Datendemokratisierung entsteht aus dem Anspruch, in den kontinuierlich wachsenden Datenmengen, die Unternehmen erzeugen und erfassen, messbaren Mehrwert zu erschließen. Der Grundgedanke: Je mehr Personen ungehinderten Zugriff auf Daten erhalten, desto größer der Nutzen, der daraus gezogen werden kann.
Definition von Datendemokratisierung
Datendemokratisierung bezeichnet die Freigabe von Datenzugriff, damit normale Endanwender die Daten eines Unternehmens erfassen und analysieren können, ohne auf IT oder andere technische Ressourcen angewiesen zu sein. Das erklärte Ziel: Nicht-Spezialisten sollen einfach über ihre bevorzugten Geräte auf Daten zugreifen können, ohne spezielle Schulungen, Tools oder Fachkenntnisse zu benötigen.
Im Kern bedeutet Datendemokratisierung einen barrierefreien, unternehmensweiten Zugriff auf alle Datentypen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, semistrukturierter Daten sowie Dark Data.
Wirksame Datendemokratisierung umfasst auch einen Weiterbildungsbaustein. So können Anwender mit unterschiedlichem technischem Kenntnisstand – vom Office Management bis zur Ingenieurin – auf Daten zugreifen und damit arbeiten. Darüber hinaus versetzt Datendemokratisierung Nutzer in die Lage, Daten verständlich aufzubereiten und als Grundlage für fundierte Entscheidungen zu nutzen.
Warum sich Unternehmen für Datendemokratisierung entscheiden
Unternehmen entscheiden sich für Datendemokratisierung, weil sie konkrete Effekte erwarten: Sie soll spezifische Zwecke unterstützen und unterschiedliche Bereiche im gesamten Unternehmen gezielt befähigen. Typische Beispiele für die erwarteten Vorteile sind die folgenden.
Kundenservice
Im Kundenservice soll Datendemokratisierung den Informationsumfang erweitern, der Mitarbeitenden im direkten Kundenkontakt zur Verfügung steht, ob telefonisch oder persönlich. Service-Teams sollen schnell auf detailliertere Kundendaten zugreifen können, etwa auf frühere Aktivitäten oder Käufe.
Customer Success
Customer Success lässt sich durch Datendemokratisierung ähnlich gezielt verbessern wie der Kundenservice. Erhalten Teams uneingeschränkten Zugriff auf Kundendaten, können Customer-Success-Teams deutlich detailliertere Informationen zu einzelnen Kunden abrufen. Diese Transparenz schafft die Grundlage, Maßnahmen abzuleiten, um Kundenzufriedenheit zu sichern und zu steigern.
Kundensupport
Von Datendemokratisierung wird erwartet, dass sie den Kundensupport erleichtert, weil mehr Details dazu verfügbar werden, was ein Kunde gekauft hat und wie er Produkte genutzt hat. Diese Informationen sollen Support-Mitarbeitende dabei unterstützen, Probleme präziser zu erkennen und Lösungen schneller zu finden.
Führungsebene
Schneller Zugriff auf 360-Grad-Ansichten aller Unternehmensbereiche soll der Geschäftsleitung helfen, bessere Einblicke in die Performance zu gewinnen und Handlungsfelder klar zu identifizieren. Diese Annahme beruht auf der Idee, dass mehr Daten schneller zu besseren Erkenntnissen führen.
Auch HR-Funktionen sollen durch Datendemokratisierung verbessert werden, da sich Informationen zu Bedarfsanalysen, Leistungsbeurteilungen und Recruiting-Aktivitäten umfassend erfassen und auswerten lassen.
Marketing
Marketingteams sehen in der Datendemokratisierung großes Potenzial: Sie bietet einen strukturierten Zugang zu kunden- und lösungsbezogenen Informationen, um Targeting, Tests sowie die Optimierung von Kampagnen zu unterstützen.
Forschung und Entwicklung
Von der Datendemokratisierung wird erwartet, dass sie Forschungs- und Entwicklungsteams unterstützt, indem sie Zugriff auf große Datenmengen schafft. So lassen sich Verbesserungsfelder und Innovationspotenziale gezielt identifizieren. Teams können Daten aus dem gesamten Unternehmen nutzen, um Einblicke in Kauf- und Nutzungsmuster zu gewinnen und darauf basierend zu steuern, welche neuen Funktionen entwickelt und welche schrittweise eingestellt werden sollen.
