Data Governance pragmatisch implementieren

Für kleine und mittelständische Unternehmen ist es entscheidend, ein Framework zu schaffen, das pragmatisch und auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten ist. Erfolgreiche Unternehmen kompensiert die knappen Ressourcen mit flachen Hierarchie (=schnellen Entscheidungen) und klaren aber flexiblen Strukturen. Data Governance, als Teil Ihrer Datenstrategie – wie man ein ganzheitliches Framework skalierbar und praktikabel angewendet:

Vereinfachung der Governance-Struktur

Kompaktes Steuerungsgremium:

Eine schlanke Data Governance-Struktur ist besonders in kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) entscheidend, um handlungsfähig und effizient zu bleiben. Ein kompaktes Steuerungsgremium, das aus wenigen Schlüsselpersonen besteht – etwa einem Geschäftsführer, einem IT-Verantwortlichen und einem Vertreter des operativen Kernbereichs (z. B. Vertrieb oder Produktion) – sorgt für schnelle Entscheidungswege und klare Verantwortlichkeiten. Dieses Setup minimiert Abstimmungsaufwand und ermöglicht es, datengetriebene Initiativen rasch zu priorisieren und umzusetzen.

• Nutze ein kleines Team, z. B. bestehend aus einem Geschäftsführer, einem IT-Verantwortlichen und einem Vertreter aus dem operativen Kernbereich (z. B. Vertrieb, Produktion).
• Entscheidungsprozesse sollten schnell und effizient bleiben.

Multifunktionale Rollen:

In KMU ist es häufig unvermeidlich, dass einzelne Personen mehrere Aufgaben übernehmen. Der IT-Leiter etwa ist nicht selten auch für Datenstrategien verantwortlich. Dies erfordert eine flexible Rollenbeschreibung, die die spezifischen Stärken und das Wissen der Beteiligten berücksichtigt. Dennoch müssen klare Ziele und Erwartungen definiert werden, damit trotz dieser Mehrfachrollen die Datenstrategie zielgerichtet bleibt und die Zuständigkeiten nachvollziehbar sind. Ein pragmatischer Ansatz ermöglicht so eine effektive Governance auch bei begrenzten personellen Ressourcen.

• In KMU können einzelne Personen mehrere Rollen übernehmen, z. B. ist der IT-Leiter oft auch für Datenstrategien zuständig.
• Es ist entscheidend Rollenbeschreibung flexibel zu halten, aber klare Ziele zu setzen.

Tipp: schlanke RACI-Matrix nutzen, um Verantwortlichkeiten zu klären.

Fokus auf wenige, hochrelevante Use Cases

Priorisierung nach Impact:

Der Schlüssel zu einer erfolgreichen Datenstrategie liegt darin, die richtigen Use Cases zu wählen. Priorisieren Sie Initiativen, die unmittelbar sichtbaren Mehrwert schaffen – sei es für Mitarbeiter, Kunden oder die Effizienz der Abläufe. Beispiele: Im Vertrieb können verbesserte Kundenanalysen zu gezieltem Upselling führen, während in der Produktion Predictive Maintenance hilft, Ausfallzeiten zu minimieren. Im Finance-Bereich kann die Automatisierung von Berichten nicht nur Zeit sparen, sondern auch die Genauigkeit erhöhen. Indem Sie solche Use Cases auswählen, zeigen Sie die greifbaren Vorteile einer datengetriebenen Arbeitsweise und motivieren gleichzeitig die Beteiligten.

Beispiele:

• Vertrieb: Verbesserung der Kundenanalysen für Upselling.
• Produktion: Vorhersage von Wartungsbedarfen (Predictive Maintenance).
• Finance: Automatisierung von Berichten.

Proof of Concept (PoC):

Ein schlanker Einstieg in datengetriebene Initiativen ist durch Pilotprojekte möglich. Wählen Sie ein Projekt, das mit überschaubarem Ressourcenaufwand umsetzbar ist, aber schnelle Ergebnisse liefert. Der Erfolg eines solchen PoC schafft Vertrauen und Begeisterung bei den Beteiligten. Gleichzeitig legt er die Grundlage, um weitere Use Cases zu realisieren, die auf den gewonnenen Erkenntnissen aufbauen. So entsteht eine nachhaltige und praxisnahe Datenstrategie, die sich schrittweise erweitern lässt.

• Starte mit einem Pilotprojekt, das wenig Ressourcen benötigt, aber schnelle Ergebnisse liefert.
• Zeige den Erfolg dieses Projekts auf, um Vertrauen zu schaffen.

Tipp: Ein Pilotprojekt mit überschaubarem Risiko wirkt motivierend und reduziert Ängste.

Mit Kommunikation Erfolg der Data Governance verbessern

Kurze Kommunikationswege:

KMU profitieren von flachen Hierarchien und direktem Zugang zur Geschäftsführung. Nutzen Sie diesen Vorteil, indem Sie klare und offene Kommunikationswege schaffen. Der Geschäftsführer sollte eine zentrale Rolle einnehmen, die Datenstrategie aktiv vorantreiben und als Unterstützer auftreten. Diese Nähe zu den Entscheidern schafft Vertrauen, erhöht die Sichtbarkeit der Initiative und beschleunigt Entscheidungsprozesse – ein entscheidender Faktor für den Erfolg datengetriebener Projekte.

