03.09.2026
3.9.2026
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Wie entwickelst Du eine Datenstrategie, die nicht bei der Planung stehen bleibt? Der Beitrag zeigt anhand des Flywheel-Prinzips, wie Du durch konkrete Use Cases, klare Verantwortlichkeiten und sichtbaren Geschäftswert dauerhaftes Momentum aufbaust.
Eine Datenstrategie entwickeln bedeutet nicht, einmal ein Zielbild zu formulieren und anschließend auf ein langfristiges Commitment aller Beteiligten zu hoffen. Entscheidend ist vielmehr, ein dauerhaftes Momentum aufzubauen: durch sichtbaren Geschäftswert, wiederverwendbare Fähigkeiten und eine klare Verbindung zwischen Business, People und Technology.
Kennst Du diese alten Autos mit Handkurbel? Bevor irgendjemand losfuhr, stand dort ein Mensch, leicht vornübergebeugt, und kurbelte. Die ersten Umdrehungen waren zäh. Irgendwann sprang der Motor an. Ab diesem Moment übernahm ein unscheinbares Bauteil die Hauptrolle: das Schwungrad, auf Englisch Flywheel. Es speichert Energie und stabilisiert den Motorlauf, damit dieser nicht nach jeder Zündung wieder abstirbt.
Das ist ein passendes Bild für eine moderne Datenstrategie. Denn die zentrale Herausforderung besteht nicht allein darin, eine Initiative zu starten. Sie besteht darin, die Umsetzung über Jahre wirksam weiterzuentwickeln. Eine effektive Datenstrategie verbindet deshalb strategische Richtung mit einer umsetzbaren Roadmap, die kontinuierlich Wert erzeugt.
Warum ist eine Datenstrategie wichtig? Weil Unternehmen immer mehr Daten sammeln: aus operativen Systemen, Kundeninteraktionen, Prozessen und weiteren Datenquellen. Doch Daten allein schaffen noch keinen Mehrwert. Erst ein klarer Umgang mit Daten, gezielte Datennutzung und die Fähigkeit, Erkenntnisse zu gewinnen, machen Daten geschäftlich nutzbar.
Eine belastbare Datenstrategie hilft Dir dabei,
Dabei geht es nicht darum, möglichst viel Technologie einzuführen oder mehr Daten zu sammeln. Es geht darum, den Wert von Daten für das gesamte Unternehmen systematisch zu erschließen. Eine erfolgreiche Datenstrategie macht Fortschritt messbar und schafft Transparenz darüber, welche Investitionen welchen Geschäftswert unterstützen.
Eine Data Journey ist ein mehrjähriges Vorhaben. Sie verändert geschäftliche Abläufe, die Organisation und die technologische Basis gleichzeitig. Wer eine Datenstrategie aufsetzt, sollte deshalb zwei Punkte von Anfang an berücksichtigen.
Erstens: Du erhältst kein verbindliches Vorab-Commitment für die gesamte Reise.
Es ist unrealistisch, dass alle Stakeholder heute verbindlich zusagen, über mehrere Jahre Budget, Zeit und politisches Kapital für ein Zielbild bereitzustellen, das noch niemand praktisch erlebt hat. Eine Strategie, die vollständig von diesem Commitment abhängig ist, bleibt fragil.
Zweitens: Ein zentrales Datenteam allein kann die Vision nicht realisieren.
Ein Data Team kann Standards, Datenplattformen und Expertise bereitstellen. Der Mehrwert entsteht jedoch in den Fachbereichen, in denen Datenprodukte genutzt und Entscheidungen getroffen werden. Ohne Mitarbeitende, die Daten in ihrem Arbeitsalltag anwenden, bleibt auch die beste Lösung ein isoliertes Projekt.
Was also tun, wenn weder dauerhaftes Commitment noch Delegation an ein einzelnes Team ausreichen? Die Antwort des Flywheel-Prinzips lautet: Ersetze Commitment durch Momentum.
Erste Data Products gehen produktiv, schaffen messbaren Wert und stärken das Vertrauen in die nächste Ausbaustufe. Dieser belegte Wert liefert den Schwung für weitere Use Cases , zusätzliche Investitionen und eine breitere Akzeptanz. Erst ankurbeln, dann fahren.
