Datengetriebene Skalierbarkeit: Strategien für Unternehmen

Datengetriebene Skalierbarkeit bedeutet, Geschäftsprozesse durch den gezielten Einsatz von Daten und KI effizient auszubauen. Doch viele Unternehmen nutzen ihre Daten nicht effektiv. Nur 25 % der deutschen Unternehmen schöpfen das Potenzial ihrer Daten aus, während weltweit 70 % noch in den Anfängen der KI-Nutzung stecken.

Die wichtigsten Erfolgsfaktoren:

• Datenreife steigern: Von manuellen Prozessen zu optimierten Systemen mit Echtzeit-Analysen wechseln.

• FAIR-Datenprinzipien: Daten müssen auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar sein.

• Klare Zielausrichtung: Datenprojekte sollten konkrete Geschäftsziele unterstützen, statt nur Technologietrends zu folgen.

Technologische Grundlagen:

• Data Lakes und Data Warehouses zur Speicherung und Analyse.

• Data-Lakehouse-Architektur als Kombination aus Kosteneffizienz und Performance.

• Cloud-native Plattformen für flexible Skalierung und Kostensenkung.

Umsetzung:

• Skalierbare Datenarchitekturen mit Tools wie Apache Kafka, Snowflake und dbt.

• Klar definierte Datenstrategie: SMART-Ziele setzen und priorisierte Use Cases auswählen.

• Data Governance: Qualität, Sicherheit und Compliance sicherstellen.

Unternehmen, die ihre Daten richtig nutzen, berichten von 61 % schnellerem Umsatzwachstum. Eine durchdachte Architektur und klare Strategie sind der Schlüssel, um datengetriebene Entscheidungen zu ermöglichen und langfristig erfolgreich zu skalieren.

Skalierbare Datenarchitekturen aufbauen

Horizontal vs. Vertical Scaling: Vergleich der Skalierungsansätze für Datenarchitekturen

Nachdem wir die Bedeutung der Datenreife betrachtet haben, rückt nun die technische Grundlage in den Fokus. Eine skalierbare Datenarchitektur bildet das Fundament, auf dem datengetriebene Skalierbarkeit basiert. Ohne eine gut durchdachte Infrastruktur bleiben Dateninitiativen oft isoliert. Tatsächlich betrachten 64 % der Datenverantwortlichen die Skalierung als größte Herausforderung. Der Schlüssel liegt darin, Systeme zu entwickeln, die mit dem Geschäft mitwachsen können – ohne dass eine komplette Neuarchitektur notwendig wird.

Technologische Basis für Skalierbarkeit

Drei zentrale Technologien bilden die Grundlage skalierbarer Plattformen:

• Data Lakes: Speichern Rohdaten in unstrukturierter oder semi-strukturierter Form und nutzen einen Schema-on-Read-Ansatz. Die Struktur wird erst bei der Abfrage angewendet, was sie ideal für Machine Learning und Echtzeit-Datenströme macht.

• Data Warehouses: Arbeiten mit bereinigten, strukturierten Daten nach dem Schema-on-Write-Prinzip. Sie bieten hohe Performance für Business Intelligence und komplexe SQL-Abfragen.

• Data Catalogs: Erleichtern die Durchsuchbarkeit von Daten, dokumentieren deren Herkunft, Eigentum und Definitionen. Sie verhindern, dass ein „Data Swamp“ entsteht.

Ein moderner Ansatz ist die Data-Lakehouse-Architektur, die die Kosteneffizienz eines Data Lakes mit der Performance und den ACID-Transaktionen eines Data Warehouses kombiniert. Cloud-native Plattformen bieten zudem die Möglichkeit, Speicher und Rechenleistung zu entkoppeln. Dies erlaubt eine unabhängige Skalierung beider Ebenen, reduziert Überkapazitäten und senkt die Kosten erheblich.

Horizontal vs. Vertical Scaling

Beim Skalieren von Datenarchitekturen stehen Unternehmen vor der Wahl zwischen zwei Ansätzen:

• Horizontal Scaling (Scaling Out): Zusätzliche Server oder Knoten werden einem Cluster hinzugefügt. Dieser Ansatz ist in Cloud-Umgebungen nahezu unbegrenzt skalierbar und dank Pay-per-Use-Modellen kosteneffizient.

