handlungsfeldern in einer Datenstrategie müssen technische und organisatorische Fähigkeiten berücksichtigt werden.
Zu Beginn betrachten wir die technischen Fähigkeiten des Unternehmens:
- Welche Datenverarbeitungstools bzw. Analysetools sind im Einsatz?
- Wie sieht die generelle Dateninfrastruktur aus?
- Wie sind die bestehenden Prozesse im Bezug auf Datenmanagement, Datenqualität, Datenschutz und Datensicherheit?
Anhand dieser Fragen lassen sich schnell Lücken und mögliches Verbesserungspotenzial identifizieren. Diese Identifizierung ermöglicht es uns, gezielt Massnahmen zur Verbesserung zu ergreifen um somit die geplante Datenstrategie effektiv umzusetzen.


Planung der Umsetzung
Bei der Umsetzung ist es entscheidend, die gesamte Transformation zu berücksichtigen. Diese umfasst alle notwendigen Schritte zur Veränderung der Datenkultur, alle Prozesse, Technologien und Fähigkeiten des Unternehmens.
Innerhalb einer Roadmap können dann alle Meilensteine mit Teilzielen sowie strukturiertem Zeitplan für die Umsetzung definiert werden. Dadurch kann der Fortschritt zu jeder Zeit des Projektes überwacht und sichergestellt werden, dass man sich auf der Zielgeraden befindet.
Wenn Sie Interesse oder Fragen zur Datenstrategie haben, nehmen Sie jetzt Kontakt zu uns auf!
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Fragestellungen
Um die Datenqualität in einem Unternehmen zu verbessern, können diverse Massnahmen in Angriff genommen werden. Dazu gehört unter anderem die Datenbereinigung, die Etablierung von Datenstandards sowie die Integration von automatisierten Prozessen um bspw. Dubletten erst gar nicht entstehen zu lassen.
Die Datenstrategie stellt in einem Unternehmen eine Art Leitfaden für die effektive Nutzung von Daten dar. Wird diese eingehalten kann sie wesentlich dazu beitragen, Geschäftsziele zu erreichen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Daten sollten so verwaltet und eingesetzt werden, dass Sie die Bedürfnisse der Kunden und des Unternehmens berücksichtigt.
Zu Beginn einer Datenstrategie werden Geschäftsziele, sowie Messgrössen definiert um den Erfolg der Datenstrategie zu bewerten. Anschliessend wird festgelegt, wie Datenquellen identifiziert werden sollen, Datenstandard und deren Richtlinien werden festgelegt, die Datenaufbereitung- sowie Analyse wird definiert und Implementierungspläne werden erstellt.
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