Eine wirksame Data Strategy folgt keinem starren Einmalprojekt. Sie entwickelt sich in einem wiederkehrenden Zyklus aus strategischer Orientierung, gezieltem Kompetenzaufbau und produktiver Nutzung. Das Flywheel besteht aus drei Schritten.
Am Anfang steht ein strategisches Zielbild für die datengetriebene Zukunft: Welche Rolle sollen Data, Analytics und KI in den kommenden Jahren spielen? Welche Geschäftsziele sollen unterstützt werden? Und welche datenbasierten Entscheidungen sollen künftig schneller oder fundierter möglich sein?
Dieser Schritt muss nicht ständig wiederholt werden. Er gibt der Datenstrategie jedoch Richtung und verhindert, dass einzelne Initiativen zwar schnell umgesetzt werden, aber nicht auf ein gemeinsames Ziel einzahlen. Das Zielbild bildet den Rahmen, aus dem sich eine Roadmap und klar definierte Prioritäten ableiten lassen.
Die „Factory“ ist Deine Wertschöpfungsmaschine aus People und Technology. Dazu gehören Datenarchitektur, Plattformen, Tools, Rollen, Datenkompetenz, Data Governance und Standards für Datenmanagement.
In diesem Schritt erprobst Du neue Fähigkeiten und entwickelst eine skalierbare Basis, um sie unternehmensweit anzuwenden. Dazu können beispielsweise die Automatisierung wiederkehrender Abläufe, die Weiterentwicklung des Reportings oder eine Schulung für relevante Teams gehören.
Wichtig ist eine schrittweise Entwicklung und Implementierung. Statt eine umfassende Datenplattform auf Vorrat zu bauen, werden technologische und organisatorische Fähigkeiten entlang konkreter Anforderungen ausgebaut. Die Roadmap kann dafür in Horizonte gegliedert werden: Jeder Horizont erweitert die Factory gezielt um die Fähigkeiten, die für die nächsten priorisierten Use Cases erforderlich sind.
Jetzt wird die Factory genutzt. Use Cases und Data Products gehen produktiv, unterstützen die Entscheidungsfindung und schaffen messbaren Geschäftswert. Das kann Business Intelligence ebenso einschließen wie Data Science, Echtzeit-Analysen oder KI-gestützte Anwendungen, sofern sie auf klaren geschäftlichen Anforderungen beruhen.
Entscheidend ist die Rückkopplung: Der erreichte Mehrwert wird sichtbar gemacht. Dadurch entstehen Vertrauen, Akzeptanz und eine belastbare Grundlage für die nächste Umdrehung des Flywheels. Nutzen, erleben, kommunizieren, re-investieren.
Jeder Umlauf stärkt die Datenstrategie: mehr nachweisbarer Wert, mehr Datenkompetenz, mehr Fürsprecher und effizientere Abläufe. Aus einzelnen Dateninitiativen entsteht so eine datengetriebene Entwicklung mit zunehmendem Momentum.
Ein Proof of Value kann dabei ein sinnvoller erster Schritt sein. Er fokussiert sich auf ein bis zwei Use Cases, schafft frühzeitig messbaren Nutzen und baut zugleich wiederverwendbare Strukturen für die weitere Implementierung einer Datenstrategie auf.
Damit das Flywheel rund läuft, müssen Business, People und Technology im Takt arbeiten. Jede dieser Dimensionen hat eine klar definierte Rolle.
Business definiert den Wert.
Die Fachbereiche identifizieren Chancen, priorisieren Anwendungsfälle und legen fest, woran Erfolg gemessen wird. Sie geben damit vor, welche Datenprodukte tatsächlich relevant sind und welche geschäftlichen Ziele sie unterstützen sollen.
People ermöglicht die Adoption.
Klare Verantwortlichkeiten, geeignete Rollen, Datenkultur und Schulung sorgen dafür, dass Daten im gesamten Unternehmen wirksam genutzt werden. Ohne diese organisatorische Verankerung bleibt selbst eine technisch ausgereifte Lösung häufig hinter ihrem Potenzial zurück.
Technology schafft Skalierbarkeit.
