Data Community: Mehr als nur Prozesse
Data Governance als lebendige Unternehmenskultur
Im Rahmen unserer Tätigkeit als Entwickler, Berater und Ansprechpartner für eine Vielzahl von Unternehmen richten wir unser Hauptaugenmerk immer wieder auf die Entstehung von Daten, deren Ursprungsort und Qualität sowie deren potenziellen Einfluss auf die betrieblichen Abläufe. Immer wieder stellen wir dabei fest, dass es nur sehr aufwendig und mühsam ist, das Wissen darüber zu erwerben, was ein gängiges Thema der Data Governance ist, das jedoch viele aufgrund seines sperrigen und überbordenden Anscheins scheuen.
Durch den Ansatz einer Data Community konnten wir zeigen, dass es nicht immer so sperrig sein muss, um handfeste Ergebnisse zu erzielen.
Wertvolles Wissen über Daten liegt in Unternehmen bei verschiedenen Teams und Abteilungen verstreut. Oft fehlt eine zentrale Anlaufstelle, um Erfahrungen auszutauschen, Best Practices zu teilen und datengetriebene Innovationen voranzutreiben. Hier kommt die Data Community ins Spiel. Sie ist das lebendige Fundament, das sicherstellt, dass Data Governance nicht nur ein Regelwerk, sondern eine gelebte Unternehmenskultur wird.
Eine Data Community bringt Mitarbeitende zusammen, die mit Daten arbeiten – von Analysten über IT-Teams bis hin zu Fachabteilungen.
Doch welchen konkreten Mehrwert bietet eine solche Community und wie lässt sie sich implementieren? Lasst es uns herausfinden!
Die versteckte Bedrohung: Wieso Daten und Wissen in Silos stecken ⚠️
Daten haben sich in der heutigen Wirtschaft als entscheidender Vermögenswert entwickelt. Bedauerlicherweise ist in zahlreichen Unternehmen das wertvolle Wissen über diese Daten auf verschiedene Teams und Abteilungen verteilt und in Datensilos eingeschlossen.
Der Hauptgrund ist die Art und Weise, wie das Unternehmen organisiert ist.
In Unternehmen gibt es verschiedene Abteilungen wie Marketing, Vertrieb, Finanzen und Produktion, die speziell für ihre eigenen Ziele optimiert sind.
Vertikale Optimierung: Jede Abteilung entwickelt ihre eigenen, spezialisierten Prozesse und Kennzahlen und beschafft die dafür notwendigen Daten und IT-Systeme (z. B. CRM für den Vertrieb, ERP für die Produktion). Diese Systeme sind oft nicht nativ miteinander verbunden.
Wissenslokalisierung: Das Wissen über die Daten – ihre genaue Herkunft, ihre Definitionen, ihre Qualität und die Art ihrer Nutzung – verbleibt im Verantwortungsbereich der jeweiligen Abteilung. Das führt dazu, dass das Vertriebsteam die Definition von „Kunde“ auf andere Art interpretiert als das Finanzteam.
Fehlende horizontale Brücken: Es fehlt eine horizontale, unternehmensweite Struktur, die den abteilungsübergreifenden Austausch von Daten und Wissen standardisiert und fördert.
Die Folge dieser strukturellen Isolation ist, dass Daten und das Wissen darüber nicht frei fließen können, wodurch sich schwerwiegende Probleme ergeben:
Redundanz und Ineffizienz: Teams erfinden das Rad neu oder führen dieselben Berechnungen mit unterschiedlichen Datensätzen durch. Das Marketing-Team nutzt insbesondere eine CRM-Datenbank, weiß aber nicht, dass das Controlling bereits eine optimierte Kundensegmentierung entwickelt hat – wertvolle Arbeit wird dupliziert.
Mangelndes Vertrauen in Daten: Ohne eine „Single Source of Truth“ (SSOT) sind Daten inkonsistent, was zu Verwirrung und Misstrauen unter den Nutzern führt. Entscheidungen basieren auf fehlerhaften oder veralteten Informationen, was die betriebliche Effizienz verringert und Kosten erhöht.
Compliance- und Innovationsrisiken: Unkontrollierte Datenflüsse und unklare Verantwortlichkeiten erschweren die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (z. B. DSGVO) und behindern die vollständige Nutzung des Datenpotenzials für neue Geschäftsmodelle oder KI-Initiativen.