• Durch die flachen Hierarchien in KMU ist der direkte Draht zur Geschäftsführung ein Vorteil.
• Der Geschäftsführer sollte die Datenstrategie aktiv vorantreiben und als Unterstützer auftreten.

Praktische und emotionale Ansprache:

Eine effektive Kommunikation sollte den greifbaren Nutzen einer Datenstrategie in den Vordergrund stellen. Betonen Sie, wie Initiativen den Arbeitsalltag erleichtern – sei es durch Zeitersparnis, reduzierte Fehleranfälligkeit oder weniger Stress. Gleichzeitig sollten emotionale Aspekte nicht zu kurz kommen: Persönliche Anerkennung, wie öffentliche Danksagungen oder kleine Erfolgsfeiern, stärkt die Motivation der Beteiligten und schafft eine positive Einstellung zur Datenstrategie. Diese Mischung aus praktischen und emotionalen Impulsen fördert die Akzeptanz und das Engagement für die gemeinsamen Ziele.

• Betone den unmittelbaren Nutzen für die tägliche Arbeit (z. B. Zeitersparnis, weniger Stress).
• Setze auch auf persönliche Anerkennung, wie kleine Erfolgsfeiern oder öffentliche Danksagungen.

Tipp: Interne Kommunikationstools (z. B. MS Teams, Slack) können Status-Updates erleichtern und Meetings reduzieren.

Pragmatismus bei der Methodik und Zielsetzung

Keine Überkomplexität:

Komplexe Frameworks wie SAFe oder umfassende Data-Governance-Modelle mögen in großen Konzernen ihren Platz haben, sind aber für KMU oft überdimensioniert. Stattdessen sollte der Fokus auf einfachen, leicht umsetzbaren Methoden liegen. Ein Kanban-Board, beispielsweise mit Tools wie Trello oder Jira, bietet eine klare Übersicht über den Fortschritt von Use Cases und fördert die Transparenz im Team. Dieser pragmatische Ansatz hilft, den Überblick zu behalten, ohne unnötige Komplexität einzuführen.

• Vermeide anspruchsvolle Frameworks wie SAFe oder umfassende Data Governance-Strukturen, die für KMU oft nicht nötig sind.
• Nutze stattdessen ein einfaches Kanban-Board (z. B. Trello oder Jira), um Use Cases zu verfolgen.

Kurzfristige und flexible Planung:

Langfristige Strategien verlieren in dynamischen Umfeldern schnell an Relevanz. Daher ist es sinnvoll, in kurzen Zyklen zu arbeiten, etwa mit monatlichen Updates, die Flexibilität und schnelle Anpassung ermöglichen. Die Zielsetzung sollte sich auf wenige, aber direkt messbare KPIs beschränken. Diese Konzentration erleichtert die Erfolgsmessung und ermöglicht es, Fortschritte klar und nachvollziehbar zu kommunizieren. Ein solcher Ansatz gewährleistet, dass Dateninitiativen realistisch und ergebnisorientiert bleiben.

• Arbeite in kürzeren Zyklen (z. B. monatliche Updates statt jährliche Strategien).
• Setze nur wenige KPIs ein, die direkt messbar sind.

Tipp: „Gut genug“ ist oft besser als „perfekt“ in der Umsetzung.

Enablement der Fachbereiche

Hands-on-Schulungen:

Für die erfolgreiche Umsetzung einer Datenstrategie ist es entscheidend, dass Fachabteilungen praxisnah in den Prozess eingebunden werden. Beispielsweise können wir in praktische Workshops, die gezielt auf Ihrer spezifischen Aufgaben und Herausforderungen zugeschnitten sind, sehr konkret auf die Bedürfnisse Ihrer Fachbereiche eingehen. Diese Hands-on-Schulungen sorgen dafür, dass die Mitarbeitenden nicht nur theoretisches Wissen erwerben, sondern direkt mit den Tools und Methoden arbeiten, die für ihre tägliche Arbeit relevant sind. So wird das Vertrauen in die neuen Technologien gestärkt und die Akzeptanz erhöht.

• Biete praktische Workshops an, die sich auf die unmittelbare Arbeit der Teilnehmer beziehen.

Minimaler Mehraufwand:

Ein häufiger Stolperstein in KMU ist der Mehraufwand, der durch neue Initiativen entsteht. Um diesem entgegenzuwirken, sollte der organisatorische Aufwand so gering wie möglich gehalten werden. Reduzieren Sie Status-Meetings auf ein absolutes Minimum – beispielsweise durch monatliche Kurz-Updates, die auf den Punkt kommen und den Fortschritt der Dateninitiativen klar darstellen. So bleibt die Motivation hoch und das Team kann sich auf die Umsetzung konzentrieren, ohne sich durch regelmäßige administrative Aufgaben überlastet zu fühlen.

• Reduziere Status-Meetings auf ein absolutes Minimum, z. B. monatliche Kurz-Updates.

Tipp: Kombiniere Schulungen mit der konkreten Umsetzung eines Use Cases („Learning by Doing“).