• Vertical Scaling (Scaling Up): Die Leistung eines einzelnen Servers wird durch mehr CPU oder RAM erhöht. Allerdings stößt dieser Ansatz an physische Grenzen und wird bei steigenden Kapazitäten schnell teurer.

Aspekt	Horizontal Scaling (Scaling Out)	Vertical Scaling (Scaling Up)
Methode	Hinzufügen weiterer Maschinen/Knoten	Erhöhung von CPU/RAM einer Maschine
Skalierbarkeit	Nahezu unbegrenzt in der Cloud	Begrenzung durch Serverkapazität
Kosten	Pay-per-Use; günstiger für Big Data	Exponentiell teurer bei hohen Kapazitäten
Performance	Ideal für verteilte Verarbeitung (z. B. Spark)	Besser für Single-Thread-Aufgaben
Redundanz	Hoch; andere Knoten übernehmen bei Ausfall	Niedrig; Single Point of Failure

Ein praktisches Beispiel: Helsana konnte 2025 die Datenladezeiten von 26 auf 4 Stunden reduzieren und gleichzeitig Lizenz- sowie Wartungskosten um 65 % senken.

Kernkomponenten einer skalierbaren Datenplattform

Eine skalierbare Datenplattform setzt sich aus mehreren Bausteinen zusammen, die nahtlos zusammenarbeiten müssen:

• Ingestion-Tools: Tools wie Apache Kafka oder Fivetran helfen, Daten in Batches oder Echtzeit-Streams aufzunehmen.

• Speichersysteme: Von kostengünstigem Object Storage (z. B. Amazon S3, Azure Blob) bis hin zu leistungsstarken Cloud Data Warehouses wie Snowflake oder BigQuery.

• Transformations-Tools: Mit Tools wie dbt (data build tool) lassen sich Daten direkt im Warehouse modellieren. Dieser ELT-Ansatz (Extract-Load-Transform) nutzt die Rechenleistung moderner Plattformen optimal.

• Orchestrierungs-Tools: Apache Airflow beispielsweise steuert komplexe Workflow-Abhängigkeiten und sorgt dafür, dass Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort sind.

• Data Catalogs: Lösungen wie Collibra oder Alation schaffen Transparenz und verhindern, dass Daten unorganisiert bleiben.

Moderne Warehouse-Engines können dabei Effizienzgewinne von bis zu 182-fach und Kostensenkungen um das Vierfache im Vergleich zu älteren Systemen erzielen.

"Zu viele Unternehmen bauen Dateninfrastruktur, bevor sie den Lebenszyklus ihrer Daten kartiert haben. Ein Data Lake, Data Warehouse oder Data Lakehouse funktioniert nur, wenn es damit übereinstimmt, wie Ihr Team Daten aufnimmt, transformiert und aktiviert." – Alexander Stigsen, Chief Product Officer, Exasol

Eine Datenstrategie für Wachstum entwickeln

Selbst die beste Datenarchitektur bleibt ohne eine klare Strategie oft wirkungslos. Tatsächlich fließen nur 14 % der Budgets für KI und Analytics in strategische Ansätze. Eine solide technische Grundlage allein reicht nicht aus – eine durchdachte Datenstrategie ist entscheidend, um Dateninitiativen unternehmensweit zu verankern. Sie verbindet Geschäftsziele mit konkreten Datenanwendungen und sorgt für messbare Ergebnisse. Ein strukturierter Ansatz hilft dabei, Ziele zu definieren und effektive Use Cases auszuwählen, die echten Geschäftsnutzen bringen.

Ziele setzen und passende Use Cases identifizieren

Der erste Schritt einer erfolgreichen Datenstrategie sind strukturierte Interviews mit Stakeholdern auf drei Ebenen.

• C-Suite: Definiert die langfristige Vision des Unternehmens.

• Abteilungsleiter: Nennen operative Herausforderungen.

• IT-Verantwortliche: Identifizieren technische Lücken.

