Wie du eine starke Strategie für die Demokratisierung von Daten entwickelst (und warum du sie brauchst)

Jedes Brainstorming für neue Produkt-Features ist spannend. Doch die Begeisterung kann schnell verpuffen, sobald man versucht, Vorschläge mit Daten zu untermauern, die über verschiedene Abteilungen deines Unternehmens verstreut oder schwer abrufbar sind. Hinzu kommt, dass man manchmal tagelang auf den Bericht von Analysefachkräften warten muss. Das ist frustrierend und bremst deinen Fortschritt aus.

Genau hier kommt die Demokratisierung von Daten ins Spiel. Sie durchbricht Barrieren und macht Daten für dich und dein gesamtes Team leicht zugänglich. Schluss mit Wartezeiten und Datensilos – her mit einem schnellen und unkomplizierten Zugriff auf Insights, die dir helfen, smarte und innovative Entscheidungen zu fällen.

Dieser Artikel untersucht, was du brauchst, um eine echte Datendemokratie aufzubauen. Dazu gehört ein Verständnis dafür, was Datendemokratisierung bedeutet, warum sie wichtig ist und wie du sie herbeiführen kannst.

Was genau ist Datendemokratisierung?

Datendemokratisierung bedeutet, Daten für alle zugänglich zu machen, unabhängig von ihren technischen Fertigkeiten. Ziel ist es, sicherzustellen, dass alle Mitglieder deiner Organisation – auch solche ohne Technikexpertise – benötigte Daten unkompliziert abrufen können. Und zwar wann immer sie sie brauchen, ohne um Hilfe bitten zu müssen.

Warum brauchst du eine Demokratisierung von Daten?

Im Kern geht es bei der Datendemokratisierung darum, alltägliche Datenherausforderungen zu bewältigen, die uns allen begegnen. Die meisten davon betreffen die Datenarchitektur – also die Blaupause dafür, wie die Daten deines Unternehmens organisiert und genutzt werden. Dieses strukturelle Design organisiert Daten-Flows und Speicherlösungen und sorgt dafür, dass die richtigen Daten den richtigen Personen zur richtigen Zeit zur Verfügung stehen.

Durch die Vereinfachung aller Schritte, die mit dem Umgang mit Informationen zu tun haben, stellt eine Datendemokratie Folgendes sicher:

• Optimierung der Datenspeicherarchitektur, sodass Daten leichter gefunden und eingesetzt werden können,

• Entfernung von Barrieren, damit Teams Informationen freier austauschen und nutzen können,

• Straffen des Datenmanagements, um die Datenverarbeitung einfacher und intuitiver zu gestalten,

• Stärkung der Datensicherheit, um das Risiko von Datenschutzverletzungen und Leaks zu verringern.

Auf diese Weise gelangen wertvolle Daten in die Hände der Personen, die sie am besten einsetzen können. Wenn Teams mit den richtigen Daten arbeiten, befähigt sie dies dazu, fundierte Entscheidungen zu treffen, die allen zugutekommen – sowohl Einzelpersonen als auch deinem gesamten Business. Dies hilft nicht nur bei der Problemlösung, sondern regt deine Mitarbeitenden auch dazu an, neugierig und innovativ zu bleiben und sich zu fragen: „Welcher Mehrwert lässt sich noch aus diesen Daten ziehen?“

Datendemokratisierung vs. Daten-Governance

Datendemokratisierung und Daten-Governance sind verwandte Konzepte, aber sie beschreiben nicht dasselbe.

• Bei der Datendemokratisierung geht es darum, Daten für ein breiteres Publikum nutzbar und zugänglich zu machen.

• Die Daten-Governance nutzt Richtlinien, um zu garantieren, dass diese Daten ordnungsgemäß verwaltet und ihre Qualität und Sicherheit gewahrt werden. 

Beide sind unerlässlich für ein durch und durch datenbasiertes Unternehmen bzw. Produkt. Gemeinsam sorgen sie dafür, dass deine Daten stets korrekt, zuverlässig und risikofrei bleiben, während sie gleichzeitig allen Mitarbeitenden die Unterstützung und Ressourcen zur Verfügung stellen, die sie brauchen, um die Vorteile deiner Daten voll auszuschöpfen.