Datenplattformen, Datenintegration, Standards und Services sorgen dafür, dass ein erster Erfolg wiederholbar wird. Technologie ist dabei kein Selbstzweck. Sie soll Teams dabei unterstützen, Daten effizient bereitzustellen, Prozesse zu automatisieren und Datenprodukte verlässlich zu betreiben.
Fehlt eine dieser Dimensionen, entstehen typische Spannungen: Business und Technology ohne People können zu einer geringen Nutzung führen. People und Business ohne die passende Technologie erschweren die nachhaltige Umsetzung. People und Technology ohne Business erzeugen Lösungen, deren geschäftlicher Nutzen nicht klar definiert ist.
Eine effektive Datenstrategie bringt deshalb alle drei Dimensionen zusammen und richtet sie an einem gemeinsamen Zielbild aus.
Eine Datenstrategie braucht eine klare Reihenfolge: Business führt, People und Technology befähigen. Das ist keine Geringschätzung von Technologie oder Change Management. Es stellt sicher, dass Investitionen auf einen nachvollziehbaren Wertbeitrag einzahlen.
Die Kette sollte vom Geschäftspotenzial zum Enabler führen, nicht umgekehrt:
So baust Du genau die Fähigkeiten auf, die für priorisierte Anwendungsfälle erforderlich sind. Gleichzeitig verhinderst Du, dass Datenarchitektur oder Plattformen losgelöst von der operativen Nutzung entstehen.
Wer Datenplattformen über längere Zeit auf Vorrat entwickelt, ohne die späteren Use Cases konkret zu kennen, riskiert Anpassungen und unnötige Komplexität. Umgekehrt reicht es nicht aus, kurzfristig einzelne Use Cases umzusetzen, ohne in wiederverwendbare Fähigkeiten zu investieren. Die Datenstrategie muss beides verbinden: kurzfristig sichtbaren Nutzen und langfristig tragfähige Grundlagen.
Der Takt kommt vom Business. Die Umsetzung einer modernen Datenstrategie ist jedoch eine gemeinsame Aufgabe.
Mit zunehmender Datennutzung wird Data Governance zu einem wichtigen Bestandteil der Datenstrategie. Gemeint sind Regeln, Rollen und Entscheidungswege, die den verantwortungsvollen Umgang mit Daten unterstützen.
Dazu gehören unter anderem klar definierte Verantwortlichkeiten für Daten, Anforderungen an Datenqualität sowie Aspekte wie Compliance und Transparenz. Data Governance sollte dabei nicht als zusätzliche Bürokratie verstanden werden. Richtig eingebunden, schafft sie die Grundlage dafür, dass Teams Daten vertrauensvoll nutzen und Datenprodukte skalierbar weiterentwickeln können.
Gerade bei einer datengetriebenen Organisation ist es sinnvoll, Governance nicht isoliert zu betrachten. Sie gehört in die Factory und sollte entlang der tatsächlichen Anforderungen der Use Cases wachsen.
Wenn Du am Anfang stehst und eine Datenstrategie entwickeln möchtest, ist dies vielleicht die wichtigste Botschaft: Die ersten Umdrehungen sind fast immer zäh. Datenquellen anbinden, Stammdaten strukturieren, Verantwortlichkeiten klären oder den ersten Use Case produktiv zu bringen, erfordert fokussierte Arbeit.
Diese anfängliche Reibung ist jedoch nicht automatisch ein Zeichen dafür, dass etwas schiefläuft. Sie ist Teil der Entwicklung einer belastbaren Datenstrategie. Jeder produktive Use Case macht die nächste Umsetzung leichter. Jede geteilte Datenbasis, jedes befähigte Team und jeder sichtbar gemachte Geschäftswert erhöht das Momentum.
Der Fehler ist nicht, schrittweise zu starten. Der Fehler wäre, entweder nie ins Handeln zu kommen oder langfristig Fähigkeiten aufzubauen, ohne sie geschäftlich nutzbar zu machen.
Kläre deshalb das Zielbild, entwickle Deine Factory entlang einer klaren Roadmap weiter, liefere Wert, mache Erfolge messbar und beginne den nächsten Umlauf.
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Data Strategy Solution Lead
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