Data Driven Business: Wie Unternehmen mit Daten und KI Geschäftswert schaffen

Datengetriebenes Arbeiten ist kein neues Konzept. Unternehmen nutzen seit jeher Informationen über Kunden, Produkte, Lieferanten, Märkte oder Geschäftsprozesse, um Entscheidungen zu treffen. Neu sind jedoch die Menge und Vielfalt der verfügbaren Daten sowie die Möglichkeiten, sie mithilfe moderner Datenplattformen, Analytics und künstlicher Intelligenz für Geschäftsprozesse zu nutzen.

Und darin liegt heute eine der zentralen Herausforderungen; Daten sind häufig über unterschiedliche Systeme und Geschäftsbereiche verteilt, besitzen unterschiedliche Qualitätsniveaus oder werden ohne einheitliche Definitionen und Verantwortlichkeiten genutzt. Damit Unternehmen daraus einen wirtschaftlichen Mehrwert ziehen können, müssen diese Daten zuverlässig verfügbar, verständlich und in die relevanten Geschäftsprozesse eingebunden sein.

Mit generativer und agentischer KI steigen die Anforderungen an diese Grundlage weiter. KI-Systeme nutzen Unternehmensdaten für Analysen und Content-Erstellung, geben Empfehlungen ab, bereiten Entscheidungen vor und können zunehmend selbstständig Aufgaben innerhalb von Geschäftsprozessen ausführen. Die Qualität und Verfügbarkeit der zugrunde liegenden Daten wirken sich damit unmittelbar darauf aus, wie zuverlässig diese Anwendungen arbeiten können.

Wie wichtig eine solide Grundlage ist, zeigt eine Erhebung von Gartner: Unternehmen, die von erfolgreichen KI-Initiativen berichten, investieren bis zu viermal mehr in grundlegende Bereiche wie Datenqualität, Governance, AI-ready People und Change-Management als Unternehmen, deren KI-Initiativen schlechte Ergebnisse erzielen. Ein Data Driven Business basiert deshalb auf dem Zusammenspiel von Daten, Menschen und Prozessen, die durch eine geeignete technische und organisatorische Infrastruktur miteinander verbunden werden.

Was bedeutet Data Driven Business?

Ein Data Driven Business nutzt Daten systematisch, um Entscheidungen zu treffen, Geschäftsprozesse zu steuern und zu optimieren sowie neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren. Daten fliessen dabei sowohl in strategische Entscheidungen als auch unmittelbar in operative Abläufe ein.

Das kann beispielsweise bedeuten, Produkt- und Kundendaten miteinander zu verbinden, um Angebote besser auf Zielgruppen auszurichten. Lieferanten- und Supply-Chain-Daten können zur frühzeitigen Erkennung von Risiken eingesetzt werden, während Produkt-, Commerce- und Marketingdaten gemeinsam dabei helfen, die Performance einzelner Produkte und Kanäle zu verstehen und zu verbessern.

Mit KI erweitert sich dieses Prinzip um automatisierte und zunehmend agentische Prozesse. Ein AI Agent kann beispielsweise Daten aus unterschiedlichen Systemen abrufen, Zusammenhänge analysieren und auf dieser Grundlage eine definierte Aufgabe ausführen. Dadurch steigen gleichzeitig die Anforderungen an Datenqualität und Kontext, denn falsche, unvollständige oder veraltete Informationen können direkt in automatisierte Prozesse und KI-Ergebnisse einfliessen.

Daten, Menschen und Prozesse als Grundlage

Eine datengetriebene Organisation basiert im Kern auf drei eng miteinander verbundenen Elementen: zuverlässigen Daten, Menschen, die mit diesen Daten umgehen können, und Prozessen, in denen Daten tatsächlich genutzt werden. Diese drei Bereiche müssen gemeinsam entwickelt werden, damit Daten dauerhaft in operative und strategische Abläufe einfliessen können.

Technologie schafft dafür die notwendige Infrastruktur, reicht als alleinige Grundlage jedoch nicht aus. Ebenso wichtig sind klare Verantwortlichkeiten, gemeinsame Definitionen und die Fähigkeit der Mitarbeitenden, Daten richtig zu interpretieren und für ihre Aufgaben zu nutzen.

Daten: Eine zuverlässige Grundlage schaffen

Datenqualität ist eine zentrale Voraussetzung für ein Data Driven Business. Daten müssen korrekt, vollständig, konsistent und für den jeweiligen Verwendungszweck geeignet sein, damit sie zuverlässig für Entscheidungen, Analytics und KI genutzt werden können.

