Identifizieren und priorisieren Sie Geschäftsfaktoren
Geschäftsfaktoren sind die Schlüsselfaktoren, die den Betrieb und die Entscheidungen des Unternehmens bestimmen. Dabei kann es sich um Dinge wie die Steigerung des Umsatzes, die Verbesserung der Kundenzufriedenheit oder die Senkung der Kosten handeln. Die Identifizierung dieser Faktoren hilft dabei, die Datenstrategie auf die Unternehmensziele abzustimmen. 


Diskussion der Ziele für datengestützte Entscheidungsfindung und Strategie
Hier geht es darum, die Ziele für die Verwendung von Daten bei der Entscheidungsfindung und strategischen Planung zu definieren. Zu den Zielen könnte die Verbesserung der Genauigkeit von Entscheidungen, die Beschleunigung von Entscheidungsprozessen oder die Ermöglichung neuer Erkenntnisse aus Daten gehören.  



Überprüfung der aktuellen Strategie zur Bestandsaufnahme der Architektur
Dies beinhaltet die Bewertung der bestehenden Datenstrategie und des aktuellen Zustands der Datenarchitektur. Dazu gehören die Bewertung der Datenquellen, der Datenqualität, der Datenverwaltung und der bestehenden technologischen Infrastruktur. Ziel ist es, die Stärken und Schwächen der aktuellen Strategie und Architektur zu verstehen und Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren.

Überprüfung des aktuellen Datenbestands:
Dazu gehört eine umfassende Überprüfung der vorhandenen Datenbestände des Unternehmens, die oft als "Datenbestand" bezeichnet werden. Dazu gehören alle Daten, die das Unternehmen besitzt, verwaltet und speichert.

Audit von Prozessen:
Eine Untersuchung der an der Datenverwaltung beteiligten Prozesse innerhalb der Organisation. Dazu gehören Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung und -analyse. Ziel ist es, etwaige Ineffizienzen, Redundanzen oder Lücken in diesen Prozessen zu ermitteln.

Datenquellen:
Identifizierung und Bewertung aller Quellen, aus denen die Organisation Daten sammelt. Dabei kann es sich um interne Quellen wie betriebliche Datenbanken oder um externe Quellen wie soziale Medien oder externe Datenanbieter handeln. Die Zuverlässigkeit und Relevanz dieser Datenquellen wird ebenfalls bewertet.

Vertrauen in die Datenqualität:
Dies bezieht sich auf das Vertrauen, das die Organisation in die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz ihrer Daten hat. Dazu gehört die Bewertung der Datenqualitätsmanagement-Praktiken der Organisation und die Identifizierung aller Probleme, die die Datenqualität beeinträchtigen könnten.

Überprüfung von Berichten, Analysen, Datenquellen wie APIs und anderen Verbrauchsstellen

Überprüfung des Berichtswesens: Eine Bewertung der derzeitigen Berichterstattungspraktiken innerhalb der Organisation. Sie umfasst eine Bewertung der Arten von Berichten, die erstellt werden, der Häufigkeit der Berichterstattung, der Interessengruppen, die die Berichte erhalten, und der Wirksamkeit dieser Berichte bei der Entscheidungsfindung.

Analytik: Dies bezieht sich auf die Methoden und Werkzeuge, die von der Organisation zur Analyse ihrer Daten und zur Gewinnung von Erkenntnissen eingesetzt werden. Bei der Überprüfung werden die analytischen Fähigkeiten der Organisation bewertet, einschließlich der Verwendung von statistischer Analyse, prädiktiver Modellierung, maschinellem Lernen und anderen fortgeschrittenen Analysetechniken.

APIs: Bei der Überprüfung werden die APIs ermittelt und bewertet, die das Unternehmen zur Datenbeschaffung verwendet.

Andere Verbrauchsstellen: Dies sind die verschiedenen Wege, auf denen die Daten innerhalb der Organisation genutzt werden. Dies kann durch Dashboards, Datenvisualisierungstools, Business Intelligence-Plattformen usw. geschehen. Die Überprüfung würde diese Verbrauchspunkte bewerten, um zu verstehen, wie die Daten verwendet werden und welchen Wert sie für das Unternehmen haben.

Anerkennung der Governance-Rollen: Dies beinhaltet die Anerkennung und Definition der Zuständigkeiten der verschiedenen Rollen im Data-Governance-Rahmen, wie z. B.:

Dateneigentümer: Dabei handelt es sich in der Regel um leitende Angestellte, die die Gesamtverantwortung für die Daten tragen. Sie treffen Entscheidungen über die Verwendung der Daten und stellen sicher, dass diese die Ziele des Unternehmens unterstützen.

Datenverwalter: Sie sind für die Qualität und Nutzung der Daten verantwortlich. Sie definieren Datenstandards, stellen die Datenqualität sicher und kümmern sich um Datenprobleme.

