Data Maturity beschreibt den Entwicklungsstand einer Organisation in Bezug auf ihre Fähigkeit, Daten effektiv zu nutzen. Sie umfasst die “Reife” von Dateninfrastruktur, -prozesse, -kompetenzen und -kultur. Eine hohe Datenkompetenz ermöglicht es, Daten als strategische Ressource für fundierte Entscheidungen und Innovationen zu nutzen.
Data Maturity ist ein Konzept, das die Fähigkeit einer Organisation misst, Daten effektiv zu sammeln, zu verwalten und zu nutzen, um geschäftlichen Mehrwert zu schaffen. Es berücksichtigt verschiedene Aspekte:
- Dateninfrastruktur: Technologien und Systeme zur Datenerfassung, -speicherung und -verarbeitung
- Datenprozesse: Standardisierte Verfahren für Datenmanagement und -analyse
- Datenfertigkeiten: Fähigkeiten und Kenntnisse der Mitarbeiter im Umgang mit Daten
- Datenkultur: Organisationsweite Einstellung zur datengesteuerten Entscheidungsfindung
- Datengovernance: Richtlinien und Praktiken für Datensicherheit, Qualität und Compliance
Eine höhere Datenkompetenz ermöglicht es Organisationen, komplexere Analysen durchzuführen und Daten strategischer einzusetzen.
Die drei Stufen der Data Maturity mit Praxisbeispielen
- Descriptive Analytics (Was ist passiert?):
- Niedrigste Stufe der Data Maturity
- Fokus auf historische Daten und einfache Berichterstattung
- Beispiel Einzelhandel: Ein Geschäft erstellt monatliche Verkaufsberichte, die Umsatz, meistverkaufte Produkte und Verkaufsspitzen zeigen.
- Predictive Analytics (Was wird wahrscheinlich passieren?):
- Mittlere Stufe der Data Maturity
- Nutzt historische Daten, um Trends und zukünftige Ereignisse vorherzusagen
- Beispiel Fertigung: Ein Automobilhersteller verwendet Sensordaten und Wartungshistorien, um vorherzusagen, wann Maschinen wahrscheinlich ausfallen werden, und plant präventive Wartungen.
- Prescriptive Analytics (Was sollten wir tun?):
- Höchste Stufe der Data Maturity
- Gibt Handlungsempfehlungen basierend auf komplexen Analysen und Optimierungen
- Beispiel Logistik: Ein Logistikunternehmen nutzt Echtzeit-Verkehrsdaten, Wetterbedingungen und Lieferaufträge, um optimale Routen für seine Fahrer zu berechnen und dynamisch anzupassen.
Häufig sind Unternehmen sogar noch vor der ersten Stufe, nämlich ausschließlich mit dem Datensammeln und zugehöriger Dateninfrastruktur beschäftigt.
Konkrete Beispiele für die Entwicklung der Data Maturity
- Finanzdienstleistungen
- Descriptive: Eine Bank erstellt monatliche Berichte über Kontoeröffnungen und -schließungen.
- Predictive: Die Bank entwickelt ein Modell zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Kreditausfällen basierend auf Kundenhistorie und wirtschaftlichen Indikatoren.
- Prescriptive: Ein KI-System schlägt personalisierte Finanzprodukte und Anlagestrategien für jeden Kunden vor, basierend auf seinem Risikoprofil, Lebenssituation und Marktbedingungen.
- Gesundheitswesen
- Descriptive: Ein Krankenhaus erstellt Statistiken über Patientenaufnahmen und durchschnittliche Verweildauer.
- Predictive: Analyse von Patientendaten zur Vorhersage des Risikos von Wiedereinweisungen innerhalb von 30 Tagen nach Entlassung.
- Prescriptive: Ein KI-System empfiehlt personalisierte Behandlungspläne basierend auf Patientenakten, genetischen Daten und den neuesten medizinischen Forschungsergebnissen.
- Einzelhandel
- Descriptive: Ein Supermarkt analysiert Verkaufszahlen nach Produktkategorien und Filialen.
- Predictive: Vorhersage der Nachfrage für bestimmte Produkte basierend auf saisonalen Trends, Wetterbedingungen und lokalen Ereignissen.
- Prescriptive: Ein System optimiert automatisch Preise und Lagerbestände in Echtzeit, basierend auf Nachfrageprognosen, Wettbewerbspreisen und Lieferkettendaten.
Die Entwicklung der Data Maturity ist ein kontinuierlicher Prozess. Organisationen investieren in Technologie, Prozesse und Mitarbeiterkompetenzen, um ihre Fähigkeiten zur Datennutzung schrittweise zu verbessern. Eine hohe Datenkompetenz ermöglicht es, Daten als strategischen Wettbewerbsvorteil zu nutzen und agiler auf Marktveränderungen zu reagieren.