Storage und Datenstrategie Die vergessenen Datenschätze

Autor / Redakteur: Isabel Thormann* / Dr. Jürgen Ehneß

Verschiedenste Studien belegen, dass Unternehmen zu wenig aus ihren Daten machen. Dabei schlummern waren Daten-„Schätze“ in den Kellern. Es hapert jedoch immer wieder an den gleichen Problemen – die mit der richtigen Strategie zu beheben wären.

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Um Nutzen aus Daten zu ziehen, benötigt ein Unternehmen außer den geeigneten Speicherlösungen auch eine Datenstrategie.
Um Nutzen aus Daten zu ziehen, benötigt ein Unternehmen außer den geeigneten Speicherlösungen auch eine Datenstrategie.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay )

Daten sind angeblich das „Öl“ des 21. Jahrhunderts. Das stimmt aber nicht ganz. Denn anders als fossile Brennstoffe sind sie unendlich – und somit noch viel wertvoller. Jedes Unternehmen produziert mehr und mehr Daten, beispielsweise durch den Ein- und Verkaufsprozess, den Bereich Kundenservice oder in der Kommunikation mit Zulieferern.

Das Datenpotenzial bleibt ungenutzt

Doch die meisten Unternehmen verknüpfen und analysieren diese Daten nicht. Dabei zahlt sich die gezielte, strategisch ausgerichtete und datenschutzkonforme Erhebung und Vernetzung von Daten aus; im eigenen Datenpool schlummert erhebliches Potenzial.

Denn wer mehr aus seinen Daten macht, weiß nicht nur besser, was die eigenen Kund*innen wirklich wollen, sondern kann auch neue Geschäftsbereiche erschließen, neue Zielgruppen genauer identifizieren, Marketingaktionen fokussieren und zusätzliche Cross- und Upselling-Chancen ergreifen. Besonders in Krisenzeiten wie aktuell bedingt durch das Coronavirus können Unternehmen bereits vorhandene Daten nutzen, um ihr Geschäft zu stützen.

Dass sich der Einsatz und das Engagement lohnt, zeigt auch eine aktuelle Studie von Capgemini. Die Studie mit dem Titel „The data-powered enterprise: Why organizations must strengthen their data mastery“ wurde festgestellt, dass Unternehmen, die auf Daten setzen, 20 Prozent mehr Gewinn und 70 Prozent mehr Umsatz als ihre Wettbewerber pro Mitarbeiter*in erzeugen.

Potentiale sind also durchaus vorhanden. Wieso also handeln Unternehmen nicht? Die Antworten sind vielfältig. Vielerorts liegen Daten in „Datensilos“, was bedeutet, dass viele Abteilungen ihre Daten in eigenen Datenbanken verwalten, die wiederum nur selten mit anderen Abteilungen und deren Datenbanken verknüpft sind. Gründe dafür können eine fehlende, ganzheitliche Datenstrategie oder der Mangel an einer einheitlichen Datenschnittstelle sein, an der alle einlaufenden Daten erhoben und prozessiert werden.

Das Resultat ist bei beiden Fällen dasselbe: Unternehmen haben keine Gesamtsicht auf die Interessen und Bedürfnisse ihrer wichtigsten Assets – der Kund*innen – und haben weniger Erfolg beim Prognostizieren neuer Zielgruppen und Geschäftsfelder. Denn obwohl in der Theorie alle notwendigen Daten vorhanden sind, werden diese in der Praxis separat gesammelt und nicht zusammengeführt.

Was können Unternehmen tun?

Damit erfolgreiche Datennutzung in Zukunft möglich wird, muss sich das Bewusstsein im Unternehmen verändern – und zwar das aller Mitarbeiter*innen, vom CEO bis hin zum Team im Callcenter. Werden Daten nicht einfach nur als Nebenprodukt gesammelt, sondern miteinander verknüpft und analysiert, entsteht daraus „Smart Data“, also intelligente Daten, die einen tatsächlichen Nutzwert haben.

Dies jedoch ist nicht einfach so möglich – eine Datenstrategie ist notwendig. Damit ist eine gezielte, strategisch ausgerichtete und datenschutzkonforme Erhebung und Vernetzung von Daten aus dem eigenen Unternehmen gemeint, um so Muster und Potenziale erkennen zu können, die auf die Unternehmensziele, wie beispielsweise Kund*innen einen personalisierteren Service anzubieten und so die Zufriedenheit zu steigern, einzahlen. Eine Datenstrategie stellt also einen Plan dar, um Insights zu gewinnen, effizienter zusammenzuarbeiten und einen besseren Service zu bieten.

Wie aber setzt man diesen Plan in die Tat um? An welcher Stelle sollte man ansetzen? Nicht wenige Unternehmen stellen sich diese Fragen.

Die Basis ist ein professionell aufgesetztes Customer-Relationship-Management-System (CRM), dass allen Abteilungen im Unternehmen Zugang gewährt. Derartige Systeme sind nicht nur in der Lage, Kund*innendaten datenschutzkonform zu verwalten, sondern auch, Kennzahlen übersichtlich aufzubereiten, und ermöglichen dadurch die Analyse und Nutzung aller Daten.

Darüber hinaus ist vor allem ein Überblick wichtig, welche Daten im Unternehmen bereits erhoben werden, welche davon nützlich sind und welche Daten zusätzlich erhoben werden sollten oder könnten. Wer bereits über einen gut gefüllten Datenpool verfügt, kann einen sogenannten „Datenaudit“, also eine Analyse der vorhandenen Daten, durchführen lassen.

Die wohl wichtigste Erkenntnis innerhalb dieser Entwicklung: Es handelt sich um einen langfristigen, andauernden Prozess.

Es geht nicht darum, eine Strategie vorzustellen und zu implementieren. Vielmehr muss sich die Art zu arbeiten verändern. Tools wie ein gutes CRM stellen die täglichen Werkzeuge dafür dar, doch allen Mitarbeiter*innen muss bewusst sein, dass es ihre Aufgabe ist, diese auch zu nutzen, um das eigene Unternehmen nach vorn zu bringen. Dazu gehört auch das Bewusstsein, selbst kleinste Aufgaben wie das Säubern und Abgleichen von Daten sorgfältig durchzuführen – denn jeder Handschlag kann einen Beitrag leisten.

Fazit

Es stimmt optimistisch, dass immer mehr Unternehmen den Themenbereich Datenanalyse als wichtig erachten. Was fehlt, ist oft der finale Startschuss für das Projekt „Von Big Data zu Smart Data“. Denn im Gegensatz zu einigen anderen Aufgaben handelt es sich um mehr als nur ein zeitlich begrenztes To-do. Hier sind alle Mitarbeiter*innen gefragt, und zwar immer. Doch Unternehmen sollten eines vor Auge haben: je stärker der Wettbewerb wird, desto wichtiger ist es, die Nummer eins zu sein, zum Beispiel im Bereich Kundenzufriedenheit. Auch eine exakte Zielgruppenansprache und Erfolg bei der Neukundenakquise können nur erfolgen, wenn die Basis stimmt – und das sind in der heutigen Welt sehr oft Daten.

Isabel Thormann ist Data Business Managerin bei DataM Services.
Isabel Thormann ist Data Business Managerin bei DataM Services.
(Bild: Momentschmiede)

*Die Autorin: Isabel Thormann ist Data Business Managerin bei DataM Services (ithormann@datam-services.de), einem führenden Anbieter für plattformübergreifendes Adressdatenmanagement, Direktmarketing, Leadgenerierung und Vertriebsconsulting.

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