Was bedeutet Data Maturity und warum ist die Bewertung der Datenreife wichtig?

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Kategorie: Produktnews

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Daten, „Big Data“, datengesteuerte Geschäftsmodelle – Begriffe, die in aller Munde sind. Daten sind heute essenziell für Unternehmen, insbesondere in digitalen und IoT-Bereichen. Aber sind alle Daten nützlich? Und nutzbar? Oft wird über die Sammlung und Speicherung von Daten nachgedacht, aber was ist mit der Reife der Daten, der sogenannte Data Maturity? Die Nichtberücksichtigung der Data Maturity führt oft zu erfolglosen Produkten und Dienstleistungen oder zumindest zu einem hohen Aufwand und zu Umgehungslösungen, um sie zum Funktionieren zu bringen. Was genau ist Data Maturity ist, warum die Datenreife wichtig ist und mit welchen Data Maturity Models Sie sie bestimmen können, erfahren Sie in diesem Artikel.

Data Maturity and Engineering
Data Maturity and Engineering
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Was ist Data Maturity?

Die Datenreife (Data Maturity) gibt Auskunft darüber, wie effektiv und professionell ein Unternehmen mit Daten umgeht. Unternehmen mit einem hohen Datenreifegrad zeichnet sich dadurch aus, dass es konsistente Daten mit hoher Qualität effektiv erfasst, verwaltet, analysiert und verwendet. Data Maturity bezieht sich also auf die Fähigkeit eines Unternehmens, Daten als strategische Ressource zu behandeln und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Ein hoher Datenreifegrad ist wichtig für die digitale Transformation und maßgeblich für den Erfolg eines Unternehmens verantwortlich. Die Datenreife umfasst das Verständnis für:

  • die verwendeten Datenwerkzeuge
  • die Qualität der Daten
    die persönlichen Fähigkeiten und Kenntnisse der Mitarbeiter im Umgang mit den Daten
  • die verwendeten Analysetechnologien

Folgende Abbildung zeigt eine vereinfachte Darstellung von den verschiedenen Levels der Datenreife:

data_maturity_datenreife_iot
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Warum ist die Bestimmung der Datenreife wichtig?

Je weiter fortgeschritten die Data Maturity eines Unternehmens ist, desto besser kann es Daten zur Verbesserung von Prozessen, zur Identifizierung von Trends und zur Entscheidungsfindung nutzen. Die Bestimmung und Steigerung der Data Maturity bietet wichtige Vorteile:

  • Effektive Datenstrategie: Die Bestimmung der Data Maturity hilft Unternehmen dabei, ihre aktuelle Position im Umgang mit Daten zu verstehen und eine effektive Strategie zur Verbesserung und Optimierung ihrer Datenprozesse zu entwickeln.
  • Identifizierung von Schwachstellen: Durch die Bestimmung der Data Maturity können Unternehmen Schwachstellen und Engpässe in ihren Datenprozessen identifizieren und gezielt Maßnahmen zur Verbesserung ergreifen.
  • Steigerung der Effizienz: Eine höhere Data Maturity ermöglicht eine effizientere Nutzung und Verarbeitung von Daten, was wiederum zu einer Steigerung der Produktivität und Effizienz im Unternehmen führen kann.
  • Wettbewerbsvorteil: Unternehmen mit einer fortgeschrittenen Data Maturity sind in der Lage, datenbasierte Entscheidungen schneller und genauer zu treffen, was ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann.
  • Vorbereitung auf zukünftige Anforderungen: In einer zunehmend digitalisierten Welt werden Datenmanagement und Datenanalyse immer wichtiger. Die Bestimmung der Data Maturity hilft Unternehmen, sich auf zukünftige Anforderungen vorzubereiten und sich den Herausforderungen der digitalen Transformation erfolgreich zu stellen.

Wie bestimme ich die Datenreife meines Unternehmens?

