Der ultimative Leitfaden zur Data Maturity im Jahr 2026

Warum scheitern die meisten Unternehmen daran, einen hohen Datenreifegrad zu entwickeln?

Verstehen sie etwa die Relevanz von Data Maturity nicht? Oder fehlen ihnen vielleicht die richtigen Tools? Vielleicht haben sie einfach noch nicht die richtigen Vorgänge implementiert?

In den meisten Fällen ist es eine Kombination aus allen 3 Gründen.

In diesem Leitfaden tauchen wir in die Welt der Datenreife ein. Die einzelnen Kapitel liefern dir detaillierte Erläuterungen zur Daten-Governance, den 4 Stufen von Data Maturity und zur Demokratisierung von Daten. In dieser Einleitung erfährst du, was genau Data Maturity ist, warum sie wichtig ist und mit welchen Best Practices du sie verbessern kannst.

Was genau bedeutet Data Maturity wirklich?

Data Maturity oder Datenreife beschreibt, wie effektiv ein Unternehmen seine Daten verwaltet und nutzt. Dies umfasst eine Reihe von Faktoren, darunter:

• Daten-Governance: Richtlinien, die festlegen, wie du Daten erfasst, speicherst und auf sie zugreifst,

• Datenqualität: die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz deiner Daten,

• Datenarchitektur: ein Rahmenkonzept, das skizziert, wie du Daten in deinem gesamten Unternehmen strukturierst und verteilst,

• Datenanalysen: die Art und Weise, wie Teams und Analytics-Fachkräfte Daten interpretieren, um wertvolle Insights zu gewinnen,

• Datensicherheit: wie dein Unternehmen Daten gemäß den gesetzlichen Bestimmungen und Compliance-Standards schützt,

• Datenkompetenz: wie einfach es für Mitarbeitende ist, innerhalb deines Unternehmens auf Daten zuzugreifen und diese zu interpretieren, und

• Entscheidungsfindung: wie Stakeholder Daten ausschöpfen, um strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Warum ist Data Maturity wichtig?

Data Maturity verschafft Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. Während Unternehmen mit einem niedrigen Datenreifegrad auf ihr Bauchgefühl vertrauen oder einfach das nachahmen, was alle anderen machen, nutzen datenreife Unternehmen quantitative und qualitative Insights, um auf innovative und personalisierte Weise eine Beziehung zu ihren Zielgruppen aufzubauen – und somit das Geschäftswachstum anzukurbeln.

Tatsächlich kam ein IDC-Whitepaper, gesponsert von Heap (jetzt Teil der Contentsquare-Gruppe) zu dem Ergebnis, dass Data Maturity einen direkten Einfluss auf die Performance hat:

• Unternehmen mit reiferen Datenpraktiken erzielen in jeder Hinsicht 2,5-mal bessere Geschäftsergebnisse.

• Über 80 % von datenreifen Teams können innerhalb von Minuten bzw. Stunden Antworten auf datenbezogene Fragen finden, im Gegensatz zu den Tagen bzw. Wochen, die weniger datenreife Teams benötigen.

• 39 % von datenreifen Organisationen verzeichnen einen Net Promoter Score® (NPS) über 60. Im Vergleich trifft das auf nur 15 % der datenunreifen Organisationen zu.

Was sind die 4 Phasen eines Data-Maturity-Modells?

Die 4 Phasen eines Data-Maturity-Modells lauten:

1. Datenexploration: Dies ist die erste Phase, in der ein Unternehmen die Bedeutung einer Datenstrategie und ihre Vorteile gerade realisiert, aber noch nicht über die notwendigen Rahmenkonzepte verfügt, um die eigenen Datenanalysen optimal auszunutzen.

2. Datengrundwissen: Dies ist die zweite Phase, in der ein Unternehmen beginnt, Datenanalysen zu priorisieren und neue Systeme, Tools und Prozesse zu implementieren. 

3. Datenbasiertheit: Das ist Phase 3, in der ein Unternehmen nun effektiv fortgeschrittene Datenanalysen nutzt, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

4. Datentransformation: Dies ist Phase 4, in der die Organisation Daten ins Zentrum all ihrer Prozesse, Systeme und Entscheidungsfindungen auf Makro- und Mikroebene gestellt hat.

Die Bezeichnungen für diese Phasen können manchmal leicht abweichen, aber ihre Hauptmerkmale sind immer dieselben.

📖 Lies dir auch unseren umfassenden Artikel über die 4 Phasen von Data Maturity durch.

Wie lässt sich deine Data Maturity verbessern?

Um deine Data Maturity zu verbessern, solltest du folgende Maßnahmen ergreifen:

• Konsolidiere oder verbinde deine Datenquellen, sodass alle Mitarbeitenden im Unternehmen über eine Single Source of Truth für Daten verfügen, anstelle von mehreren unterschiedlichen Tools.

• Biete allen Teams Schulungen zur Datenkompetenz an und integriere diese auch in das Onboarding von neuen Mitarbeitenden.

• Schaffe klare Prozesse und Systeme rund um Daten-Governance, Datenmanagement und Datensicherheit.

• Sorge für eine konsistent hohe Datenqualität, um sicherzustellen, dass alle Daten stets sauber, korrekt und aktuell sind.

• Nutze Daten, um eine Entscheidungsfindung anzuleiten und KPIs für dein Business festzulegen.

• Demokratisiere Daten in deinem gesamten Unternehmen mittels Self-Service-Tools, die Insights in Echtzeit liefern.

Katapultiere dein Unternehmen noch heute in die Datentransformationsphase

Ein „datentransformiertes” Unternehmen zu sein, bedeutet Arbeit mit Daten auf höchstem Reifeniveau: Deine Data Maturity ist untrennbar damit verbunden, wie du deine Arbeit angehst, besprichst und präsentierst. Sie beeinflusst, wie neue Mitarbeitende eingearbeitet werden, wie du Strategien und Gründe für neue Prozesse und Produkte konzipierst, wie du über deine Erfolge und Misserfolge kommunizierst und letztendlich: woran du deinen Erfolg festmachst. 

Um loszulegen, solltest du Daten in Echtzeit über Self-Service-Tools wie Contentsquare verfügbar machen. Schule deine Teams in der Durchführung von Analysen der Customer Journey. Verdeutliche allen, welches Geschäftswachstumsmodell du verfolgst. Fördere deine Data Maturity, indem du deine Teams zu datengestützten Entscheidungen anregst. Und freut euch gemeinsam über neue Erkenntnisse, die ihr sowohl aus Erfolgen als auch aus Misserfolgen zieht.

Denk daran, dass sich diese Praktiken im Laufe der Zeit weiterentwickeln müssen. Warte also keinen Augenblick länger, um deine Reise zur Datentransformation anzutreten!

FAQs zu Data Maturity