Experteninterview: Data Strategy erfolgreich umsetzen – Einblicke von OSCARs Data Strategy-Experten
Datengetriebene Entscheidungen sind längst kein Nice-to-have mehr, sie sind entscheidend für Wettbewerbsfähigkeit und nachhaltige Unternehmenssteuerung. Doch wie gelingt es Unternehmen, Daten nicht nur zu sammeln, sondern als echten Mehrwert zu nutzen und fundierte Entscheidungen darauf aufzubauen?
In unserem Experteninterview spricht Paul Möller, Data Strategy Spezialist bei OSCAR, über aktuelle Entwicklungen, Chancen und Herausforderungen rund um den Aufbau von Datengrundlagen in der Unternehmenspraxis. Er teilt Einblicke aus seiner Beratungserfahrung, gibt konkrete Empfehlungen für die Entwicklung funktionierender Datenstrategien und zeigt, wie Unternehmen schon heute den Grundstein für datenbasierte Steuerung legen können.
Was motiviert Dich persönlich, Dich mit Data Strategy zu beschäftigen?
,,Mich motiviert, dass Daten ein sehr ehrliches Bild eines Unternehmens liefern. Wenn Prozesse, Zahlen und Ergebnisse sauber zusammengeführt sind, werden Stärken und Schwächen sichtbar und Entscheidungen können faktenbasiert getroffen werden. Bei OSCAR arbeiten wir genau daran, diese Transparenz herzustellen und diese auch für Kunden nutzbar zu machen.“
Welche Rolle spielen Datenqualität, Datenmanagement und Governance für eine erfolgreiche Data Strategy?
,,Datenqualität, Datenmanagement und Governance sind keine Nebenthemen, sondern die Basis jeder funktionierenden Data Strategy. Wenn Daten nicht verlässlich sind, verlieren Fachbereiche das Vertrauen und nutzen sie nicht für Entscheidungen.“
Wie bringst Du Deine Data-Expertise konkret in OSCAR-Projekten ein und wie ergänzt Du dabei die Arbeit unserer Consultants?
,,In OSCAR-Projekten bringe ich meine Data-Expertise abhängig vom Projekttyp ein. In Automatisierungsprojekten standardisiere und digitalisiere ich Prozesse, damit sie einheitlich ablaufen und konsistente Daten erzeugen. In klassischen Data-Projekten unterstütze ich den Aufbau belastbarer Datengrundlagen und verantworte den Analytics-Part, insbesondere Dashboards, auf denen definierte KPIs verlässlich abgebildet werden.
Dabei arbeite ich eng mit Consultants aus anderen Disziplinen zusammen. Während sie Prozesse, fachliche Anforderungen und Zielbilder erarbeiten, stelle ich sicher, dass die zugrunde liegenden Daten vollständig, sinnvoll strukturiert und technisch sauber aufgesetzt sind. Dazu gehört, relevante Daten gezielt einzubeziehen, unnötigen Datenballast zu vermeiden und Verantwortlichkeiten klar zu regeln. In Projekten mit KI-Bezug arbeite ich zudem eng mit unseren KI-Experten zusammen, da viele Anwendungen auf genau diesen sauberen Datengrundlagen aufbauen.“
Wie stellst Du sicher, dass Datenstrategien nicht nur theoretisch überzeugen, sondern auch im Unternehmensalltag umgesetzt werden – und welche typischen Fehler sollten Unternehmen dabei vermeiden?
,,Datenstrategien funktionieren im Alltag nur, wenn sie technisch und organisatorisch umsetzbar sind. Gute Dashboards entstehen nicht am Ende, sondern durch gründliche Vorarbeit. Dazu gehört, Unternehmensprozesse sauber aufzunehmen, Datenquellen und Datenflüsse klar zu verstehen und Verantwortlichkeiten früh im Projekt festzulegen. Erst dann entstehen Ergebnisse, die im Tagesgeschäft akzeptiert, genutzt und zur Steuerung eingesetzt werden.
Ein typischer Fehler ist, Data Strategy als einmaliges Konzeptprojekt zu behandeln. In der Praxis funktioniert sie eher wie ein Produkt, das klare Rollen braucht, regelmäßig weiterentwickelt werden muss und konsequent Feedback aus den Fachbereichen aufnimmt. Ein weiterer häufiger Stolperstein ist, dass Reporting zum Selbstzweck wird. Es entstehen viele Dashboards, aber die Entscheidungen im Unternehmen werden dadurch nicht besser oder schneller.
