Data Maturity Assessment
Evaluieren Sie die Data Maturity Ihres Unternehmens.
Data Maturity oder auch Datenreife genannt beschreibt die Fähigkeit eines Unternehmens oder Organisation seine Daten effektiv und effizient zu nutzen und sie sinnvoll in Geschäftsprozesse zu integrieren. Eine hohe Datenreife bildet eine Grundvoraussetzung einer datengetriebenen Organisation und kann als Indikator für Unternehmenserfolg verstanden werden.
Das Gesamtkonstrukt der Datenreife lässt sich anhand von sechs Faktoren beschreiben, mithilfe welcher sich die Datenreife einer Organisation vollumfänglich abbilden lässt. Bei den Faktoren handelt es sich um die «Information Security», «Data Usage», «Data Architecture & Technology», «Culture & Literacy», «Governance & Quality» und «Vision, Values, Ziele».
Information Security
In diesem Faktor werden sowohl Fragen zur Informations- und Datensicherheit als auch des Datenschutzes behandelt. Es wird festgehalten, wie und wo diese Konzepte, Regeln und Richtlinien im Unternehmen verankert sind. Ein striktes Identitäts- und Zugriffsmanagement kann beispielsweise ein solches Konzept darstellen.
Data Usage
Dieser Faktor wird unter anderem durch ein gemeinsames Verständnis vorhandener Daten und der effiziente und zielgerichtete Ressourceneinsatz in datengetriebenen Tätigkeitsbereichen beeinflusst. Ausserdem spielen die Präsentation der Daten und Erkenntnisse und vorhandene Tools eine entscheidende Rolle.
Culture & Literacy
Sowohl unternehmerische als auch persönliche Datenkompetenz, zusammengefasst als Data Literacy, prägen die Datenreife eines Unternehmens entscheidend mit. Dieser Faktor wird durch das Vorhandensein einer Datenvision und einer datengesteuerten Kultur, welche von den Mitarbeitenden vorgelebt und unterstützt wird, beeinflusst.
Governance & Quality
Sie umfasst alle Bereiche rund um das Thema Verantwortlichkeiten und Eigentum der Daten. Spezielle Rollen für Datenmanagement-Aktivitäten wie zum Beispiel diejenige eines Datenverwalters oder einer Datenverwalterin führen zu einer höheren Ausprägung dieses Faktors. Eine RACI-Matrix kann als Hilfsmittel zur Analyse und Darstellung von Verantwortlichkeiten dienen. Die gesamte Organisation soll sich am Data Lifecycle orientieren und den Prozess von der Datenerstellung über die -speicherung, -nutzung, -archivierung bis hin zur -löschung begleiten. Datenqualität beschreibt die Eignung und Zuverlässigkeit von Daten. Gute, qualitativ hochwertige Daten bedeuten, dass die Daten genau (wirklich repräsentativ für das, was sie beschreiben), zuverlässig (konsistent, überprüfbar, ordnungsgemäss verwaltet und geschützt) und in dem Masse vollständig sind, wie es die Benutzenden und Anwendungen benötigen. Kurz gesagt sollen Daten ohne zusätzlichen Aufwand jederzeit zur weiteren Nutzung verwendbar sein.
Data Architecture & Technology
Sie legt fest, wie Daten gespeichert, verwaltet, verarbeitet und abgerufen werden können. Eine effektive Datenarchitektur bildet die Grundlage für eine zuverlässige Datenverwaltung und -nutzung in einem Unternehmen oder einer Organisation.
Typischerweise umfasst eine Datenarchitektur verschiedene Komponenten wie Datenbanken, Dateisysteme, Datenmodelle, Datenflussdiagramme und andere technische Aspekte. Die untenstehende Grafik veranschaulicht diverse Anforderungen, welche eine Datenarchitektur erfüllen muss.
Vision, Values, Ziele
Eine klare Vision, definierte Werte und gut ausgearbeitete Ziele sind von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung der Datenreife von Unternehmen. Die Vision setzt den Rahmen und die langfristige Ausrichtung für das Datenmanagement und legt fest, wie Daten als strategische Ressource genutzt werden sollen.
Die Werte dienen als Leitprinzipien, die das Verhalten und die Entscheidungen im Umgang mit Daten leiten. Sie betonen die Bedeutung von Verantwortung, Integrität und Transparenz im Umgang mit Daten.
Ziele sind konkrete, messbare Meilensteine, die die Umsetzung der Vision und die Einhaltung der Werte unterstützen. Sie werden in Etappen umgesetzt und neue Ziele werden periodisch ausgearbeitet. Sie können beispielsweise die Verbesserung der Datenqualität, die Förderung der Datenkompetenz der Mitarbeiter oder die Optimierung von Datenprozessen umfassen.
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