So entwickelst du eine Strategie für die Datendemokratisierungˆ

Daten allen zugänglich zu machen, klingt erstmal gut, kann aber in der Praxis eine Herausforderung sein. Eine Strategie zur Datendemokratisierung umfasst einen klaren Plan mit konkreten Schritten, Anleitungen und den richtigen Tools, um dies umzusetzen.

Schauen wir uns einmal an, wie du und deine Organisation Initiativen zur Demokratisierung von Daten entwickeln können.

1. Analysiere deine aktuelle Datenlandschaft.

Analysiere deine bereits vorhandenen Daten, wer sie nutzt und wie sie zurzeit abgerufen und gemanagt werden. Ein Verständnis für den gegenwärtigen Zustand deines Datenmanagements hilft dir dabei, Verbesserungspotenziale zu erkennen.

Führe dir vor Augen, wie deine verschiedenen Teams typischerweise mit Daten arbeiten und welche Tools und Ressourcen sie zur Erfüllung ihrer anstehenden Aufgaben (JTBDs oder „Jobs To Be Done”) einsetzen. Zum Beispiel:

• Das Produktteam verlässt sich auf Nutzerfeedback und Produktanalysetools zur Identifizierung von Trends, Entwicklung von Features und Steigerung des Kundenmehrwerts.

• Das Marketingteam nutzt Analyseplattformen, um die Performance von Kampagnen und Kundenverhaltensdaten zu tracken, damit es in Zukunft ansprechenderen Content gestalten kann.

• Das Growth-Team nutzt Daten, um Experimente durchzuführen, bspw. A/B-Tests auf Optimierungsplattformen, und um personalisierte digitale Experiences bereitzustellen.

• Der Vertrieb arbeitet mit CRM-Systemen, um Kundeninteraktionen zu analysieren, vielversprechende Interessenten zu identifizieren und die Verkaufstaktiken zu verfeinern. 

• Führungskräfte nutzen Business-Intelligence-Tools, um die Performance zu überwachen und fundierte Entscheidungen über zukünftige Investitionen zu treffen.

Geh nicht einfach davon aus, dass du genau Bescheid weißt, wie deine Mitarbeitenden im Unternehmen mit Daten umgehen – frage sie direkt danach. Fragen wie: „Wie nutzt du Daten, um deine Ziele zu erreichen und was schränkt dich dabei ein?“ oder „Was möchtest du mit noch nicht analysierten Daten tun?“ tragen dazu bei, dass deine datenorientierten Zielvorgaben gesamtheitlich und realistisch formuliert bleiben.

Untersuche anschließend, was funktioniert und was nicht. Suche nach Engpässen und Bereichen, in denen bessere Tools oder erweiterte Zugriffsberechtigungen deinen Teammitgliedern helfen könnten, ihre Ziele schneller zu erreichen. Die Idee ist, das Qualitätsniveau deiner Daten nachzuvollziehen und zu analysieren, wie diese zwischen den verschiedenen Bereichen deines Unternehmens zirkulieren (oder eben nicht). 

2. Entwerfe ein Rahmenkonzept für deine Datendemokratisierung

Ein Rahmenkonzept dient nicht nur als Leitfaden für die Implementierung, sondern stellt auch sicher, dass deine Strategie zur Datendemokratisierung mit den Geschäftszielen sowie den Bedürfnissen und Erwartungen deiner Mitarbeitenden übereinstimmt. So bleibt jede Person, die mit Daten arbeitet, produktiv und trägt zu deinem letztendlichen Ziel bei: einer reibungslosen, datengestützten Experience. 

Überlege dir, was du mit der Datendemokratisierung erreichen möchtest, und formuliere einen Plan, der diesen Zielen entspricht:

• Definiere deine datenorientierten Zielvorgaben: Vielleicht möchtest du deinen Umsatz steigern, deinen Gewinn verbessern oder die Verwaltung und den Transfer deiner Daten vereinfachen, während ihr Umfang wächst und auch dein Unternehmen expandiert.

• Erstelle Richtlinien für den Datenzugriff: Nutze dein neues Verständnis für Datenoperationen, um Möglichkeiten zur Änderung, Erstellung und Umsetzung von Richtlinien ausfindig zu machen, die Daten aus Datensilos befreien und sie Nutzenden zugänglich machen. Jetzt wäre auch ein guter Zeitpunkt, um festzulegen, wie Tools, Automatisierungen und AI dazu beitragen können, deine Vision zu verwirklichen. Das bringt uns zu unserem nächsten Schritt.

