Das Jahr 2020 hat vor wenigen Wochen begonnen. Der perfekte Zeitpunkt für Unternehmen, die sich digital weiterentwickeln wollen, sich über Trends rund um Daten zu informieren, um im neuen Jahr erfolgreich durchzustarten. Hier finden Sie meine Einschätzung, welche Impulse laut neuen Projekten, Events und Experten die Datenwelt dieses Jahr bestimmen werden.

Strategische Bedeutung von Daten

Die aus meiner Sicht wichtigste Entwicklung, die sich bereits in den vorangegangenen Jahren in verschiedenen Branchen abgezeichnet hat, ist die zunehmende strategische Bedeutung von Daten, die immer mehr Unternehmen erkennen. Diese Erkenntnis ist ein ausschlaggebender Faktor, um Unternehmensdaten bestmöglich im Unternehmen nutzen zu können. Der Trend geht hier klar weg von etlichen Insellösungen hin zu einer strategisch wertvollen unternehmensweiten Datenlösung. Mithilfe einer ganzheitlichen Strategie für den Einsatz und die Verwertung der Daten können Unternehmen Daten gezielt nutzen, um beispielsweise Risikominimierung, Wettbewerbsvorteile oder ihre Marktpositionierung zu verbessern.

Data Literacy und eine datengetriebene Unternehmenskultur

Stark verbunden mit dem ersten Trend der steigenden strategischen Bedeutung von Daten ist der zweite Trend: Data Literacy und eine datengetriebene Unternehmenskultur. Als strategischer Pfeiler müssen die richtige Verwendung von Daten sowie darauf aufbauend datengetriebene Entscheidungen im Unternehmen und in den Köpfen der Mitarbeiter fest verankert sein. Data Literacy bedeutet, dass die Mitarbeiter Kompetenzen rund um Daten, wie unter anderem sie zu erfassen, anzupassen oder zu analysieren, aufbauen und der Umgang mit den Daten selbstverständlich wird. „Self-Service“ und die eigenständige Arbeit mit den Daten sind hier das letztendliche Ziel.

Daher ist es wichtig, dass die Mitarbeiter entsprechend geschult werden und die Rolle der Daten im Unternehmen verstehen – eine Aufgabe des Managements. Denn Data Literacy ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg digital arbeitender Unternehmen und sollte bei den verantwortlichen Mitarbeitern der betroffenen Abteilungen vorhanden sein.

Data Governance und Data Catalog

Mithilfe von Data Governance soll in Unternehmen ein ganzheitliches Management der verwendeten Daten erreicht werden. Durch definierte Richtlinien werden die Qualität und Sicherheit der Daten gewährleistet. Außerdem kann dank Data Governance die Einhaltung rechtlicher Vorgaben unternehmensweit besser nachvollzogen werden.

Schriftlich festgehalten sollen die Vorgaben hauptsächlich Qualität, Sicherheit und Verarbeitung der Daten entlang bestimmter Standards sichern. Es gibt klare Regeln, wie mit den Daten umgegangen wird und wer mit welchen Daten arbeitet. Die Kosten für die Verwaltung und Speicherung der Daten können durch das strukturierte Konzept optimiert sowie Strafen und Verstöße verhindert werden.

Die Einführung von Data Governance im Unternehmen ist ein kontinuierlicher Prozess, der regelmäßig überprüft werden sollte. Teil dieses Prozesses sind die Festlegung der Rollen der verantwortlichen Mitarbeiter und die Definition der Zugriffsrechte. Neben Begrifflichkeiten hilft ein sogenannter Data Catalog, um festzuhalten, wer für welche Daten verantwortlich ist und welche Zugriffsrechte derjenige hat. So entsteht eine unternehmensweit übergreifende Sichtweise auf die Daten und eine zentraler Steuerungsmechanismus für die Datenstrategie.

Data Management und Datenqualität

Ein stabiles Datenmanagement ist die Grundlage für qualitativ hochwertige Daten. Auch der Bedarf an effizienten Datenmanagement-Lösungen nimmt stetig an Bedeutung zu. Denn nur basierend auf korrekten Daten können in Unternehmen die richtigen Entscheidungen getroffen werden. Daten aus verschiedenen Systemen und in verschiedenen Formaten müssen unternehmensweit korrekt zusammengeführt werden, sodass Konsistenz entsteht.

Dabei spielt die Datenqualität in jedem Prozessschritt eine entscheidende Rolle und die Vorgaben für die Erfassung, Bearbeitung und Auswertung der Daten muss dementsprechend angepasst werden. Mit gezielt eingesetzten Lösungen können bestehende Data Warehouses – die bei einem Großteil der Unternehmen bereits vorhanden sind – optimiert und wesentlich performanter aufgebaut werden.

Hinzukommt, dass Anwendungen wie Data Warehouse Automation zunehmend an Bedeutung gewinnen, um den gesamten Prozess der Datenextraktion, – transformation und das Laden der Daten zu beschleunigen und zu automatisieren. Auf diese Weise kann die Datenqualität gesteigert und Kosten sowie Zeitaufwände stark reduziert werden.

Data Science

Das Datenmanagement bildet die Grundlage für den richtigen Einsatz von Data-Science-Anwendungen wie Machine Learning oder Künstliche Intelligenz in Unternehmen. Nach wie vor beschäftigen diese Begriffe die verschiedenen Führungsebenen der Unternehmen. Dabei werden aus den Schlagworten zunehmend klare Anwendungsfälle, durch die der Mehrwert der Anwendungen konkret wird. Beispielsweise kann die Datenqualität durch den Einsatz von Maschinellem Lernen stark gesteigert werden. Falsch erfasste Daten können automatisch erkannt und entsprechend korrigiert werden. Und auch im neuen Jahr werden sich neue Anwendungsfelder herauskristallisieren und der anhaltende Trend wird zeigen, wo die Künstliche Intelligenz welchen Mehrwert hinsichtlich Daten bringt.

2020 wird ein spannendes Jahr. Die Impulse zeigen, dass sich wichtige Handlungsfelder in den Bereichen Data Management, Data Analytics und Data Science zunehmend verbessern und immer konkreteren Mehrwert bieten. Ich bin gespannt, welche Trends sich als die stärksten und gewinnbringendsten herausstellen.