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Beratung

Data Organisation

Um Struktur in's Data-Game zu bekommen

Rollen und Verantwortlichkeiten festzulegen gilt als eine der grundlegendsten Dinge beim Aufbau eines Unternehmens. Doch im Bereich Data ist dieser Schritt oft untergegangen - schließlich ist die Umsetzung von Digitalisierungsprojekten immer noch die höchste Priorität. Um nun eine Basis zu schaffen, auf der auch der Einsatz von Künstlicher Intelligenz möglich ist, muss die Data Organisation aber einmal strukturiert werden - um genau zu definieren, wer beim Thema Data zusammenarbeitet. Dies hat auch einen wichtigen Einfluss auf die Data Governance.

Warum brauchen Unternehmen Data Organisation?

Rollen und Verantwortlichkeiten festlegen

Wer hat nicht nur im Aufbau, sondern auch in der Entwicklung einer Datenstrategie welche Verantwortlichkeiten? Wie kann man die verschiedenen Rollen und Stakeholder beschreiben? Wenn diese Fragen geklärt sind, können daraus viele Dinge abgeleitet werden, u.a. Dashboards aber auch die Data Governance.

Data Governance etablieren

Nicht alle im Unternehmen haben die gleiche Auffassung und die gleiche Idee davon, wie Key Performance Indicators gemessen werden und was sie bedeuten. Genauso schwierig sind die Themen Datenschutz und Compliance. Hierfür benötigt es Regeln, Zugehörigkeiten und Verantwortlichkeiten. Ein wichtiger Aspekt der Data Organisation!

Entscheidungen effizient treffen

In vielen anderen Geschäftsbereichen ist genau klar, wer welche Entscheidungen trifft, wann das passiert und wie die Prozesse hierzu aussehen. Bei Data ist dies oft vernachlässigt - weil das Thema in kürzester Zeit stark gewachsen ist und keine Zeit dafür blieb, Strategien zu entwickeln. Deswegen hilft der Aufbau einer Organisationsstruktur, um Entscheidungen noch effizienter zu ermöglichen.

Hiring-Support und Upskilling

Welche Fähigkeiten sind im Unternehmen noch nicht vorhanden? Welche benötigt das Unternehmen, um den next Step in Richtung Data zu machen? Besonders im Bereich Künstliche Intelligenz ist es immens wichtig, die passenden Köpfe zu finden, die gemeinsam Großes erreichen wollen. Wir unterstützen Sie bei der Auswahl und der Einarbeitung dieser Persönlichkeiten - finden aber vorher heraus, wen sie genau brauchen!

So gehen wir bei der Optimierung der Data Organisation vor

Von Data Audit bis enablen – so arbeiten wir bei The Data Institute!

Phase 1

Status Quo aufnehmen - das Data Audit

Im ersten Schritt zeichnen wir gerne mithilfe eines Data Audits auf, welche Data Organisation im Unternehmen vorliegt, wie die Organisationsstruktur genau aussieht, wer welche Rollen und Verantwortlichkeiten hat und wie diese Struktur entstanden ist. Dabei gibt es mehr als nur die Unterscheidung zwischen zentraler und dezentraler Organisation - oft werden an vielen Stellen Daten gesammelt und genutzt, die auf den ersten Blick nicht ersichtlich sind.

Phase 2

Zielbild festlegen

Im nächsten Schritt finden wir im Gespräch mit Data-Stakeholdern, Product Owners und dem Management heraus, welches Ziel das Unternehmen hat. Dabei geht es noch nicht um die Organisation an sich, sondern um die Unternehmensziele, die mit Data erreicht werden sollen. Ist es der Einsatz von Künstlicher Intelligenz? Oder das Erhöhen von Umsatz und die Reduktion von Kosten?

Phase 3

Entwicklung des Ziel-Organisation-Charts

Jetzt wird es richtig spaßig: Wir erarbeiten, wie das Org-Chart in Zukunft aussehen soll. Dabei gibt es natürlich einen Unterschied zwischen der Neu-Strukturierung bzw. Optimierung der bestehenden Organisationsstruktur sowie der Entwicklung eines zukünftigen Zielbilds. Dabei werden alle Rollen, die mit Data zusammenhängen, fachbereichsübergreifend berücksichtigt.

Phase 4

Umsetzung der Data Organisation

Nun unterstützen wir sie, diese neue Organisation umzusetzen. Verantwortlichkeiten und Zugänge müssen eventuell neu verteilt werden, aber auch die Entwicklung neuer Dashboards ist oft ein Schritt, der nun notwendig und die Mitarbeitende in ihren neuen Rollen unterstützend ist.  