3. Wähle die richtigen Tools für die Datendemokratisierung

Die Demokratisierung von Daten beginnt mit der richtigen Datenarchitektur, aber sie wird durch das richtige Toolkit verstärkt. 

Investiere in Produkte, die dein Team dabei unterstützen, effizient mit Daten zu arbeiten, um Insights zu gewinnen und Entscheidungen auf Datenbasis zu treffen, ohne auf andere angewiesen zu sein. Je nach der Größe und dem Grad an Data Maturity deines Unternehmens könnte es von folgenden Aspekten profitieren:

• Tools für die Datenvisualisierung: Diese wandeln komplexe Daten in leicht verständliche Diagramme und Grafiken um. Anstatt sich durch Rohdaten zu wühlen, nutzen Marketingteams, die den Erfolg einer Kampagne messen müssen, Tools wie Tableau oder Power BI, um visuelle Berichte zu erstellen, die Trends und Insights anschaulich abbilden. 

• Offene Datenplattformen: Diese zentralisieren öffentlich verfügbare Daten und ermöglichen so allen Nutzenden den Zugriff und die Verwendung besagter Daten für ihre eigenen Zwecke. Beispielsweise nutzen Produktteams Plattformen wie Data.gov oder das Open Data Portal der Weltbankgruppe, um öffentlich verfügbare Datensätze für Marktforschungen, Wettbewerbsanalysen, Nutzerdemografien und ‑präferenzen sowie geografische und wirtschaftliche Daten zu finden. 

• Datenkataloge: Diese bieten einen durchsuchbaren Index verfügbarer Datensätze und erleichtern Nutzenden so das Lokalisieren und Abrufen der Daten, die sie brauchen. Datenkatalog-Tools wie CKAN oder Socrata helfen digitalen Teams dabei, spezifische Datensätze schnell zu finden, ohne erst unzählige Datenbanken nach ihnen durchsuchen zu müssen.

• Tools für die Daten-Governance: Diese helfen dir dabei, deine Datenbestände zu managen und zu schützen. Mit ihnen stellst du auch sicher, dass die Daten korrekt, sicher und gesetzeskonform bleiben. Marketingteams, die Kundendaten verarbeiten und diese geschützt und rechtssicher aufbewahren müssen, verwenden etwa Tools wie Collibra oder Informatica, die sie dabei unterstützen, die richtigen Regeln und Kontrollen zu verwalten und durchzusetzen. 

• Self-Service-Analysetools: Diese ermöglichen Nutzenden die selbstständige Durchführung von Datenanalysen, ohne auf deine Entwicklungsabteilungen oder Data-Teams angewiesen sein zu müssen. Self-Service-Analysetools wie Contentsquare oder Google Analytics befähigen deine Teams nicht nur zu einem reinen Zugriff auf Daten, sondern auch dazu, Datenberichte und ‑analysen zu einem festen Bestandteil ihrer täglichen Routinen zu machen. 

So nutzt du Contentsquare für die Datendemokratisierung

Die Experience-Intelligence-Plattform von Contentsquare bringt Klarheit in die Art und Weise, wie du Kundendaten sammelst und nutzt. 

In einer idealen Datendemokratie nutzen Teams in den Bereichen Produkt, Marketing und Analytics die folgenden Features und Funktionalitäten von Contentsquare, um fundierte Entscheidungen zu treffen und User Experiences zu optimieren, ohne erst auf spezialisierte Hilfe warten oder um diese bitten zu müssen:

• AI Insights: Verstehe zentrale Metriken und erhalte AI-basierte Zusammenfassungen in Echtzeit, kombiniert mit smarten Alerts und Empfehlungen von Contentsquares AI, Sense. Teams können die digitalen Experiences ihrer Kund:innen nachvollziehen und datengestützte Entscheidungen treffen, indem sie Sense über ein nutzerfreundliches Interface ganz simple Fragen stellen. Dank der zentralen Übersicht über Nutzerverhaltensdaten – darunter wo, wie und warum Kund:innen mit deinem Produkt oder deiner Website interagieren –, wird es für alle viel leichter, kundenorientierte Insights zu verstehen und auszunutzen.