Vertrieb
Vertriebsteams sehen in der Datendemokratisierung großes Potenzial, da sie tiefere Kundeneinblicke verspricht. So können Vertriebsorganisationen mit Daten arbeiten, um gezielt die Prospects zu priorisieren, deren Conversion-Wahrscheinlichkeit am höchsten ist. Die durch Datendemokratisierung verfügbaren Informationen sollen außerdem die Erstellung von Buyer Personas unterstützen, auf Basis von Details zu Aktivitäten von Prospects und weiteren relevanten Daten.
Die richtigen Daten, die richtigen Tools, zur richtigen Zeit
Datendemokratisierung setzt voraus, dass Benutzer Zugriff auf die passenden Tools haben, um zur richtigen Zeit ein vollständiges, bereinigtes Set der benötigten Daten bereitzustellen. Ebenso wichtig ist, dass Benutzer Daten verarbeiten und daraus Maßnahmen ableiten können. Dazu müssen ihnen die erforderlichen Werkzeuge zur Datenvisualisierung und -analyse zur Verfügung stehen.
Für die Datendemokratisierung stehen verschiedene Tools zur Verfügung, unter anderem die folgenden.
Datenkataloge
Datenkataloge unterstützen Initiativen zur Datendemokratisierung, indem sie Metadaten nutzen, um ein durchsuchbares Informationsinventar innerhalb der Organisation aufzubauen. So lassen sich Daten für Analyse- und Forschungszwecke schneller und einfacher strukturieren und auffinden. Das ist eine zentrale Voraussetzung für funktionierende Daten-Governance.
Daten-Governance-Tools
Daten-Governance ist entscheidend für erfolgreiche Initiativen zur Datendemokratisierung. Zu den zentralen Funktionen von Daten-Governance-Tools zählen die Verwaltung und der Schutz von Datenbeständen. Wirksam sind solche Initiativen nur, wenn geeignete Systeme sicherstellen, dass Daten korrekt und verfügbar sind und gemäß den Datenschutz - und Sicherheitsanforderungen geschützt werden.
Tools zur Datenvisualisierung
Tools zur Datenvisualisierung unterstützen die Datendemokratisierung, indem sie Anwendern die grafische Darstellung von Daten erleichtern. Durch die vereinfachte Aufbereitung in visuellen Formaten, etwa als Diagramme, Grafiken oder Heatmaps, lassen sich Daten in einer zugänglichen Form teilen.
Self-Service-Analytics-Tools
Da Zugänglichkeit im Zentrum der Datendemokratisierung steht, spielen Self-Service-Analytics-Tools eine wichtige Rolle. Als eine Form von Business-Intelligence-Tools (BI) ermöglichen sie Anwendern den Zugriff auf Daten sowie die Durchführung von Datenanalysen, ohne Unterstützung durch IT-, BI- oder Data-Science-Teams.
Self-Service-Analytics-Tools unterstützen die Datendemokratisierung, indem sie komplexe Datenmodelle durch Überlagerungen ergänzen oder gezielt vereinfachen, sodass sie für eine breite Nutzerbasis zugänglich werden.
Datendemokratisierung und Datenkompetenz
Ohne Datenkompetenz kann ein Datendemokratie-Programm nicht wirksam sein. Da Daten für sich genommen nicht handlungsleitend sind, führt die reine Bereitstellung von Daten für die meisten Benutzer nicht zu messbaren Ergebnissen.
Nur wenige Benutzer verfügen über einen Datenhintergrund und sind bestenfalls unzureichend darauf vorbereitet, Daten effektiv zu nutzen. Eine Datendemokratisierungsinitiative sollte daher eine Komponente zur Datenkompetenz als Ergänzung zu anderen Tools enthalten, damit Informationen nicht nur zugänglich, sondern auch verständlich, nutzbar und in konkrete Maßnahmen überführbar werden.
Schulungen zur Datenkompetenz unterstützen die Datendemokratisierung, indem Benutzer die Fähigkeiten aufbauen, Daten zu lesen, zu analysieren und zu interpretieren. Organisationen, die Datendemokratisierung vorantreiben, müssen Benutzer entsprechend befähigen, damit sie sicher im Umgang mit Daten werden und die erforderliche Routine entwickeln, um Daten als festen Bestandteil ihrer fachlichen Workflows einzusetzen.