Diese Gespräche decken auf, welche Fragen das Unternehmen aktuell nicht beantworten kann – und genau hier liegt das Potenzial. Die Ziele sollten immer nach dem SMART-Prinzip formuliert werden: spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitgebunden. Statt eines vagen Ziels wie „bessere Datennutzung“ könnte man beispielsweise formulieren: „Reduzierung der manuellen Reporting-Aufwände um 80 % innerhalb von 6 Monaten.“

Bei der Auswahl von Use Cases hilft eine Priorisierungsmatrix, die den Geschäftswert gegen die Umsetzbarkeit abwägt. Projekte mit hohem Wert und hoher Machbarkeit – sogenannte „Quick Wins“ – sollten zuerst umgesetzt werden, um schnelle Erfolge und einen nachweisbaren ROI zu erzielen. Ein Beispiel: Die Optimierung von Finanzprozessen kann innerhalb von sechs Wochen Effizienzsteigerungen von bis zu 30 % bewirken.

„Die meisten AI-Initiativen scheitern aus vorhersehbaren Gründen: Das Problem ist schlecht definiert, die Daten sind nicht verfügbar oder ungeeignet, der Wert ist nicht bewiesen, oder die Lösung lässt sich nicht skalieren. Priorisierung hilft, diese Einschränkungen frühzeitig zu erkennen." – CIGen

Data Governance und ROI-Messung

Eine zuverlässige Data Governance stellt sicher, dass Datenqualität, Sicherheit und Compliance gewährleistet sind. Klare Rollenverteilungen sind dabei essenziell:

• Data Ownership: Verantwortlichkeit für die Daten.

• Data Stewardship: Pflege der Datenqualität.

• Compliance: Einhaltung regulatorischer Vorgaben.

Ein Ansatz wie das Data-Mesh-Modell kann helfen, Engpässe zu vermeiden, indem Verantwortung dezentral verteilt wird. Dadurch wird die Skalierbarkeit erhöht, ohne zentrale Teams zu überlasten.

Der ROI von Datenprojekten lässt sich mit der Internal Rate of Return (IRR) berechnen, indem der aktuelle Zustand mit dem angestrebten Ziel verglichen wird. Relevante KPIs könnten beispielsweise eine 15 % höhere Prognosegenauigkeit, 80 % weniger manuellen Aufwand oder Kosteneinsparungen in Millionenhöhe durch vermiedene Ausfallzeiten umfassen. Unternehmen wie makematiq unterstützen dabei, solche Governance-Frameworks umzusetzen und Datenqualität direkt mit messbaren Geschäftsergebnissen zu verknüpfen. Mit einer klaren Strategie und flexiblen, cloudbasierten Lösungen können Unternehmen so ihre Datenpotenziale voll ausschöpfen.

Cloud- und Hybrid-Lösungen für flexible Skalierung nutzen

Eine durchdachte Datenstrategie ist ein guter Anfang, doch erst die richtige Infrastruktur macht agile Skalierung möglich. Sie bestimmt, wie schnell und effizient Unternehmen auf Schwankungen im Datenaufkommen reagieren können. Mit Cloud-Architekturen lassen sich Rechenleistung und Speicher unabhängig voneinander skalieren. Ein Beispiel: Serverless-Plattformen wie AWS Lambda starten innerhalb von 185 Millisekunden, während AWS EC2 dafür 15.226 Millisekunden benötigt. Zudem passen sich Serverless-Systeme automatisch an die Nutzung an und reduzieren die Kosten auf ein Minimum, wenn keine Auslastung vorliegt.

Hybride Architekturen bieten eine interessante Alternative, insbesondere wenn sensible Daten lokal gespeichert werden müssen. So speichert das Universitätsspital Basel seit September 2025 Patientendaten lokal auf einer Scality-RING-Architektur, während cloudbasierte KI-Services zur Analyse von Röntgen- und MRT-Bildern verwendet werden. Ein weiteres Beispiel: Das Bundesamt für Informatik, Systeme und Telekommunikation (FOITT) in der Schweiz setzt bis 2032 auf eine hybride Strategie für die „Swiss Government Cloud“. Öffentliche Dienste wie E-Government-Plattformen werden in die Public Cloud verlagert, während sensible Bürgerdaten auf privaten Servern innerhalb der Bundesinfrastruktur bleiben.