• Data Integration: Kombiniere User-Experience-Daten mit Insights aus anderen Tools, z. B. CRM- oder A/B-Testplattformen. Diese Integrationen tragen dazu bei, Daten aus verschiedenen Quellen zu vereinheitlichen und so ein vollumfängliches Abbild des Nutzerverhaltens sowie eine bessere Entscheidungsfindung über alle Abteilungen hinweg zu ermöglichen. 

• Session Replay: Sieh dir Replays davon an, wie echte Nutzende mit Produkten, Websites oder Apps interagieren. Das Auswerten von Session Replays hilft deinem Team zu verstehen, wie deine Kund:innen verschiedene Features nutzen, wo sie möglicherweise nicht weiterkommen und was du verbessern kannst, um deine Customer Experience zu optimieren. 

• Heatmaps: Erkenne, wo Nutzende auf einer Seite klicken, scrollen und wie viel Zeit sie dort verbringen. Heatmaps liefern visuelle Insights rund um Nutzerinteraktionen mit verschiedenen Seitenelementen wie Calls-to-Action (CTAs) und Bildern. Das hilft Teams dabei, Design und Funktionalität basierend auf tatsächlichen Nutzerinteraktionen perfekt aufeinander abzustimmen.

• Journey Analysis: Bilde die gesamte Customer Journey ab, vom ersten Besuch bis zur letztendlichen Conversion. Mit diesem Feature erkennen Teams, wo Nutzende auf Hindernisse stoßen oder abspringen. Das liefert wertvolle Insights für die Verbesserung eines jeden einzelnen Schritts der User Experience.

Dank des einfachen Setups und der aussagekräftigen Insights können sich alle problemlos an die Arbeit machen und auf ihre Aufgaben konzentrieren, ohne sich erst mit komplexen Datenprozessen auseinandersetzen zu müssen. 

Contentsquare bietet deinen Teams nutzerfreundliche Tools, die sie brauchen, um Daten effektiv zu analysieren und zu interpretieren

4. Entwickle ein Schulungsprogramm rund um Datenkompetenz

Für unerfahrene Endnutzende können Datenanalysen überfordernd sein. Um Daten wirklich zu demokratisieren und sie für möglichst viele Mitarbeitende zugänglich zu machen, brauchen diese die notwendigen Fertigkeiten und Kenntnisse, um deine Daten zu verstehen und effektiv zu nutzen. 

Investitionen in Schulungsprogramme sind also unabdingbar, um die allgemeine Datenkompetenz in deinem Unternehmen zu verbessern und sicherzustellen, dass Daten stets klar und verständlich präsentiert werden.

• Informiere deine Mitarbeitenden darüber, wie die Demokratisierung von Daten ihre Performance verbessern und zu besseren Ergebnissen führen kann.

• Stelle sicher, dass alle den Kompetenzbereich, die Relevanz und die Prozesse rund um deine Daten verstehen.

• Gehe die Features jeder Datenplattform durch. Behandle auch, wie sie zu navigieren sind sowie man Schritt für Schritt an die Eingabe, den Abruf und die Interpretation von Daten herangehen kann.

• Wende dich an Datenexpert:innen und Führungskräfte, die über ein bereits vorhandenes Verständnis und Fachwissen in diesem Bereich verfügen, um alle Beteiligten an Bord zu holen und die Datenkompetenz zu einem festen Bestandteil des Onboardings von neuen Mitarbeitenden zu machen.

5. Lege Richtlinien für die Daten-Governance fest

Damit die Datendemokratisierung effektiv bleibt, müssen Nutzende den Daten, auf die sie zugreifen, vertrauen können. Wenn sie an deren Genauigkeit oder Relevanz zweifeln, werden sie sie nicht einsetzen. Hier kommen Richtlinien zur Daten-Governance ins Spiel, denn diese stellen sicher, dass deine Daten zuverlässig sind und aktuellen Standards entsprechen. 

Strenge Richtlinien zur Daten-Governance gewährleisten zudem die Sicherheit und Vertraulichkeit von Daten. Solche Richtlinien definieren, wie genau Daten geschützt werden sollten, wer auf sie zugreifen darf und unter welchen Umständen.