Der Mehrwert der Community: Wissen, Vertrauen und Entscheidungen
Eine Data Community bringt Mitarbeitende zusammen – von Analysten über IT-Teams bis hin zu Fachabteilungen. Ihr Mehrwert ist direkt und operativ:
1️⃣ Bessere Nutzung und Verständnis von Daten
Viele Unternehmen sammeln riesige Mengen an Daten – doch oft bleibt unklar, wie diese optimal genutzt werden können. Die Community hilft, Wissenssilos zu überwinden und ein gemeinsames Verständnis darüber zu schaffen, wo wichtige Daten liegen, wie sie richtig interpretiert werden und welche Analyse-Tools sinnvoll sind.
✅ Wo wichtige Daten liegen
✅ Wie sie richtig interpretiert werden
✅ Welche Analyse-Tools sinnvoll sind
💡 Beispiel: Ein Marketing-Team nutzt eine CRM-Datenbank, weiß aber nicht, dass das Controlling-Team bereits eine optimierte Kundensegmentierung entwickelt hat. Durch den Austausch in der Data Community können beide voneinander profitieren.
2️⃣ Förderung von datengetriebener Entscheidungsfindung
Der gemeinschaftliche Aufbau einer Daten-Community sowie die Sicherstellung der Datenqualität tragen dazu bei, das Vertrauen in Daten zu stärken und fundiertere sowie schnellere Entscheidungsfindungen zu begünstigen.
Sie ermöglicht:
📊 Bessere Entscheidungsgrundlagen durch transparenten Austausch von Analysen
📊 Höhere Datenkompetenz im gesamten Unternehmen
📊 Weniger Abhängigkeit von einzelnen Experten
💡 Beispiel: Vertrieb und Produktion können durch eine bessere gemeinsame Nutzung von Daten Nachfrage-Trends schneller erkennen und Produktionsmengen anpassen.
3️⃣ Effizientere Zusammenarbeit zwischen Teams
Ohne eine zentrale Plattform für den Austausch arbeiten viele Teams doppelt, weil sie ähnliche Analysen oder Berichte unabhängig voneinander erstellen. Eine Data Community schafft:
🤝 Bessere Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen, IT & Data Science
🚀 Synergien, die Kosten und Zeit sparen
📂 Standardisierung von Methoden & Tools
💡 Beispiel: IT und Controlling arbeiten gemeinsam an einer automatisierten Reporting-Lösung, die beiden Abteilungen Arbeit erspart.
4️⃣ Innovationen durch neue Perspektiven
Oft entstehen die besten Ideen, wenn unterschiedliche Perspektiven aufeinandertreffen. Eine Data Community bietet Raum für:
🔍 Erfahrungsaustausch über neue Technologien & Trends
💡 Kreative Lösungsansätze für Datenprobleme
🌍 Interdisziplinären Wissenstransfer
💡 Beispiel: Ein Data-Scientist teilt in der Community, wie KI für die Lageroptimierung eingesetzt werden kann – das Logistik-Team adaptiert die Idee und reduziert Lagerkosten.
5️⃣ Förderung einer datengetriebenen Unternehmenskultur
Eine Data Community hilft, eine starke Datenkultur aufzubauen, indem sie:
📢 Schulungen & Events organisiert
📘 Wissen in Form von Leitfäden & Best Practices teilt
🎯 Datenbewusstsein auf allen Ebenen fördert
💡 Beispiel: Regelmäßige „Lunch & Learn“-Sessions helfen Mitarbeitenden, datengetriebene Ansätze besser zu verstehen und anzuwenden.
🚀 Fazit: Eine Data Community bringt echten Mehrwert!
Unternehmen, die eine aktive Data Community aufbauen, profitieren von:
✅ Besserem Datenverständnis & effizienterer Nutzung
✅ Schnellerem Wissenstransfer & weniger Doppelarbeit
✅ Mehr Innovation & besseren Geschäftsentscheidungen
✅ Einer starken, datengetriebenen Unternehmenskultur
💡 Tipp: Der Aufbau einer Data Community muss nicht kompliziert sein! Starte klein mit regelmäßigen Meetups, Wissens-Sharing und einer internen Plattform für den Austausch.
👉 Wie nutzt dein Unternehmen Daten? Gibt es bereits eine Data Community? Teile deine Erfahrungen in den Kommentaren! 😊👇