Cloud vs. On-Premises Skalierbarkeit

Die Wahl zwischen Cloud- und On-Premises-Lösungen hat große Auswirkungen auf Skalierbarkeit und Kosten. Cloud-Systeme bieten eine nahezu sofortige Skalierung – oft innerhalb von Sekunden oder Minuten. Im Gegensatz dazu kann es bei On-Premises-Infrastrukturen Wochen oder sogar Monate dauern, bis neue Hardware bereitgestellt ist. Ein weiterer Vorteil der Cloud: Das Pay-per-Use-Prinzip vermeidet hohe Anfangsinvestitionen, die bei On-Premises-Systemen unvermeidlich sind.

Merkmal	Cloud-Infrastruktur	On-Premises-Infrastruktur
Skalierungsmodell	On-Demand / Auto-Scaling	Manuelle Hardware-Beschaffung
Anfangsinvestition	Keine (nutzungsbasiert)	Hoch (Kapitalausgaben)
Elastizität	Hoch (Skaliert auf null)	Niedrig (Feste Kapazität)
Bereitstellungszeit	Sekunden bis Minuten	Wochen bis Monate
Wartung	Vom Anbieter verwaltet	Interne IT-Verantwortung

Hybride Architekturen für Flexibilität

Hybride Architekturen bieten eine Lösung für Unternehmen mit hohen Compliance-Anforderungen. Dabei werden sensible Daten in regulierten, regionalen Clouds gespeichert, während die Anwendungslogik in leistungsstärkeren globalen Clouds läuft. Um Ausfälle zu vermeiden, sorgen redundante Netzwerkverbindungen wie AWS Direct Connect oder Azure ExpressRoute für stabile Verbindungen und vermeiden Single Points of Failure.

Solche flexiblen Infrastrukturen sind der Schlüssel für dynamische und datengetriebene Entscheidungen. Sie verbinden Sicherheit mit Skalierbarkeit und schaffen eine solide Basis für moderne Geschäftsanforderungen.

Datengetriebene Entscheidungsprozesse implementieren

Eine flexible Infrastruktur ist nur der Anfang – der wahre Fortschritt liegt darin, Daten für präzisere und schnellere Entscheidungen zu nutzen. Unternehmen, die in Sachen „Echtzeit-Reife“ an der Spitze stehen, verzeichnen über 50 % höheres Umsatzwachstum und bessere Nettomargen im Vergleich zu ihren Mitbewerbern. Der Schlüssel? Analysen und Automatisierung so einzusetzen, dass nicht nur Prozesse beschleunigt, sondern auch Entscheidungen fundierter werden. Mit einer flexiblen Infrastruktur als Grundlage lässt sich so eine nachhaltige operative Effizienz erreichen.

Die Herausforderung der Datenmenge

Jeden Tag entstehen weltweit über 402,74 Millionen Terabyte an Daten. Ohne klare Strukturen und automatisierte Analysen bleiben diese Informationen ungenutzt. Damit Unternehmen diese Datenmengen effektiv nutzen können, braucht es Systeme, die nicht nur sammeln, sondern Informationen in Echtzeit in verwertbare Erkenntnisse umwandeln.

KI und Automatisierung: Mehr als nur Effizienz

Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine entscheidende Rolle, wenn es um Geschwindigkeit und Präzision geht. Sie automatisiert Routineaufgaben und erkennt Muster in großen Datenmengen. Ein Beispiel: Das kanadische Energieunternehmen Suncor modernisierte seine Finanzprozesse mit SAP Business AI und SAP Build Process Automation. Die Ergebnisse sprechen für sich: Die Monatsabschlusskosten sanken um 20.000 US-Dollar, und die Abstimmungszeit für Intercompany-Buchungen wurde um 98 % reduziert.

Doch Automatisierung allein reicht nicht. Prozesse müssen vorab optimiert werden, damit Automatisierung ihr volles Potenzial entfalten kann. Erik Brynjolfsson vom MIT Center for Digital Business bringt es auf den Punkt:

„Vor einem Jahrhundert wurden Fabriken elektrifiziert, ohne die Produktionslinien zu überdenken und Produktivitätsvorteile zu erkennen. Ebenso wird maschinelles Lernen ohne Management- und Organisationsänderungen ineffektiv sein."