Die Bestimmung der Data Maturity ist komplex und folgt nicht nur einer Methode. Um Ihren Reifegrad zu bestimmen, sollten Sie zunächst die Daten selbst hinsichtlicher folgender Aspekte bewerten:

  • Genauigkeit: Sind die Daten korrekt und fehlerfrei?
  • Vollständig: Sind alle erforderlichen Daten vorhanden?
  • Konsistenz: Sind die Daten über verschiedene Systeme hinweg konsistent?
  • Aktualität: Sind die Daten aktuell?
  • Relevanz: Sind die Daten für den Geschäftsbedarf relevant?
  • Verlässlichkeit: Sind die Daten vertrauenswürdig?

Um anschließend den Reifegrad Ihrer Datenpraktiken zu bewerten und zu optimieren, gibt es verschiedene Data Maturity Models. Zu den gängigsten Data Maturity Models zählen unter anderem:

  1. Gartner’s Data Maturity Model: Gartner hat ein Data Maturity Model entwickelt, das aus fünf Stufen besteht: Ad-hoc, Opportunistisch, Systematisch, Strategisch und Transformational. Unternehmen können mithilfe dieses Modells ihren Fortschritt in Bezug auf Datenmanagement, Datenanalyse und Data Governance bewerten.
  2. CMMI Data Management Maturity (DMM) Model: Das CMMI Data Management Maturity Model ist ein standardisiertes Modell, das Organisationen dabei unterstützt, ihre Reife in Bezug auf Datenmanagementpraktiken zu bewerten und zu verbessern. Es umfasst fünf Reifegrade: Initial, Managed, Defined, Quantitatively Managed und Optimizing.
  3. TDWI Data Maturity Model: Das TDWI (The Data Warehousing Institute) hat ein Data Maturity Model entwickelt, das Organisationen dabei hilft, ihren Reifegrad in Bezug auf Data Management, Data Integration und Data Analytics zu bestimmen. Das Modell besteht aus sechs Stufen: Unaware, Aware, Reactive, Proactive, Managed und Optimized.

Data Maturity Levels im Überblick

Je nach angewendetem Data Maturity Model kann die Anzahl und Einteilung der verschiedenen Stufen der Datenreife variieren. Auch die genauen Bewertungskriterien und Maßstäbe sind je nach Modell unterschiedlich. Im folgenden erläutern wir der Einfachheit halber die Datenreife in vier Levels, die Unternehmen in einem ersten Schritt dabei helfen, sich und ihr Datenmanagement zunächst grob einzustufen.

  • Level 1: In diesem Level sind Datenprozesse unstrukturiert und unkoordiniert. Es gibt keine klare Datenstrategie oder -richtlinien und Daten werden nicht systematisch genutzt. Daten werden oft in isolierten Silos gespeichert und sind schwer zugänglich.
  • Level 2: Unternehmen auf diesem Level erkennen den Wert von Daten und beginnen sie gezielter zu nutzen. Es gibt erste Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität und -integration, jedoch fehlt noch eine umfassende Datenstrategie und -governance.
  • Level 3: Auf diesem Level sind Datenprozesse bereits systematischer und besser koordiniert. Es gibt klare Datenrichtlinien, -standards und -prozesse, um die Datenqualität zu gewährleisten. Unternehmen nutzen Daten aktiv für Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung.
  • Level 4: Unternehmen auf diesem Level haben eine fortgeschrittene Datenkultur etabliert. Daten sind vollständig integriert und in Echtzeit verfügbar. Fortgeschrittene Analysetechnologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden genutzt, um Prognosen und Trends zu identifizieren. Daten werden in allen Geschäftsbereichen strategisch eingesetzt, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Fazit: Data Maturity verhilft zu Wettbewerbsvorteilen

Insgesamt ist die Bestimmung und Förderung der Data Maturity entscheidend für den langfristigen Erfolg eines Unternehmens. Unternehmen, die ihre Daten effektiv nutzen und verarbeiten können, sind in der Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen, Wettbewerbsvorteile zu erzielen und ihre Innovationsfähigkeit zu stärken. Daher sollten Unternehmen sich aktiv mit der Verbesserung ihrer Data Maturity auseinandersetzen, um für die Zukunft gewappnet zu sein und ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Wir von ithinx unterstützen Sie bei der Bestimmung Ihres Reifegrads und erstellen gemeinsam mit Ihnen einen Plan zur Optimierung der Data Maturity in Ihrem Unternehmen.

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    Automatisierte Data Pipelines für die Verarbeitung von IoT-Daten

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