Was ist ein Datenreifemodell? Definition, Phasen und Vorteile • BUOM

16. September 2021

Datenreifemodelle sind Geschäftstools, die es einer Organisation ermöglichen, zu bewerten, wie ihre Mitarbeiter Daten nutzen. Sie bestimmen die Datenmanagementkompetenz eines Unternehmens, indem sie dessen aktuelle Praktiken und Richtlinien untersuchen. Das Verständnis von Datenreifemodellen kann Ihnen helfen, Daten effektiver zu nutzen und bessere Ziele für Ihr Unternehmen zu setzen. In diesem Artikel erklären wir Datenreifemodelle, einschließlich ihrer Definition, Bedeutung und Phasen, und untersuchen, wie Unternehmen dieses Tool nutzen können.

Was ist ein Datenreifemodell?

Ein Datenreifemodell ist ein Rahmenwerk zur Beurteilung des Reifegrads der Datennutzung eines Unternehmens. Der Datenreifegrad ist der Grad, auf dem ein Unternehmen Daten in seine Abläufe integriert. Ein höherer Reifegrad der Daten setzt eine effiziente Nutzung der Daten voraus. Datenreifemodelle können Unternehmen dabei helfen, Strategien zur Verbesserung der Datennutzung zu entwickeln. Da es keinen Standard für die Datenreife gibt, gibt es verschiedene Modelle, die dabei helfen, verschiedene Arten von Unternehmen anhand ihrer Merkmale oder Ziele zu bewerten.

Was sind die Phasen eines Datenreifemodells?

Das Verständnis der Phasen der Datenreife hilft Unternehmen, die Entwicklung ihrer Datennutzung zu planen. Hier sind die vier allgemeinen Phasen eines Datenreifemodells:

1. Bewusstseins- oder Entdeckerphase

Dies ist die Einstiegsebene, auf der ein Unternehmen zunächst eine Datenstrategie entwickelt. In dieser Phase verlässt sich das Unternehmen auf interne Daten, die es von Unternehmensservern durch Umfragen und andere interne Datenmesstools sammelt, und nicht auf Online- oder externe Datenquellen. Diese Daten dienen in erster Linie der Berichterstattung und nicht der Beeinflussung des Geschäftsbetriebs.

2. Eigentümer- oder Benutzerphase

Der zweite Schritt besteht darin, die Bedeutung von Daten zu verstehen und zu verstehen, wie sie den Geschäftsbetrieb verbessern können. Auf dieser Ebene nutzt das Unternehmen Daten, um Entscheidungen zu treffen. Mitarbeiter analysieren Daten, um die Ergebnisse geschäftlicher Maßnahmen zu messen und den Fortschritt bei der Erreichung ihrer Ziele zu verfolgen. Aufgrund dieser erhöhten Datennutzung sind Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz der Unternehmensdaten vorhanden und häufig auch die Einbindung automatisierter Prozesse zur Aufrechterhaltung des Datenflusses.

3. Proaktive oder Führungsphase

In diesem fortgeschrittenen Stadium der Datenreife geht es darum, die Verwendung von Daten in früheren Phasen zu beobachten und dieses Wissen zu nutzen, um die Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt zu verbessern. In dieser Phase erstellen Unternehmen einen benutzerfreundlichen Prozess für den Zugriff auf Daten und fördern die Datenkompetenz und grundlegende Datenanalysefähigkeiten bei allen Fachleuten, nicht nur bei Datenwissenschaftlern oder -analysten.

Ein weiteres wichtiges Merkmal dieser Phase der Datenreife ist die Art und Weise, wie Fachleute diese Daten teilen. Auf dieser Ebene können Mitarbeiter Daten intern und extern teilen und so Unternehmensdaten nutzen, um die Kundenzufriedenheit und die interne Produktivität zu verbessern.

4. Follower- oder Innovator-Phase

Im letzten Schritt nutzt das Unternehmen seine Daten, um Veränderungen im Unternehmen voranzutreiben. Auf diesem Reifegrad berücksichtigen Unternehmensleiter Daten, wenn sie Unternehmensziele festlegen. Dies kann ihnen dabei helfen, innovativere Geschäftsmethoden zu entwickeln. Beispielsweise kann ein Unternehmen Produktionsdaten nutzen, um neue Leistungsziele festzulegen und neue Techniken zu erlernen, die den Mitarbeitern helfen, ihre täglichen Aufgaben erfolgreich zu erledigen.

Wie werden Datenreifemodelle verwendet?