Eine klare Struktur, die auf optimierten Prozessen basiert, ist essenziell. Unternehmen benötigen zudem eine zentrale Organisationseinheit, die KI-Initiativen koordiniert, Standards setzt und sicherstellt, dass Projekte nahtlos in produktive Lösungen übergehen.

Ein weiteres Beispiel liefert PwC: Als großer SAP Cloud ERP-Kunde setzt das Unternehmen den KI-Copiloten „Joule“ für Finanzabfragen ein. Die Automatisierung der Datenabstimmung in der Kreditorenbuchhaltung führte zu Effizienzgewinnen von bis zu 30 %. Dadurch können sich Mitarbeitende auf strategisch wichtigere Aufgaben konzentrieren.

Echtzeit-Einblicke und KPI-Tracking

Für Unternehmen, die wachsen, ist es entscheidend, ihre Systeme kontinuierlich zu überwachen. Die Überprüfung von Leistungskennzahlen (KPIs) liefert Einblicke in die Systemleistung und hilft, Anpassungen vorzunehmen. Doch nicht jede Kennzahl ist wertvoll. Michael Schrage hebt hervor:

„Die Verantwortung für die Leistung bei KPIs reicht zunehmend nicht mehr aus; Unternehmen brauchen auch Verantwortung für die Leistung der KPIs selbst."

Das bedeutet: Unternehmen müssen regelmäßig prüfen, ob ihre Kennzahlen noch relevant sind oder lediglich „Vanity Metrics“ darstellen, die keinen echten Mehrwert bieten.

Ein Beispiel ist Wayfair: Unter der Leitung von CTO Fiona Tan stellte das Unternehmen fest, dass 50 bis 60 % der als „verloren“ eingestuften Verkäufe tatsächlich Kunden betrafen, die ein anderes Produkt derselben Kategorie kauften. Durch die Einführung einer „kategoriebasierten Retention“-Metrik konnte Wayfair präzisere Empfehlungen aussprechen und die Produktplatzierung in Verteilzentren optimieren.

Auch Tokopedia, ein Marktplatz, der täglich 1,8 Milliarden Produkte verarbeitet, zeigt, wie Echtzeit-Daten genutzt werden können. Mit einem KI-gestützten Bewertungssystem für „Händlerqualität“ analysierte das Unternehmen Millionen Datenpunkte zu Füllraten und Bestandsverwaltung. Das Ergebnis: Verbesserte Kundenzufriedenheit und gezielte Unterstützung für Händler mit niedrigen Bewertungen.

Effektives KPI-Management: Die richtige Balance

Für ein sinnvolles KPI-Tracking empfiehlt sich eine Einteilung in drei Kategorien:

• Strategische Ergebniskennzahlen: z. B. Umsatz oder Gewinn

• Operative Treiber: z. B. Website-Traffic oder Füllraten

• Kontextuelle Faktoren: z. B. Verbraucherausgaben oder regulatorische Änderungen

Diese Struktur verhindert, dass Unternehmen sich zu stark auf einzelne Kennzahlen konzentrieren und dabei andere wichtige Bereiche vernachlässigen.

Unternehmen, die KI zur Überarbeitung ihrer KPIs einsetzen, sind dreimal häufiger in der Lage, größere finanzielle Vorteile zu erzielen. Tatsächlich berichten 90 % der Manager, die KI für neue KPIs nutzen, von verbesserten Ergebnissen. Der Schlüssel liegt darin, Echtzeit-Daten aus laufenden Geschäftsprozessen zu nutzen. Mit skalierbaren Architekturen können Unternehmen so schnell auf Marktveränderungen reagieren und ihre Strategien anpassen.

Data Governance und Datenqualität aufrechterhalten

Ohne klare Regeln kann ein Unternehmen bei wachsendem Datenvolumen schnell die Kontrolle verlieren. Ein stabiles Governance-Framework basiert auf vier zentralen Elementen: Datenqualität, die durch Validierung und Bereinigung sichergestellt wird, Datenintegration, die einheitliche Ansichten schafft, Datenschutz und Sicherheit, unterstützt durch Verschlüsselung und Anonymisierung, sowie Datenarchitektur, die durch ein skalierbares Design überzeugt. Diese Bausteine sorgen dafür, dass Daten zuverlässig bleiben und gesetzliche Vorgaben wie die DSGVO eingehalten werden. Gleichzeitig bilden sie die Grundlage, um Verantwortlichkeiten klar zu definieren und technische Maßnahmen effektiv umzusetzen.