Neben der optimalen Nutzung eines Datendemokratisierungsprogramms stärkt Datenkompetenz auch die Datensicherheit. Benutzer im Umgang mit Daten zu schulen bedeutet: ihre Aufgaben effizient zu unterstützen, das Verständnis für den Schutz von Daten und Privatsphäre zu festigen und Verantwortungsbewusstsein für die Einhaltung von Datenschutzregeln zu verankern.
Vor- und Nachteile der Datendemokratisierung
Datendemokratisierung verspricht zahlreiche Vorteile. Doch trotz aller potenziellen Erträge einer solchen Initiative sind auch klare Nachteile zu berücksichtigen.
Vorteile der Datendemokratisierung
- Der Zugriff auf Daten aus unterschiedlichen Quellen wird vereinfacht.
- Durchschnittliche Anwender können Daten schneller und einfacher erfassen, analysieren und visualisieren.
- Datendemokratisierung ermöglicht einen breiteren Zugriff auf Altdaten.
- Es werden weniger datenfokussierte Experten benötigt, um Anwendern Zugriff auf Informationen zu verschaffen.
- Informationen lassen sich einfacher zwischen Gruppen teilen.
- Es stehen mehr Informationen zur Verfügung, um Machine-Learning-Modelle zu speisen.
- Self-Service-Analytics werden gängiger und breiter genutzt.
Nachteile der Datendemokratisierung
- Datendemokratisierung ist mit erheblichen Kosten verbunden, von neuen Lösungen, die eingerichtet und betrieben werden müssen, bis hin zu erweiterter Sicherheit und Daten-Governance zum Schutz der Daten.
- Eine Daten-Governance muss etabliert und kontinuierlich angepasst werden, um die Komplexität einer Datendemokratisierungsinitiative zu bewältigen.
- Die Überwachung der Datenqualität ist auszubauen, damit Standards eingehalten werden.
- Um Informationen effizient zu nutzen, sind umfassende Schulungen zur Datenkompetenz erforderlich.
- Fehlinterpretationen und falsche Darstellungen von Daten sind möglich, wenn Nutzer ohne Erfahrung in Datenanalyse ihren Zugriff nutzen, um Daten abzurufen, Analysen durchzuführen und Schlussfolgerungen zu präsentieren.
- Ein paradoxer Nachteil der Datendemokratisierung ist die sinkende Übersichtlichkeit: Ohne die Fähigkeit, Daten schnell zu filtern, werden Nutzer rasch von der verfügbaren Datenmenge überfordert.
- Mit der Lockerung von Sicherheitsmechanismen steigen die Risiken für Datenschutz und Datensicherheit.
Datendemokratisierung und Daten-Governance
Bevor eine Datendemokratisierungsinitiative startet, sollte ein Daten-Governance-Programm etabliert sein, das einen einfachen, offenen Zugriff auf Daten ermöglicht. Fehlen die durch ein solches Programm vorgegebenen Strukturen und Leitplanken, kann eine Datendemokratisierungsinitiative die ohnehin anspruchsvolle Aufgabe, Daten zu verwalten und zu schützen, zusätzlich erschweren.
Ein Daten-Governance-Framework unterstützt Datendemokratisierungsinitiativen, indem es Unternehmen hilft, Risiken zu identifizieren und Gegenmaßnahmen zu implementieren, bevor Probleme entstehen. Das ist besonders wichtig für Organisationen, die regulatorischen Compliance-Vorgaben zu Sicherheit und Datenschutz für sensible Informationen unterliegen.
Daten-Governance-Programme definieren Richtlinien und Prozesse für Datenzugriff und Datennutzung, setzen Standards für Datenqualität und beschreiben die Best Practices zur Datennutzung, die für eine wirksame Umsetzung der Datendemokratisierung erforderlich sind. Dazu gehört auch, Zugänglichkeit, Qualität und Sicherheit der Daten sicherzustellen.
Best Practices für Datendemokratisierung
Ziele definieren
Eine erfolgreiche Initiative zur Datendemokratisierung setzt voraus, dass Teams sich Zeit nehmen, um die zugrunde liegenden Anforderungen strukturiert zu bewerten. Dazu gehört, Datenziele klar zu definieren und mit den übergeordneten Unternehmenszielen sowie den Anforderungen von Teams und einzelnen Nutzern abzustimmen.