Hier erklären wir dir, wie du einige Regeln aufstellen kannst, um die Qualität, Sicherheit und Compliance deiner Daten sicherzustellen und gleichzeitig ihre offene Zugänglichkeit aufrechtzuerhalten: 

• Schaffe Vertrauen in die Qualität deiner Daten: Datenprogramme sind nutzlos, wenn Anwender:innen kein Vertrauen in die Qualität der zugänglichen Informationen haben. Eine Lösung wie Master Data Management (MDM) – welche für jede Person oder jeden Standort in einem Business einen zentralen Stammdatensatz (Master Data Record) erstellt – ist eine gute Möglichkeit, um qualitätsbezogene Probleme anzugehen und zu lösen. Indem du eine vertrauenswürdige und verbindliche Einsicht in deine Business-Daten etablierst, kannst du diese besser verwalten und über das gesamte Unternehmen hinweg sicher teilen.

• Lege Richtlinien für die Datensicherheit und den Datenschutz fest: Zugänglichere Daten sind nicht gleichzusetzen mit einem universellen Zugriff für alle und überall. Sichere deine Daten und garantiere ihre Effizienz, indem du festlegst, dass Teams nur auf die Daten zugreifen können, die ihrem Wissensstand, ihren Fähigkeiten und ihren Bedürfnissen entsprechen. So erhalten deine Mitarbeitenden die Ressourcen und Unterstützung, die sie brauchen, um sich im Umgang mit deinen Daten zuversichtlich und kompetent zu fühlen, während sie sie gleichzeitig sicher und verantwortungsvoll einsetzen.

• Definiere Rollen und Verantwortlichkeitsbereiche für das Datenmanagement: Klare Rollen und Verantwortlichkeiten erleichtern die Demokratisierung von Daten. Wenn alle ihren Platz im Datenökosystem kennen, lässt sich ein breiterer Datenzugriff einfacher gewährleisten, ohne Kompromisse bei ihrer Qualität oder Sicherheit eingehen zu müssen. Zentrale Rollen sind die Datenverwaltung (Personen, die Datensätze managen und überwachen), Datenverwahrung (Personen, die für die Datenspeicherung, ‑sicherheit und ‑sicherung zuständig sind) und Datennutzung (Personen, die für ihre täglichen Aufgaben auf Daten zugreifen und sie einsetzen).  

• Lege Verfahren für den Datenaustausch und die Zusammenarbeit fest: Solche Verfahren garantieren einen verantwortungsvollen und effektiven Datenaustausch innerhalb deines Unternehmens oder mit deinen externen Partnern. Jetzt wäre z. B. ein guter Zeitpunkt, eine Vertraulichkeitsvereinbarung bezüglich der Weitergabe von Verkaufsdaten an externe Service-Drittanbieter zu formulieren oder zu deklarieren, dass Kundendaten ausschließlich für Analysen zur Verbesserung der User Experience, nicht für unautorisierte Marketingaktivitäten, verwendet werden dürfen. 

Durch das Festlegen klarer Erwartungen und Richtlinien öffnest du deine Daten. Denn so können alle innerhalb deiner Organisation von ihnen profitieren, ohne sich dabei Rechts- oder Sicherheitsrisiken auszusetzen.

Nächste Schritte auf dem Weg zur Datendemokratisierung

Jetzt ist es Zeit, deine Strategie zur Datendemokratisierung umzusetzen, ihre Performance zu tracken und sie bei Bedarf anzupassen. Dank deiner Bemühungen wirst du bald Ergebnisse sehen: ein klarer und intuitiver Ansatz, der es für alle leichter macht, tatsächlich mit Daten arbeiten zu wollen. 

Sobald alle Mitarbeitenden ihre Rollen im Gesamtprozess verstehen, wird sich dein Unternehmen hinter deine Strategie zur Datendemokratisierung stellen und dich beim Verbessern bestehender Prozesse und Hilfsmittel sowie bei der Einführung von neuen Vorgängen und Tools unterstützen. Gemeinsam steigert ihr eure Effizienz, gewinnt neue Insights und schafft eine Kultur, in der Mitarbeitende sich darauf freuen können, das ganze Potenzial von Daten voll auszuschöpfen. 

FAQs zur Demokratisierung von Daten