Fachleute nutzen Datenreifemodelle, um die aktuellen Datenmanagementpraktiken ihres Unternehmens zu analysieren. Dies hilft ihnen zu bestimmen, welche Ziele sie setzen können und wie sie dem Unternehmen helfen können, auf eine höhere Ebene zu gelangen. Wenn Unternehmen sich auf einer höheren Stufe des Datenreifemodells befinden, können sie Datenanalysen in ihre Geschäftspraktiken integrieren, was zu effektiven datengesteuerten Entscheidungen führen kann.

Um das Datenreifemodell effektiv zu nutzen, markieren Profis bestimmte Datenmeilensteine ​​in ihrem Unternehmen. Gibt es beispielsweise mehrere Mitarbeiter, die zwar Daten interpretieren können, aber nicht in der Position eines Datenanalysten oder Datenwissenschaftlers tätig sind, befindet sich das Unternehmen mindestens in der zweiten Reifestufe. Durch die Verfolgung von Meilensteinen und die Verfolgung der gesamten Datennutzung können Unternehmen ihre Ziele besser erreichen.

Warum sind Datenreifemodelle wichtig?

Das Verständnis von Datenreifemodellen und deren Einsatzmöglichkeiten in Ihrem Unternehmen kann Ihnen helfen, Ihre Geschäftspraktiken besser zu verstehen. Hier sind einige weitere Vorteile, die Datenreifemodelle bieten können:

Leitet die Entscheidungsfindung

Die Verwendung von Datenreifemodellen hilft einem Unternehmen zu verstehen, wie jeder Mitarbeiter Daten bei seinen Entscheidungen verwendet. Indem Unternehmen Unternehmensdaten zugänglich machen und den Zugriff fördern, können sie Fachleuten dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Wenn sich Managementexperten beispielsweise bei der Interpretation von Daten wohl fühlen, können sie diese Informationen nutzen, um die Leistungsträger ihres Unternehmens auf ihrem beruflichen Weg zu unterstützen und leistungsschwächere Mitarbeiter zu höherer Produktivität zu führen.

Erweitert die Fähigkeiten der Mitarbeiter

Wenn Unternehmen die zweite Datenreifestufe erreichen, werden Daten- und Informationskompetenzkompetenzen zu einem wichtigen Vorteil. Wenn viele Personen in einem Unternehmen Daten teilen und interpretieren, kann dies andere Mitarbeiter dazu ermutigen, mehr über die Daten und deren Integration zu erfahren. Managementexperten können dann ermitteln, welche Mitarbeiter das größte Potenzial im Datenmanagement aufweisen, was zu Beförderungen und Leistungssteigerungen führen kann.

Unterstützt die Zielsetzung

Unternehmensleiter können bei der Festlegung von Geschäftszielen das Datenreifemodell der Organisation berücksichtigen. Neben der Verbesserung der Betriebsabläufe kann das Verständnis des aktuellen Stadiums einem Unternehmen dabei helfen, die nächste Reifestufe zu erreichen. Je ausgereifter ein Unternehmen ist, desto mehr Vorteile kann es aus dem Datenmanagement ziehen. Wenn Unternehmensleiter beispielsweise möchten, dass Mitarbeiter – nicht nur diejenigen in IT-Abteilungen – Daten teilen und in ihre Arbeitsaufgaben integrieren, setzen sich Führungskräfte möglicherweise das Ziel, die Mitarbeitererfahrung durch Datenanalysen zu verbessern.

Schafft effektive Geschäftspraktiken

Der Einsatz von Datenreifemodellen kann Unternehmen dabei helfen, Datenanalysen in ihre Geschäftsabläufe zu integrieren. Mithilfe dieser Tools können Unternehmen häufig effizienter werden, da Daten objektive Orientierungshilfen für Entscheidungen und Zielsetzung bieten können. Bei höheren Reifegraden können Unternehmen beispielsweise Daten nutzen, um fundiertere Budgetpläne zu erstellen oder erreichbare Wachstumsziele festzulegen.

Wenn nicht-leitende Fachkräfte wissen, wie sie auf Daten zugreifen und diese verwenden, können sie diese Informationen nutzen, um ihre kurz- und langfristigen Ziele zu erreichen. Dadurch können ihre Leistungsfähigkeit und ihr Selbstvertrauen gestärkt werden. Wenn ein Fachmann beispielsweise feststellt, dass einer seiner Stammkunden sein Budget gegen Ende des Monats häufig aktualisiert, kann er diese Informationen zu seinem Vorteil nutzen, um bessere Geschäftsvorschläge zu unterbreiten.