Vor dem Start ein Data Audit durchführen
Zur Vorbereitung sollte ein umfassendes Data Audit durchgeführt werden. Es sollte ein Inventar der Daten-Assets umfassen, die Analyse der Datennutzung, die Identifikation von Engpässen beim Datenzugriff sowie ein klares Verständnis der Nutzeranforderungen.
Kontrollen etablieren, um Compliance-Anforderungen zu erfüllen
Für die meisten Unternehmen hat Compliance höchste Priorität. Eine Datendemokratisierungsinitiative muss daher Zugriffs- und Governance-Kontrollen umfassen, damit Compliance-relevante Vorgaben konsequent durchgesetzt werden.
Datensilos integrieren und in die Initiative einbinden
Eine Datendemokratisierungsinitiative sollte mit der Identifikation isolierter Datenbestände beginnen. Auf dieser Basis wird ein integrierter Datensatz aufgebaut, damit Informationen für Benutzer zugänglich sind. Ergänzend sollten Prozesse etabliert werden, die die Entstehung neuer Datensilos verhindern.
Data-Literacy-Schulungen für Benutzer bereitstellen
Ohne Datenkompetenz ist eine Datendemokratisierungsinitiative zum Scheitern verurteilt. Sie gelingt nur, wenn Anwender über die Fähigkeiten verfügen, die verfügbaren Informationen wirksam zu nutzen.
Software gezielt zur Unterstützung der Initiative einsetzen
Business-Intelligence-Tools, Datenkataloge, Daten-Governance-Tools, Datenmanagementsysteme, Datenvisualisierungstools und Self-Service-Analytics-Tools unterstützen den Erfolg einer Datendemokratisierungsinitiative. Bei der Tool-Auswahl sind anbieterunabhängige Lösungen zu empfehlen, die Interoperabilität zwischen unterschiedlichen Systemen und Plattformen sicherstellen. Darüber hinaus sollten Organisationen Lösungen bevorzugen, die auf verschiedene Kompetenzniveaus ausgelegt sind, statt Spezialtools, die spezifisches Fachwissen voraussetzen.
Rückhalt zentraler Stakeholder sichern und dauerhaft aufrechterhalten
Von der Unternehmensleitung bis zur IT: Eine erfolgreiche Datendemokratisierungsinitiative setzt voraus, dass alle Beteiligten an Bord sind. Entscheidend ist, Stakeholder frühzeitig über die Beweggründe und Ziele der Initiative zu informieren. Ebenso wichtig ist es, diese Stakeholder während des Rollouts kontinuierlich einzubinden und gezielt Feedback von Führungskräften und Anwendern einzuholen.
Fokus auf relevante Daten
Datendemokratisierung muss nicht jeden einzelnen Datenpunkt einbeziehen. Legen Sie den Umfang der Initiative so fest, dass Sie zunächst mit den Daten starten, die unmittelbar nutzbar sind, und anschließend weitere potenziell relevante Informationen prüfen. So reduzieren Sie störendes Rauschen.
Datendemokratisierung: ein Balanceakt
Datendemokratisierung zeigt, dass mehr nicht automatisch besser bedeutet. Der Grundgedanke, mehr Nutzern mehr Zugriff auf Daten zu geben, hat seine Berechtigung.
Datendemokratisierung kann Unternehmen dabei unterstützen, messbaren Mehrwert aus Daten zu ziehen. Damit das gelingt, ist eine sorgfältige Umsetzung entscheidend. Es müssen Daten-Governance-Programme etabliert sein, damit Daten korrekt verarbeitet werden. Schulungen zur Datenkompetenz sollten sicherstellen, dass Nutzer die Informationen sachgerecht einsetzen. Und Initiativen müssen gewährleisten, dass die Zugänglichkeit der Daten angemessen geregelt ist.
Überlegungen zur Zugänglichkeit von Informationen reichen über Sicherheit und Datenschutz hinaus. Eine wirksame Datendemokratisierungsinitiative stellt sicher, dass Benutzer die richtigen Daten erhalten. Ohne Steuerungsmechanismen sinkt der Nutzen der Datendemokratisierung: Benutzer werden mit mehr Informationen konfrontiert, als sie verarbeiten können.