Ein entscheidender Bestandteil ist das Data Stewardship. Hier spielen Rollen wie der Chief Data Officer (CDO), der Chief Information Security Officer (CISO) und Data Stewards eine Schlüsselrolle. Der CDO treibt die Datenstrategie voran, der CISO sorgt für die Einhaltung von Sicherheits- und Datenschutzstandards, und Data Stewards überwachen die tägliche Datenqualität. Deloitte bringt die Bedeutung von Governance auf den Punkt:

„Data Governance ist ein guter Ausgangspunkt für jede datengetriebene Transformation. Schließlich gibt es keine Möglichkeit, Datenstrategie und Anwendungsfälle umzusetzen, ohne die richtige Denkweise und die richtige Technologie." – Deloitte

Ein zentraler Data Catalog unterstützt nicht nur das Metadaten-Management, sondern ermöglicht auch eine rollenbasierte Zugriffskontrolle. Er macht Datenbestände durchsuchbar und stellt sicher, dass sensible Informationen nur von autorisierten Personen eingesehen werden können. Standardisierte Prozesse, wie einheitliche Datenformate und Namenskonventionen, gewährleisten dabei Konsistenz – selbst bei steigendem Datenvolumen.

Rollen und Zugriffskontrollen

Der Data Catalog spielt eine zentrale Rolle im Metadaten-Management, doch klare Rollen- und Zugriffskonzepte sind ebenso wichtig. Die rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) schützt sensible Daten vor unbefugtem Zugriff und steigert die Effizienz, indem Nutzer nur auf die Informationen zugreifen, die sie für ihre Aufgaben benötigen. Das minimiert Sicherheitsrisiken und erleichtert den Betrieb in skalierbaren Systemen wie SAP BW oder Microsoft Fabric.

Der erste Schritt besteht darin, klare Rollen zu definieren: Wer darf welche Daten einsehen, bearbeiten oder löschen? Diese frühzeitige Festlegung von Verantwortlichkeiten verhindert Missbrauch. Ergänzend dazu sorgen technische Maßnahmen wie Verschlüsselung, Anonymisierung und kontinuierliches Monitoring für eine sichere Datenumgebung, die auch zukünftiges Wachstum unterstützt.

Compliance und Audits

Regelmäßige Audits sind essenziell, um Risiken frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Dabei geht es nicht nur darum, Probleme zu lösen, sondern auch deren Ursachen zu analysieren, um Wiederholungen zu vermeiden. Automatisierte Tools wie Data Profiling und Validierung gewährleisten, dass Daten vollständig, korrekt und konsistent bleiben.

Für die Einhaltung der DSGVO müssen Unternehmen nachweisen, wie Kundendaten erfasst, gespeichert und verarbeitet werden. Technische Schutzmaßnahmen sollten von Anfang an implementiert werden. Ein Reifegradmodell hilft dabei, den aktuellen Stand des Enterprise Data Quality Managements (DQM) zu bewerten und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren. Mithilfe von KPIs, die Datenqualität, Sicherheitsvorfälle und Datennutzung messen, lässt sich die Wirksamkeit des Frameworks überwachen und gezielt anpassen.

Erfolgsmessung und kontinuierliche Verbesserung

Eine solide Datenarchitektur und klar definierte Governance-Regeln sind die Grundlage, um den tatsächlichen Mehrwert datengetriebener Projekte zu messen. Ohne präzise Messgrößen bleibt unklar, ob Skalierungsinitiativen tatsächlich Ergebnisse liefern. Unternehmen investieren im Durchschnitt über 38 Millionen US-Dollar in Daten und Analytics. Dennoch berichten mehr als 79 % von ihnen, dass der ROI negativ oder gar nicht vorhanden ist. Häufig liegt das daran, dass der Übergang von Daten zu konkreten Handlungen ins Stocken gerät. Der Schlüssel zur Erfolgsmessung beginnt mit der Definition klarer KPIs, die sowohl finanzielle als auch strategische Ziele berücksichtigen. Wichtig ist, dass die Arbeit nicht bei der Implementierung endet – kontinuierliches Monitoring ist entscheidend.