Phase 5

Enablen

Jemanden einfach nur in eine neue Rolle zu setzen ist oft nicht zielführend. Die Person muss ankommen können, die notwendigen Mittel erhalten und die neue Position umfänglich verstehen, genauso wie die Menschen, mit denen sie in der neuen Konstellation zusammenarbeitet. Wir unterstützen die Mitarbeitenden dabei, Daten in die Unternehmenskultur aufzunehmen, neue Tools zu nutzen und damit auch eine neue Unternehmenskultur mit dem Fokus auf Daten zu etablieren.

Grafik des Frameworks mit dem Data Institute arbeitet.

Data Organisation in unserem Framework

Wir arbeiten bei uns immer mit dem Framework Organisation, Kultur und Architektur.

Denn in unseren Augen sind diese drei Bereiche die wichtigsten Faktoren, um Data langfristig erfolgreich im Unternehmen zu verankern.

Data Organisation gehört somit zu den drei Säulen, die untrennbar miteinander verbunden und voneinander abhängig sind. Als Unternehmen kann man sich für einen Fokus entscheiden, der die Unternehmensziele kurzfristig am besten unterstützt. Doch es ist wichtig, den Blick immer auf alle Bereiche zu haben und keine der drei Säulen zu vernachlässigen, um langfristigen Impact zu erzeugen.

The Data Institute - der starke Partner beim Einsatz von Data Organisation

Wir wünschen uns, dass Unternehmen schnell Impact erhalten und sehen, was sie mit Daten machen können. Gleichzeitig haben wir den Gesamt-Blick auf das Unternehmen und möchten langfristige Strategien implementieren, durch die Mitarbeitende enabled werden, selbstständig mit Daten zu arbeiten.

Was ist überhaupt ein Data Audit?

In unserem Framework der OKAYs ordnen wir Data Organisation auf einer Ebene mit Data Architektur und Data Kultur ein.

Die Basis für alle Aktivitäten liegt dabei in den Business Processes - also dem, was das Unternehmen genau tut und womit es Wertschöpfung kreiert.

Die Data Organisation beschreibt das WER, die Kultur das WIE und die Architektur das WOMIT in Bezug auf Data.

Somit sind die drei Bereiche voneinander abhängig und sorgen gemeinsam für Use Cases, mit denen große Schritte in Richtung eines datengetriebenen Unternehmens gemacht werden können. Use Cases sind wie MVPs, die bei der Umsetzung der Datenstrategie zuerst umgesetzt und an denen getestet werden kann, wie diese im Unternehmen ankommen und wie viel Mehrwert dadurch generiert wird.

Wir fangen genau an dieser Stelle gerne an, setzen mit dem Unternehmen Use Cases um und arbeiten iterativ daran weiter.

Das enabled die Mitarbeitenden, langfristig eigene Use Cases umzusetzen und  so Impact zu generieren - das größte Ziel in unserer Zusammenarbeit mit Unternehmen!

Und genau deswegen lieben wir unser Framework so sehr!

Wer braucht Data Organisation?

Tatsächlich benötigt eine Data Organisation jedes Unternehmen, welches mit Daten arbeitet und mehr als eine Person hat, die auf diese Daten zugreift.

Denn an diesem Punkt entstehen die ersten Verantwortlichkeiten und Rollen, die dann auch Auswirkungen auf die Data Governance haben.

Deswegen ist auch bei einem Start up der Aufbau einer Data Organisation notwendig, bei bereits eingesessenen Unternehmen ist es wichtig, die Organisation regelmäßig zu überprüfen, Blind Spots zu identifizieren und so nicht nur die Mitarbeitenden zu unterstützen, sondern auch DSGVO- und Vorschriften-konform zu handeln. Die Data Organisation ist somit untrennbar verbunden mit der Datenstrategie und dem Erreichen von Zielen.

Wer ist an der Data Organisation beteiligt?

Der Aufbau der Data Organisation muss natürlich vom Management vorgegeben werden. Allerdings hat jedes Unternehmen ungeschriebene Regeln, historisch gewachsene Prozesse und Verantwortlichkeiten, aber auch herausragende Mitarbeitende und Abteilungen, die bisher ungesehene Fähigkeiten haben.

Deswegen sprechen wir bei The Data Institute nicht nur mit dem Management, sondern auch mit den Fachabteilungen, um deren Bedürfnisse, Fähigkeiten und Talente zu verstehen und einzuschätzen. Das ist immens wichtig, um eine langfristig funktionierende Data Organisation im Unternehmen aufzubauen und zu etablieren.

Welche Leistungen lassen sich mit
Data Organisation
kombinieren?

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Data Strategy

Wann passiert was wie und warum – das erklärt die Datenstrategie.

Knowledge zum Thema
Data Organisation

Neben Case Studies haben wir auch verschiedene weiterführende Blog Artikel zu dem Thema:

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