Unternehmen setzen dafür unterschiedliche Systeme und Technologien ein. ERP, CRM, PIM, DAM, MDM, Data Warehouses, Lakehouses, Data Catalogs und weitere Anwendungen übernehmen jeweils bestimmte Aufgaben innerhalb der Datenlandschaft. Mit zunehmender Anzahl an Systemen wächst gleichzeitig die Bedeutung einer Architektur, die Daten über diese Systemgrenzen hinweg nutzbar macht.

Darüber hinaus müssen Unternehmen definieren, was bestimmte Daten bedeuten, wer für sie verantwortlich ist, welche Qualitätsanforderungen gelten und wer sie für welchen Zweck verwenden darf. Eine solide Data Governance definiert Verantwortlichkeiten, Standards, Richtlinien und Kontrollmechanismen für den Umgang mit Daten und schafft damit eine organisatorische Grundlage für ihre zuverlässige Nutzung.

Mit KI erweitert sich der Anwendungsbereich dieser Governance. Daten werden zunehmend automatisiert verarbeitet und für Entscheidungen, Empfehlungen oder Aktionen genutzt, wodurch Regeln für Datenqualität, Zugriff, Sicherheit und Verantwortlichkeiten auch auf Analytics- und KI-Anwendungen abgestimmt werden müssen.

Menschen: Daten verstehen und verantwortungsvoll nutzen

Eine verlässliche Datenbasis kann ihren Wert nur entfalten, wenn Menschen sie in ihrer täglichen Arbeit tatsächlich nutzen können und ihr vertrauen. Eine datengetriebene Organisation lebt daher von einer ausgeprägten Data Culture, in der der Umgang mit Daten selbstverständlich zu Entscheidungen und Geschäftsprozessen gehört.

Mitarbeitende müssen verstehen, welche Daten für ihre Aufgaben relevant sind, wie diese zu interpretieren sind und welche Grenzen ihre Aussagekraft besitzt. Data Literacy wird damit zu einer grundlegenden Kompetenz für zahlreiche Rollen innerhalb eines Unternehmens.

Mit zunehmender KI-Nutzung kommt AI Literacy hinzu. Mitarbeitende müssen KI-generierte Ergebnisse bewerten, Unsicherheiten erkennen und einschätzen können, wann eine menschliche Prüfung oder Entscheidung erforderlich ist. Data Literacy und AI Literacy entwickeln sich dadurch zu eng miteinander verbundenen Kompetenzen, die für den verantwortungsvollen Einsatz von Daten und KI notwendig sind.

Prozesse: Daten in Geschäftswert übersetzen

Der wirtschaftliche Wert von Daten entsteht durch ihre Verwendung in Geschäftsprozessen. Ein vollständiger und qualitativ hochwertiger Produktdatensatz kann beispielsweise dazu beitragen, Produkte schneller auf neue Märkte und Kanäle zu bringen, bessere Product Experiences zu schaffen oder regulatorische Anforderungen effizienter zu erfüllen.

Dasselbe gilt für Kunden-, Lieferanten-, Standort- oder andere Unternehmensdaten. Ihre Qualität und Verfügbarkeit wirken sich auf operative Abläufe aus und können damit Prozesseffizienz, Kundenerlebnis, Time-to-Market oder Transparenz entlang der Supply Chain beeinflussen.

Ein Data Driven Business verbindet deshalb Datenmanagement und Geschäftsprozesse eng miteinander. Unternehmen müssen verstehen, welche Daten an welchen Stellen benötigt werden, welche Abhängigkeiten zwischen unterschiedlichen Datendomänen bestehen und welches Geschäftsergebnis mit ihrer Nutzung erreicht werden soll.

Von Data Silos zu einer vernetzten Datenbasis

Unternehmensdaten sind typischerweise über zahlreiche Systeme und Fachbereiche verteilt. Produktdaten liegen beispielsweise im PIM, Kundendaten im CRM, Transaktionsdaten im ERP, digitale Assets im DAM und Analyseinformationen in einem Data Warehouse oder Lakehouse.

Diese Spezialisierung ist grundsätzlich sinnvoll, weil jedes System bestimmte Aufgaben innerhalb der Datenlandschaft übernimmt. Geschäftliche Fragestellungen überschreiten jedoch häufig diese Systemgrenzen und benötigen Informationen aus mehreren Quellen. Ein Unternehmen, das verstehen möchte, warum sich ein bestimmtes Produkt schlechter verkauft, benötigt möglicherweise Informationen zu Produktqualität, Preisen, Warenverfügbarkeit, Marketingaktivitäten, Kundenbewertungen, Retouren und Wettbewerbern. Erst durch die Verbindung dieser unterschiedlichen Informationen entsteht ein Kontext, der eine fundierte Ursachenanalyse ermöglicht.