Vermeiden lässt sich das, indem die Datenstrategie immer an konkrete Entscheidungsprozesse gekoppelt wird. Gleichzeitig sollte früh festgelegt werden, wie die Lösung im Alltag betrieben wird, wer Verantwortung für Inhalte und Qualität trägt und wie die Weiterentwicklung organisiert ist. So entsteht nicht nur ein sauberes Zielbild, sondern eine Lösung, die dauerhaft genutzt wird und echten Mehrwert liefert.“
Wenn ein Unternehmen gerade erst mit einer datengetriebenen Transformation starten möchte: Welcher erste Schritt ist entscheidend?
,,Der entscheidende erste Schritt ist, Klarheit über Ziel und Nutzen zu schaffen. Bevor Tools eingeführt oder Daten gesammelt werden, muss feststehen, welche Entscheidungen datenbasiert getroffen werden sollen und welchen Mehrwert das bringt. Darauf aufbauend lassen sich relevante Prozesse, Datenquellen und Verantwortlichkeiten sauber definieren. Ohne diese Klarheit startet jede datengetriebene Transformation in die falsche Richtung.“
Welche typischen Anwendungsfälle siehst Du aktuell bei unseren Kunden und welchen konkreten Mehrwert bringen diese Anwendungen?
,,Bei unseren Kunden sehen wir häufig den Wunsch nach sauberen Dashboards für belegbare Entscheidungen als auch den Wunsch nach KI-Features, die direkt in Unternehmensprozesse integriert sind. Bereits im Gesprächsverlauf vor Projektstart wird dabei deutlich, wie viel Vorarbeit für eine sinnvolle Umsetzung notwendig ist. Prozesse müssen verstanden, Datenquellen konsolidiert und Verantwortlichkeiten geklärt werden, bevor diese Anwendungen echten Mehrwert liefern können. Auf Basis einer sauberen Datengrundlage lassen sich anschließend aussagekräftige Dashboards erstellen und mehrwertstiftende KI-Integrationen etablieren. Diese Basis sorgt dafür, dass die eingesetzten Tools im Alltag akzeptiert, genutzt und überhaupt als echter Mehrwert wahrgenommen werden.“
Kannst Du ein Beispiel nennen, bei dem eine gezielte Datenstrategie einen messbaren Business Impact erzeugt hat?
,,Ein Beispiel ist ein Projekt bei einem mittelständischen Produktionsunternehmen, in dem der Einkauf zwar viele Daten hatte, aber keine einheitliche Sicht auf Kostenentwicklungen und Lieferantenleistung. Dadurch haben Teams regelmäßig Zeit in manuelle Auswertungen und Abstimmungen investiert, und Entscheidungen wurden teils mit Verzögerung getroffen, weil unterschiedliche Zahlen im Umlauf waren.
Wir sind bewusst nicht mit einem Tool oder einem Dashboard gestartet, sondern mit den Steuerungsfragen im Alltag. Welche Entscheidungen werden im Einkauf regelmäßig getroffen und welche Kennzahlen braucht es dafür. Darauf aufbauend haben wir Datenquellen vereinheitlicht und die Logik so standardisiert, dass alle Beteiligten auf dieselbe Definition schauen. Gleichzeitig haben wir früh festgelegt, wer fachlich verantwortlich ist, wie die Lösung im Tagesgeschäft genutzt wird und wie sie weiterentwickelt wird.
Der messbare Business Impact zeigte sich dann vor allem in weniger manuellem Aufwand und weniger Abstimmungsschleifen sowie in schnelleren, konsistenteren Entscheidungen, weil Auffälligkeiten früher sichtbar wurden und Maßnahmen gezielter eingeleitet werden konnten.“
Welche Rolle spielen KI oder Machine Learning in der modernen Data Strategy und welche aktuellen Trends sollten Unternehmen besonders im Blick haben?
,,KI und Machine Learning sind aktuell eines der prägendsten Themen im Data-Umfeld, aber kein Selbstzweck, sondern eine konsequente Weiterentwicklung einer funktionierenden Data Strategy. Entscheidend ist dabei nicht die Technologie an sich, sondern die Einbettung in stabile Datengrundlagen. KI und ML entfalten ihren Nutzen nur, wenn saubere, strukturierte und verlässliche Daten vorhanden sind. In der Praxis bauen sie auf bestehenden Datenlandschaften auf, etwa für Prognosen, Automatisierung oder Entscheidungsunterstützung. Der eigentliche Mehrwert entsteht daher dort, wo Unternehmen ihre Datengrundlagen so aufbauen, dass KI gezielt und sinnvoll eingesetzt werden kann. KI ist damit kein Startpunkt, sondern eine logische Weiterentwicklung einer stabilen Datenlandschaft.“
Die Botschaft ist eindeutig: Daten sind mehr als Zahlen in Systemen, sie sind die Grundlage für bessere Entscheidungen, effizientere Prozesse und nachhaltige Unternehmenssteuerung. Doch nur mit der richtigen Strategie entfalten sie diesen Mehrwert.
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