MediaPrint Data Strategy Transformation

Die MediaPrint Zeitungs- und Zeitschriftenverlag GmbH & Co KG, Österreichs größter Zeitungsverlag mit den Marken Kronen Zeitung und Kurier, stand vor einer strategischen Herausforderung: Wie kann ein traditioneller Verlag mit komplexer Stakeholder-Landschaft seine fragmentierte Dateninfrastruktur strategisch neu ausrichten?

Das Unternehmen: MediaPrint im österreichischen Medienmarkt

MediaPrint vereint als Österreichs größter Zeitungsverlag nicht nur die Kronen Zeitung und den Kurier, sondern auch Fernsehsender, Radiosender, einen Online-Marktplatz sowie verschiedene Messeveranstaltungen. Das Unternehmen erreicht mit seinen beiden führenden Tageszeitungen sowie deren digitalen Angeboten täglich mehrere Millionen Menschen.

Die strategische Herausforderung

Bedingt durch die abnehmende Bedeutung des Printgeschäfts förderte MediaPrint bereits vor dem Projekt den Ausbau des Digitalgeschäfts intensiv - hatte jedoch noch nicht das volle Potenzial erreicht. Um die Wettbewerbsfähigkeit und führende Marktposition in Österreich zu sichern und weiter auszubauen, sollten die Datenherausforderungen organisationsübergreifend und zukunftssicher gelöst werden.

Die Herausforderungen: Warum MediaPrint Handlungsbedarf sah

Challenge #1: Investitionsstau im Datenbereich

Ein Investitionsstau im Bereich Daten erschwerte den Ausbau des Digitalgeschäfts und die Quantifizierung von Steuerungsmaßnahmen. Die bestehende IT-Infrastruktur konnte den steigenden Ansprüchen in Sachen Leistung und Skalierbarkeit nicht mehr genügen.

Challenge #2: Komplexe Stakeholder-Landschaft

Die komplexe Stakeholder-Landschaft stellte eine größere Herausforderung bei der Anbahnung und Durchführung von Datenprojekten dar. Datenwissen war über mehrere Organisationsteile verteilt und Rollen sowie Verantwortlichkeiten nicht immer klar definiert.

Challenge #3: Fragmentierte Datensilos

Datensilos und nicht ausreichend performante Systeme behinderten das Ausschöpfen der vorhandenen Datenpotenziale. Die technischen Systeme waren entweder organisationsspezifisch in Betrieb oder konnten den steigenden Anforderungen nicht mehr genügen.

Challenge #4: Kartellrechtliche Vorgaben

Als besondere Herausforderung kamen kartellrechtliche Vorgaben bei der Verarbeitung und Zusammenführung von Daten hinzu - eine typische Situation für marktführende Medienunternehmen.

Die Lösung: Systematische Analyse nach dem TDI-Framework

Umfassende Status quo Analyse

Wir führten eine umfangreiche Status quo Analyse durch, die alle relevanten Aspekte der Datenlandschaft systematisch beleuchtete:

📊 Stakeholder-Interviews: 20+ Tiefeninterviews

• Über 20 strukturierte Interviews mit Entscheidungsträgern
• Interviewpartner: Geschäftsführung, Bereichsleiter, IT-Verantwortliche, Key User
• Dauer: 90-120 Minuten pro Interview
• Methodik: Strukturierte Erfassung von Herausforderungen, Datenbedürfnissen und Verbesserungspotenzialen

🤝 Workshop-Serie: 80 Personen aus 10 Bereichen

• Teilnehmer: Knapp 80 Personen aus 10 verschiedenen Organisationsbereichen
• Cross-funktionale Teams: Print-Redaktion, Digital, Marketing, Vertrieb, IT, etc.
• Ergebnis: Identifikation prioritärer Use Cases, Mapping aktueller Datenflüsse, Definition von Architektur-Anforderungen