Datenverwahrer: Sie kümmern sich um die technischen Aspekte der Datenspeicherung, der Sicherheit und des Zugriffs. Sie sorgen dafür, dass die Daten sicher gespeichert werden und denjenigen zugänglich sind, die sie benötigen.

Datenbenutzer: Sie sind die Endnutzer, die die Daten für verschiedene Zwecke wie Berichterstattung, Analyse, Entscheidungsfindung usw. verwenden. Sie müssen ihre Verantwortung für die ethisch korrekte Nutzung der Daten verstehen.

Data-Governance-Ausschuss: Hierbei handelt es sich um eine Gruppe von Personen, die sich häufig aus Dateneigentümern, Datenverwaltern und anderen Beteiligten zusammensetzt und das Data-Governance-Programm überwacht. Sie legen die Richtlinien und Verfahren fest und stellen sicher, dass sie befolgt werden.

Bewertung der technischen Landschaft des derzeitigen Datenbestands

Datenspeicherung und -verwaltung: Überprüfen Sie die für die Datenspeicherung und -verwaltung verwendeten Systeme. Dazu können Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes und Cloud-Speicherlösungen gehören.

Datenverarbeitung: Bewerten Sie die für die Datenverarbeitung verwendeten Tools und Technologien. Dies könnte ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden), Datenbereinigungstools und mehr umfassen.

Datenanalyse und Berichterstattung: Bewerten Sie die für die Datenanalyse und das Berichtswesen verwendeten Lösungen. Dies könnte Business Intelligence (BI)-Tools, Datenvisualisierungstools und statistische Analysesoftware umfassen.

Datensicherheit und Datenschutz: Überprüfen Sie die Maßnahmen, die für die Datensicherheit und den Datenschutz gelten. Dazu gehören Zugangskontrollen, Verschlüsselung, Anonymisierungstechniken und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.

Datenintegration: Bewertung der für die Datenintegration verwendeten Methoden. Dazu gehört die Beurteilung, wie Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert und konsistent gemacht werden.

Datenverwaltung: Überprüfen Sie die Technologien, die Data Governance unterstützen. Dazu gehören Tools für Datenkatalogisierung, Metadatenmanagement, Datenqualitätsmanagement und mehr.

Bewertung des aktuellen Zustands und Diskussion über den zukünftigen Zustand

Anforderungen, um voranzukommen:

Datenanforderungen: Eine Beschreibung der Daten, die zur Unterstützung der Geschäftsziele benötigt werden. Dazu gehört eine Beschreibung der Art der Daten (strukturiert, unstrukturiert), der Datenquelle (intern, extern) und der Aktualität der Daten (Echtzeit, Batch).

Technologische Anforderungen: Eine Beschreibung und vorgeschlagene Architektur der Infrastruktur, die zur Unterstützung der Datenstrategie benötigt wird. Dazu gehören Datenspeicherung, Datenintegration, Datenanalyse und Berichtswerkzeuge.

Fertigkeiten und Fähigkeiten: Eine Zusammenfassung der Fähigkeiten und Fertigkeiten, die innerhalb der Organisation für die Umsetzung und Verwaltung der Datenstrategie erforderlich sind.

Umsetzungsplan: Entwickeln Sie einen Fahrplan für die Umsetzung der Datenstrategie. Dazu gehören eine Definition der Projekte, Zeitpläne, Ressourcen und Meilensteine.

Folgenabschätzung für die vorgeschlagene Datenstrategie, um voranzukommen:

Auswirkungen auf das Geschäft: Bewertung, wie sich die neue Datenstrategie auf die Geschäftsabläufe und -ergebnisse auswirken wird. Dazu könnten Verbesserungen bei der Entscheidungsfindung, höhere Effizienz, Kosteneinsparungen usw. gehören.

Technische Auswirkungen: Eine Beschreibung der erforderlichen Änderungen in der technischen Infrastruktur. Dies könnte neue Datenspeichersysteme, Datenverarbeitungstools, Analysesoftware usw. umfassen.

Organisatorische Auswirkungen: Eine Beschreibung, wie sich die neue Strategie auf die Mitarbeiter der Organisation auswirken wird. Dies könnte Änderungen der Rollen und Zuständigkeiten, Schulungsbedarf, Änderungen der Arbeitsabläufe usw. beinhalten.

Risikobewertung: Ein Hinweis auf die potenziellen Risiken im Zusammenhang mit der neuen Strategie. Dazu könnten Datensicherheitsrisiken, Risiken der Einhaltung von Vorschriften, Umsetzungsrisiken usw. gehören.

Kosten-Nutzen-Analyse: Eine Bewertung der Kosten für die Umsetzung (einschließlich Technologiekosten, Schulungskosten usw.) im Vergleich zu den erwarteten Vorteilen (z. B. verbesserte Effizienz, bessere Entscheidungsfindung usw.)