Eine datengetriebene Organisation muss deshalb relevante Daten über System- und Domänengrenzen hinweg miteinander verbinden können. Moderne Datenarchitekturen nutzen hierfür beispielsweise APIs, ETL/ELT, Streaming, Datenvirtualisierung, Data Warehouses und Lakehouses. Welche Technologien zum Einsatz kommen, hängt von den Anforderungen des jeweiligen Use Cases an Aktualität, Performance, Skalierbarkeit und Governance ab.

Welche Rolle spielt Master Data Management?

Master Data Management ist ein wichtiger Bestandteil einer verlässlichen Datenbasis. MDM schafft konsistente Stammdaten für zentrale Geschäftsobjekte wie Produkte, Kunden, Lieferanten oder Standorte und hilft dabei, unterschiedliche Versionen derselben Entität zu erkennen und Informationen zusammenzuführen.

Modernes MDM umfasst dabei mehr als die Bereinigung von Dubletten und die Pflege einzelner Datensätze. Beziehungen und fachlicher Kontext spielen eine zentrale Rolle, weil Geschäftsvorgänge in der Regel mehrere Datenobjekte miteinander verbinden.

Ein Lieferant steht beispielsweise mit bestimmten Produkten, Standorten, Verträgen und Geschäftsbereichen in Verbindung. Ein Kunde kauft bestimmte Produkte über bestimmte Kanäle und kann gleichzeitig Teil einer Unternehmensgruppe sein. Werden diese Beziehungen transparent abgebildet, entsteht ein umfassenderes Verständnis der jeweiligen Geschäftssituation.

Diese Kontexte werden durch ein umfassendes Multi-Domain MDM greifbar. Unterschiedliche Stammdatendomänen können gemeinsam verwaltet und ihre Beziehungen untereinander abgebildet werden. Dadurch entsteht ein verlässlicher Geschäftskontext, der Menschen ebenso wie Analytics- und KI-Anwendungen bei der Interpretation von Daten unterstützt.

MDM bildet dabei einen Teil einer umfassenderen Datenstrategie. Für Analytics, Automatisierung und KI werden zusätzlich Transaktionsdaten, unstrukturierte Informationen, Metadaten und weitere Datentypen benötigt, weshalb MDM mit Data Governance, Datenintegration, Datenqualität und der übrigen Datenarchitektur zusammenspielen muss.

Data Driven Business im Zeitalter von KI

Mit KI verändert sich die Rolle von Unternehmensdaten. Neben Menschen und klassischen Analytics-Anwendungen greifen zunehmend KI-Systeme und AI Agents auf Unternehmensinformationen zu und nutzen diese innerhalb operativer Prozesse.

AI Agents können beispielsweise Informationen aus verschiedenen Systemen abrufen, Daten analysieren, Ergebnisse interpretieren und auf dieser Grundlage weitere Aktionen auslösen. Damit wächst die Zahl der Prozesse, in denen Daten automatisiert genutzt werden, und gleichzeitig steigen die Anforderungen an ihre Zuverlässigkeit und ihren Kontext.

Aktuelle Untersuchungen unterstreichen diese Entwicklung. Laut Gartner priorisieren immer mehr Organisationen Investitionen in AI-ready Data, weil mangelnde Data Readiness zu den zentralen Hindernissen für erfolgreiche KI-Nutzung gehört. AI-ready Data umfasst dabei mehrere Dimensionen. Daten müssen für den jeweiligen KI-Use-Case zugänglich, verständlich, ausreichend aktuell und kontextualisiert sein sowie unter geeigneten Governance-Regeln genutzt werden können. Strukturierte und unstrukturierte Informationen müssen abhängig vom Anwendungsfall miteinander verbunden werden, damit KI-Systeme auf eine möglichst vollständige Informationsbasis zugreifen können.

Damit entwickelt sich auch das Verständnis einer datengetriebenen Organisation weiter. Menschen, Anwendungen und KI werden zu unterschiedlichen Konsumenten derselben Datenbasis und benötigen jeweils zuverlässigen Zugriff auf die für ihre Aufgaben relevanten Informationen.

Wie gelingt die Transformation zum Data Driven Business?

Die Transformation sollte von konkreten Geschäftszielen ausgehen. Unternehmen müssen zunächst definieren, wo Daten einen messbaren Mehrwert schaffen sollen und welche Entscheidungen oder Prozesse verbessert werden müssen.

Dabei helfen Fragen wie: Wo fehlen heute relevante Informationen? Welche Datenqualitätsprobleme verursachen Kosten oder Verzögerungen? Welche Prozesse sind aufgrund fragmentierter Daten ineffizient? Welche Entscheidungen könnten durch eine bessere Informationsbasis verbessert werden? Und welche neuen Analytics- oder KI-Use-Cases sollen ermöglicht werden?