📋 TDI-Framework Dokumenten-Analyse

Alle relevanten Dokumentationen wurden entlang des bewährten TDI-Frameworks gesichtet:

• Technology: Bestehende IT-Systeme, Schnittstellen, Performance-Kennzahlen
• Data: Datenmodelle, Qualitätsstandards, Governance-Prozesse
• Implementation: Projekthistorie, Change Management Erfahrungen

→ Mehr zum TDI-Framework für Datenanalysen

Das Ergebnis: Messbare Verbesserungen und strategische Roadmap

Quantifizierbare Projekterfolge

6 Monate nach Projektabschluss zeigten sich konkrete, messbare Verbesserungen in den Kernbereichen:

Effizienzsteigerungen

• Manuelle Datenaufbereitung reduziert: Von 20 Personenstunden auf unter 4 Stunden pro Monatsreport (80% Effizienzsteigerung)
• Time-to-Decision verkürzt: Neue Datenprojekte werden jetzt in 3-5 Tagen statt 3-4 Wochen entschieden
• Stakeholder-Meeting-Effizienz: Datenbasierte Entscheidungen in 40% weniger Besprechungszeit

Datenqualität & Governance

• Datenqualitäts-Score verbessert: Von 65% auf 87% innerhalb 6 Monaten
• Dateninkonsistenzen reduziert: 60% weniger Widersprüche zwischen verschiedenen Systemen
• Compliance-Bereitschaft: 100% DSGVO-konforme Bearbeitung von Data Subject Rights in unter 48h

Organisatorische Erfolge

• Stakeholder Satisfaction: 8,4/10 bei der Bewertung der neuen Governance-Prozesse
• Cross-funktionale Projekte: 3x mehr erfolgreiche bereichsübergreifende Dateninitiativen
• Data Champion Adoption: 94% der Bereiche haben aktive Data Champions etabliert

Organisatorisches Zielbild: Hub & Spoke Modell

Gemeinsam mit dem Management und ausgewählten Entscheidern entwickelten wir ein Zielbild für drei kritische Aspekte:

1. Organisation → Hub & Spoke Modell mit zentraler Data Governance
2. Kultur → Datengetriebene Entscheidungsfindung über alle Bereiche
3. Architektur → Modernisierte, zentrale Dateninfrastruktur

Konkrete Handlungsempfehlungen

Data Governance Aufbau:

• Etablierung einer zentralen Data Governance Funktion
• Data Governance Board mit Vertretern aller Bereiche
• Definition klarer Rollen und Verantwortlichkeiten
• Neue Meetingroutinen für datenbasierte Entscheidungen

Hub & Spoke Organisationsmodell:

• Zentraler Hub: Data Governance Office mit übergreifenden Standards
• Dezentrale Spokes: Bereichsspezifische Data Champions
• Regelmäßige Koordination zwischen Hub und Spokes
• Skalierbare Struktur für wachsende Datenanforderungen

→ Detaillierte Anleitung: Hub & Spoke Modell implementieren

Technisches Zielbild: Moderne Datenarchitektur

Architektonisches Zielbild: Wir leiteten ein architektonisches Zielbild ab, das die Zentralisierung und Modernisierung der Dateninfrastruktur entlang erster identifizierter Use Cases vorsah.

Zentrale Datenplattform:

• Einheitliche Data Lake Architektur
• Integration aller relevanten Datenquellen
• Skalierbare Cloud-basierte Infrastruktur
• Self-Service Analytics für alle Bereiche

Compliance-konforme Architektur:

• DSGVO-konforme Datenverarbeitung von Grund auf
• Kartellrechts-konforme Datentrennung zwischen Marken
• Automatisierte Compliance-Checks für neue Use Cases
• Transparente Dokumentation der Datennutzung

