Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Was ist Ihrer Meinung nach für Ihr Unternehmen wichtiger: Informationschancen zu erkennen und zu nutzen oder Informationsprobleme zu identifizieren und zu beheben? Datenverteidigung und Datenangriff sind relativ bekannteKonzepte, die durch die Explosion von Big Data in den Fokus gerückt sind. In der heutigen Zeit erkennen Unternehmen die vielen Vorteile, die mit nahezu unbegrenzten Informationen einhergehen, doch die Priorisierung der Nutzung dieser Informationen kann sich als schwierig erweisen.
Schließ die Augen und denk an dein Lieblingsteam. Stell dir einfach mal vor, du bist Fan deines lokalen Fußballvereins. Natürlich braucht ein Profiteam sowohl eine gute Verteidigung als auch einen guten Angriff, aber dein Lieblingsteam ist wahrscheinlich eher für eines der beiden bekannt. Vielleicht hat es sich einen Namen als besonders offensivstarkes Team gemacht, oder eine bärenstarke Verteidigung ermöglicht ihm Siege, obwohl es selbst nicht so viele Punkte erzielt.
Genauso wenig gibt es einen allgemeingültigen Weg zum Erfolg für Ihr Unternehmen im Bereich Datenstrategie. Manche Organisationen profitieren von einer soliden Datenverteidigung, andere von offensiven Maßnahmen. Die Position Ihrer Organisation im Spektrum zwischen Datenverteidigung und -angriff ist entscheidend für Ihre Datenstrategie und stellt sicher, dass sie maximalen Nutzen bringt. Wasgilt es also zu beachten, um die richtige Balance zwischen beiden zu finden?Bevor wir fortfahren, wollen wir den Hauptunterschied der beiden Ansätze verstehen.
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Datenangriff und Datenverteidigung unterscheiden sich durch ihre verschiedenen Geschäftsziele und die darauf ausgerichteten Aktivitäten. Offensiv ausgerichtete Unternehmen sind in der Regel stärker auf operative Erfolge fokussiert und konzentrieren sich auf taktische und strategische Ergebnisse, um Rentabilität, Transparenz, Umsatz und Kundenzufriedenheit zu steigern. Sie generieren typischerweise Omnichannel-Kundeneinblicke mithilfe von Data-Science-Methoden wie Predictive Analytics und nutzen maschinelles Lernen zur Automatisierung, um Trends schneller vorherzusagen. Datenangriffsorientierte Unternehmen unterliegen oft weniger regulatorischen Auflagen (z. B. im Einzelhandel). Daher gehen sie flexibler mit ihren Daten um und legen mehr Wert auf die Berücksichtigung mehrerer Datenversionen (Multiple Version of Truth, MVOT).
Eine defensiv ausgerichtete Organisation, insbesondere solche, die in stark regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen oder dem Finanzdienstleistungssektor tätig sind, setzt auf einen eher technischen Ansatz, um Risiken zu minimieren. Zu ihren Aktivitäten gehört in der Regel die Sicherstellung der Einhaltung regulatorischer Vorgaben durch vorgeschriebene Governance-Initiativen, die die Datenintegrität schützen. Diese Daten werden beispielsweise mithilfe von Business-Intelligence-Tools (BI)und Finanzberichten verwendet, um Mitarbeiter bei Verdacht auf Betrug zu warnen, und unterstützen Anwendungen zur Diebstahlprävention. Unternehmen mit einem defensiven Datenmanagement legen großen Wert auf Kontrolle, indem sie Datenextraktion, Standardisierung und Benutzerzugriff optimieren, um eine einzige, verlässliche Datenquelle (Single Source of Truth, SSOT) zu gewährleisten.
Jede Organisation benötigt sowohl offensive als auch defensive Strategien, um erfolgreich zu sein, und die richtige Balance zu finden, ist nicht einfach. Die Herausforderung für Chief Data Officers (CDOs) und die übrige Führungsebene besteht darin, die passenden Kompromisse zwischen Offensive und Defensive zu finden und so die optimale Balance zu gewährleisten, die die Gesamtstrategie des Unternehmens unterstützt. Im Folgenden werden einige Elemente der Datenstrategie erläutert.
Verteidigung und Angriff erfordern oft unterschiedliche Ansätze von der Datenmanagement- und IT-Organisation. Die Offensive zielt darauf ab, Partnerschaften mit Führungskräften einzugehen, die strategische Initiativen verfolgen. Diese sind stets offen für gemeinsame Anstrengungen bei der Handelsförderung und der Optimierung des Marketings. Die Defensive hingegen konzentriert sich auf das operative Tagesgeschäft.
Chief Data Officers (CDOs) stellen fest, dass ihre ideale Datenstrategie Flexibilität in den Vordergrund stellt. Es ist nicht ratsam, standardmäßig eine 50/50-Aufteilung zu wählen, anstatt wohlüberlegte Abwägungen vorzunehmen. Um die aktuelle und die angestrebte Position eines Unternehmens im Spektrum zwischen offensiver und defensiver Datennutzung zu ermitteln, muss der CDO das regulatorische Umfeld, die Gesamtstrategie, die Datenkompetenz der Wettbewerber, den Reifegrad der eigenen Datenmanagementpraktiken und vor allem die Höhe des Datenbudgets berücksichtigen.
Unabhängig von der Branche ist die Position eines Unternehmens im Spektrum zwischen offensiver und defensiver Datenstrategie kaum statisch. Mit zunehmendem Wettbewerbsdruck kann ein Versicherer beschließen, sich stärker auf offensive Aktivitäten zu konzentrieren. Beispielsweise kann ein Hedgefonds in einem komplexen regulatorischen Umfeld eine Neuausrichtung seiner Datenstrategie hin zur defensiven Ausrichtung erfordern. Wie sich die Datenstrategie eines Unternehmens in Geschwindigkeit und Richtung verändert, hängt von seiner Gesamtstrategie, dem Wettbewerb, der Unternehmenskultur und dem Markt ab.
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Egal, ob Sie eher der Denkweise von Bear Bryant, „Verteidigung gewinnt Meisterschaften“, oder der von Vince Lombardi, „Die beste Verteidigung ist ein guter Angriff“, zuneigen: Je stärker Sie sich auf eine datenbasierte Strategie konzentrieren, desto deutlicher wird die spezifische Erfolgsformel Ihrer Organisation hervortreten.
Mit zunehmender Verbreitung von Technologie wird dasRahmenwerk für Datenstrategienimmer wichtiger. Dieser Text soll Ihnen verdeutlichen, dass Sie sowohl offensive als auch defensive Strategien zumindest ausreichend beherrschen müssen. Eine zu starke Fokussierung auf eine der beiden Richtungen kann entweder das Wachstum Ihres Unternehmens hemmen oder es einem (völlig vermeidbaren) Desaster aussetzen. Wie jedes professionelle Unternehmen sollten Sie sich zunächst auf die Entwicklung Ihrer defensiven und offensiven Grundlagen konzentrieren und darauf aufbauend Ihre umfassendere Datenstrategie entwickeln.
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