Auf dieser Grundlage lässt sich bestimmen, welche Daten, Systeme und organisatorischen Fähigkeiten benötigt werden. Ein nachhaltiger Transformationsansatz berücksichtigt mehrere eng miteinander verbundene Ebenen:

• Datenstrategie: Welche Daten werden für welche Geschäftsziele benötigt?
• Datenarchitektur: Wie werden diese Daten gespeichert, integriert und verfügbar gemacht?
• Datenqualität: Sind die Daten für den jeweiligen Use Case zuverlässig genug?
• Data Governance: Welche Regeln, Verantwortlichkeiten und Zugriffsrechte gelten?
• Data Culture: Können und wollen Mitarbeitende Daten tatsächlich nutzen?
• AI Readiness: Sind Daten, Technologie, Governance und Organisation auf KI-basierte Prozesse vorbereitet?
• Geschäftsprozesse: Wie werden Daten und KI konkret eingesetzt, um messbare Ergebnisse zu erzielen?

Diese Bereiche sollten im Rahmen der Transformation gemeinsam betrachtet werden. Veränderungen an der Datenarchitektur beeinflussen beispielsweise Governance und Prozesse, während neue KI-Anwendungen zusätzliche Anforderungen an Datenqualität, Zugriffsrechte und Kompetenzen der Mitarbeitenden stellen können.

Fazit: Datengetrieben bedeutet, Daten in Wirkung zu übersetzen

Ein Data Driven Business nutzt Daten systematisch, um Entscheidungen zu verbessern, Prozesse effizienter zu gestalten und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschliessen. Dafür braucht es eine verlässliche Datenbasis, eine geeignete Architektur, klare Governance-Strukturen und Mitarbeitende, die Daten verstehen und verantwortungsvoll nutzen können.

Mit KI gewinnt dieses Zusammenspiel zusätzlich an Bedeutung. Daten werden zunehmend direkt von KI-Anwendungen und Agenten innerhalb operativer Prozesse verwendet, wodurch sich Fehler oder fehlender Kontext schneller auf nachgelagerte Ergebnisse und Aktionen auswirken können. Datenqualität, Governance, Integration, MDM und Data Culture bilden deshalb gemeinsam die Grundlage für eine skalierbare Nutzung von Analytics und KI.

Unsere Expertinnen und Experten betrachten Datenstrategie, Datenarchitektur, Data Governance, MDM, Datenqualität, Integration und AI Enablement als zusammenhängende Bestandteile einer modernen Datenorganisation. Gemeinsam mit unseren Kunden entwickeln sie Datenlandschaften und Prozesse, die Menschen, Anwendungen und KI zuverlässig mit den benötigten Informationen versorgen und Daten dort nutzbar machen, wo sie konkreten Geschäftswert schaffen.

Häufige Fragen zu Data Driven Business

Was bedeutet Data Driven Business?

Data Driven Business beschreibt einen Unternehmensansatz, bei dem Daten systematisch genutzt werden, um Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu steuern und zu optimieren sowie neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren. Daten werden dabei sowohl für strategische Entscheidungen als auch innerhalb operativer Geschäftsprozesse eingesetzt.

Was braucht ein Unternehmen, um datengetrieben zu arbeiten?

Eine datengetriebene Organisation benötigt zuverlässige und zugängliche Daten, eine geeignete Datenarchitektur, klare Governance und Verantwortlichkeiten sowie Mitarbeitende mit ausreichender Data Literacy. Zusätzlich müssen Daten konsequent in Geschäftsprozesse und Entscheidungen eingebunden werden, damit aus der vorhandenen Datenbasis messbarer Geschäftswert entstehen kann.

Welche Rolle spielt Datenqualität in einem Data Driven Business?

Datenqualität beeinflusst, wie zuverlässig Daten für Entscheidungen, Analytics, Automatisierung und KI genutzt werden können. Die erforderliche Qualität hängt dabei vom jeweiligen Use Case ab, da unterschiedliche Anwendungen unterschiedliche Anforderungen an Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz und Genauigkeit stellen.

Welche Rolle spielt MDM in einem Data Driven Business?

Master Data Management schafft konsistente und vertrauenswürdige Stammdaten für zentrale Geschäftsobjekte wie Produkte, Kunden, Lieferanten oder Standorte. Multi-Domain MDM kann zusätzlich Beziehungen zwischen diesen Domänen abbilden und damit wichtigen Geschäftskontext für operative Prozesse, Analytics und KI bereitstellen.

Warum wird Data Driven Business durch KI wichtiger?

KI-Anwendungen und AI Agents nutzen Unternehmensdaten zunehmend direkt, um Analysen durchzuführen, Inhalte zu generieren oder Aufgaben auszuführen. Damit steigen die Anforderungen an Datenqualität, Kontext, Governance und Verfügbarkeit, weil die zugrunde liegenden Informationen unmittelbar die Qualität automatisierter Ergebnisse und Aktionen beeinflussen.