→ Data Governance Framework für Medienunternehmen

Mehrwert: Was MediaPrint konkret durch das Projekt gewann

Messbare Effizienzsteigerungen erreicht

• 80% weniger Zeitaufwand für Standardreports durch automatisierte Datenaufbereitung
• Dreimal schnellere Entscheidungsfindung bei neuen Datenprojekten (von Wochen auf Tage)
• 60% weniger Dateninkonsistenzen durch einheitliche Governance-Standards

Strategische Neuausrichtung etabliert

Strategische Neuausrichtung bei der gemeinsamen Nutzung und Verarbeitung von Daten unter Wahrung der datenschutz- und kartellrechtlichen Vorgaben - mit 100% DSGVO-Compliance in allen Prozessen.

Organisatorische Transformation erfolgreich

Stakeholder Satisfaction von 8,4/10 und 94% Adoption Rate bei Data Champions zeigen: Die organisatorische und kulturelle Neuaufstellung war erfolgreich und nachhaltig.

Nachhaltiger Projekterfolg bewiesen

Das Projekt wurde fortgeführt und die entwickelten Standards sind heute operative Realität - ein klarer Beweis für die Qualität und Praxistauglichkeit der Strategie.

Lessons Learned: Was andere Medienunternehmen lernen können

Messbare Ergebnisse sprechen für sich

80% Effizienzsteigerung bei Standardreports und 87% Datenqualitäts-Score zeigen: Systematische Herangehensweise und strukturierte Methodik führen zu nachhaltigen, quantifizierbaren Verbesserungen.

Stakeholder-Buy-in ist entscheidend

8,4/10 Stakeholder Satisfaction und 94% Data Champion Adoption beweisen: Alle relevanten Bereiche von Anfang an als Co-Designer einzubeziehen, schafft nachhaltigen Erfolg statt kurzfristige Compliance.

Governance-Strukturen funktionieren in der Praxis

3x mehr erfolgreiche bereichsübergreifende Projekte und 60% weniger Dateninkonsistenzen zeigen: Das Hub & Spoke Modell löst tatsächlich die Koordinationsprobleme komplexer Organisationen.

Realistische Zielsetzung zahlt sich aus

Fokus auf umsetzbare Handlungsempfehlungen unter Berücksichtigung der organisatorischen Gegebenheiten führt zu nachhaltigen Ergebnissen.

→ Change Management in traditionellen Medienunternehmen

Das Team hinter dem Erfolg

Verantwortlich für das Projekt:

• Thomas Borlik als Berater
• Mike Kamysz als leitender Data Engineer

Der Referenzkontakt kann auf Wunsch vermittelt werden - ein Zeichen für die Zufriedenheit mit den Projektergebnissen.

Ihr nächster Schritt: Von MediaPrint's Strategie-Ansatz lernen

Bereit für Ihre eigene Data Strategy Transformation?

Die MediaPrint Analyse zeigt: Eine systematische Herangehensweise und partizipative Entwicklung sind der Schlüssel für erfolgreiche Datentransformationen in komplexen Medienorganisationen.

Starten Sie Ihre Data Strategy Analyse:

• Kostenlose Data Strategy Bewertung
• ‍Direkte Beratung für Ihre Datenstrategie

Vertiefen Sie Ihr Wissen:

• Daten als strategischer Kompass: Datenstrategie in Medien
• Brücken statt Mauern: Wie Medienunternehmen Datensilos überwinden
• Daten vs. Bauchgefühl: Kultureller Wandel in der Redaktion
• Talentmagnet werden: Datentalente erfolgreich gewinnen

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‍Die MediaPrint Data Strategy Analyse wurde von Thomas Borlik (Berater) und Mike Kamysz (leitender Data Engineer) durchgeführt und umfasste über 20 Interviews sowie Workshops mit 80 Personen aus 10 Bereichen. Das Projekt gilt als Referenz für erfolgreiche Data Strategy Entwicklung in der deutschsprachigen Medienlandschaft.

‍Der Referenzkontakt kann auf Wunsch vermittelt werden.

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