Künstliche Intelligenz (KI) erfordert ein gut strukturiertes Datenmanagement. Es bildet die Grundlage für KI-Lösungen, die das volle Potenzial eines Unternehmens freisetzen und dabei helfen, seine strategischen Ziele zu verwirklichen. Das tiefe Fachwissen der Mitarbeiter in den verschiedenen Abteilungen spielt bei der Datenorganisation eine entscheidende Rolle. Die Realität ist, dass wertvolle Daten oft ungenutzt bleiben, weil die zuständigen Teams und Abteilungen nicht effektiv kommunizieren oder keine gemeinsame "Sprache" finden. Es ist ein Mentalitätswandel erforderlich, bei dem eine datengesteuerte Kultur die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch über alle Abteilungen hinweg fördert und die Nutzer von Daten und KI befähigt. So wird der Weg für einen nachhaltigen KI-Erfolg geebnet.
Eine Datenkultur umfasst Verhaltensweisen, Einstellungen und Praktiken im Zusammenhang mit Daten innerhalb einer Organisation. Sie bildet die Grundlage für datengesteuerte Entscheidungsfindung und schafft eine Umgebung, in der Daten als wichtiges strategisches Gut geschätzt werden. Um eine robuste Datenkultur zu implementieren, hat diconium ein Datenkultur-Architektur-Framework entwickelt, das Datenstrategie, Datenführung, Daten-Governance und Datenkompetenz ganzheitlich integriert. Dieses Quartett zielt darauf ab, Daten in die DNA des Unternehmens einzubetten:
- Datenstrategie: Mit einer Datenstrategie richten Unternehmen ihre Datennutzung an den Geschäftszielen und der Gesamtstrategie des Unternehmens aus. Dies gewährleistet, dass Dateninitiativen die Gesamtvorstellung der Organisation unterstützen.
- Datenführerschaft: Kommuniziere eine klare Vision davon, wie Daten und Analysen den Geschäftswert steigern können, gehe mit gutem Beispiel voran und fördere konsequent eine datenzentrierte Denkweise.
- Datenverwaltung:. Effektives Datenmanagement gewährleistet Datenqualität, -sicherheit und -konformität durch wohldefinierte Richtlinien und Praktiken. Dies baut Vertrauen in die Datenressourcen auf und sichert die Einhaltung rechtlicher Standards.
- Datenkompetenz: Befähige Mitarbeiter auf allen Ebenen, Daten zu verstehen, zu interpretieren und effektiv zu nutzen. Dies fördert kontinuierliches Lernen und kultiviert eine Kultur, die datengesteuerte Entscheidungsfindung schätzt
In größeren Unternehmen spielen die einzelnen Abteilungen eine immer wichtigere Rolle bei der Datenorganisation. In enger Zusammenarbeit mit dem zentralen Datenteam übernehmen sie mehr Datenverantwortung und stellen spezifische Datensätze und wertvolles Fachwissen zur Verfügung. In kleineren Unternehmen mit weniger Mitarbeitern und geringerer Komplexität können zentralisierte Datenarchitekturen ausreichend sein. Die beste Struktur für die Datenorganisation hängt von verschiedenen Faktoren ab, z. B. von der Unternehmensgröße, der geschäftlichen Komplexität, der Anzahl der Teams, den Datenquellen, den Datenverwendungsfällen und der Datenfragmentierung. Im Wesentlichen gibt es drei Modelle:
- Zentralisiertes Modell: Ein zentrales Team verwaltet alle Daten. Dieses Modell empfiehlt sich für kleinere Organisationen oder solche, die gerade erst mit der Datenverarbeitung beginnen, da es die Kontrolle und Überwachung vereinfacht.
- Dezentrales Modell: Jede Abteilung verwaltet ihre eigenen Daten. Dieser Ansatz ist ideal für agile Organisationen, in denen Geschwindigkeit und Abteilungsautonomie Priorität haben, was bei Startups oft der Fall ist.
- Föderiertes Modell: Dies ist eine Kombination aus zentralisiertem und dezentralisiertem Modell. Ein zentrales Team gibt die Richtlinien vor, während die Abteilungen ihre spezifischen Datenanforderungen selbständig bearbeiten. Dieses Modell eignet sich für große, komplexe Organisationen, die sowohl Kontrolle als auch Agilität benötigen.
Mit dem Aufkommen von immer mehr Daten- & KI-bezogenen Berufen könnte der Eindruck entstehen, dass sie die alleinigen Verantwortlichen für das Thema sind. Es ist jedoch wichtig, diejenigen, deren Arbeit von der Datenqualität betroffen ist, nicht zu entfremden. Eine unternehmensweite Datenkultur funktioniert nur, wenn alle Mitarbeiter von der Geschäftsführung bis zum operativen Personal einbezogen sind. Verstehe, dass jeder nicht nur ein Datenkonsument, sondern gleichzeitig auch ein Datenerzeuger ist (Redman, 2023). Neben der technischen Implementierung ist es wichtig, Unterstützung für diesen kulturellen Wandel zu bieten. Hier sind vier Schritte für die Implementierung:
Unser Tipp: Bewerte regelmäßig und verbessere Datenpraktiken, um sie an aktuelle Entwicklungen und neue Technologien anzupassen. Auch die bereichsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Abteilungen ist notwendig, um Datensilos abzubauen und Erkenntnisse gemeinsam zu teilen.
Oft reicht ein kleiner Anstoß, um Prozesse innerhalb eines Unternehmens in Gang zu setzen. Als Übersetzer und Wissensvermittler unterstützen wir Unternehmen nicht nur beim Aufbau der Datentechnologie, sondern auch in allen Fragen der Ausbildung und Entwicklung, wie zum Beispiel der Implementierung und Etablierung einer einzigartigen Datenkultur. Kurz gesagt, wir schaffen das richtige Klima für diesen Wandel, planen und gestalten diesen kulturellen Umbruch und stehen unseren Kunden als langfristige Partner zur Seite, um sie in datengesteuerte Unternehmen zu verwandeln und ideale Bedingungen für alle zukünftigen KI-Projekte zu bieten. Wenn du Fragen hast, zögere nicht, uns zu kontaktieren!
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