KPIs für den Skalierungs-ROI festlegen

Gute KPIs lassen sich in zwei Kategorien einteilen: finanzielle (Hard) und strategische (Soft) Messgrößen. Finanzielle KPIs umfassen Aspekte wie Umsatzwachstum, Senkung von Produktions- und Marketingkosten sowie Produktivitätssteigerung pro Mitarbeitereinheit. Strategische KPIs hingegen bewerten langfristige Werte wie Kundenzufriedenheit, Markenbekanntheit, Mitarbeiterengagement und die Geschwindigkeit von Innovationen.

Ein Beispiel: Ein globaler Getränkehersteller konnte im Juli 2021 durch den Einsatz von statistischen Diagnosetools und einem Predictive-Analytics-Zentrum 4 Millionen US-Dollar einsparen und die Produktivität seiner Mitarbeiter um 8 % steigern. Der Break-even wurde bereits nach 1,2 Jahren erreicht.

Für eine erfolgreiche Skalierung sind KI-gestützte Smart KPIs entscheidend. Diese entwickeln sich von statischen Benchmarks hin zu dynamischen Prädiktoren:

• Deskriptive KPIs zeigen, was aktuell geschieht.

• Prädiktive KPIs prognostizieren zukünftige Entwicklungen.

• Präskriptive KPIs geben konkrete Handlungsempfehlungen.

Unternehmen, die KI zur Optimierung ihrer KPIs einsetzen, erzielen dreimal häufiger finanzielle Erfolge als jene, die darauf verzichten. Ein zentraler Indikator für digitale Skalierbarkeit sind sinkende Grenzkosten – also die abnehmenden Kosten pro zusätzlichem Nutzer oder produzierter Einheit bei wachsendem System. Diese dynamische KPI-Strategie ermöglicht es, das Tagesgeschäft proaktiv zu optimieren.

„Wir wollen, dass sich unsere KPIs im Laufe der Zeit weiterentwickeln, weil wir unser Geschäft nicht auf veralteten oder Vanity-Metriken aufbauen wollen." – Hervé Coureil, Chief Governance Officer, Schneider Electric

Kontinuierliche Verbesserung durch Datenüberwachung

Regelmäßiges Monitoring ist essenziell, um Schwachstellen frühzeitig zu erkennen und Systeme anzupassen. Reifegradmodelle wie das Data Management Maturity (DMM) bewerten sechs Kernbereiche: Strategie, Qualität, Betrieb, Plattform, Governance und unterstützende Prozesse. Derzeit nutzen nur 25 % der deutschen Unternehmen ihre Daten effektiv – ein deutlicher Hinweis darauf, dass kontinuierliche Diagnostik notwendig ist. Digitale Analytics können entlang der Wertschöpfungskette Produktivitätssteigerungen von 20 % oder mehr ermöglichen.

Kurzdiagnosen, die innerhalb von 48 Stunden durchgeführt werden, helfen, operative Schwächen wie Maschinenausfälle oder Qualitätsprobleme zu identifizieren, bevor neue Technologien skaliert werden. Predictive Maintenance reduziert Ausfallzeiten um bis zu 30 %. Ein speziell eingerichtetes Performance Management Office (PMO) sorgt dafür, dass KPIs stets an die sich ändernden Geschäftsziele angepasst werden und nicht zu bloßen Vanity-Metriken verkommen.

Der Fokus sollte auf Leading Indicators liegen – etwa der Analyse von Auftragstrends statt vergangener Verkaufszahlen. So lassen sich potenzielle Risiken frühzeitig erkennen und beheben.

Fazit

Skalierbarkeit entsteht durch ein Zusammenspiel von Technologie, Prozessen und Unternehmenskultur. Unternehmen mit skalierbaren Strukturen haben eine 30 % höhere Chance, überdurchschnittliches Wachstum zu erzielen. Doch oft bleibt eine Lücke zwischen dem Erkennen von Potenzialen und deren Umsetzung – viele Unternehmen nutzen ihre Daten noch nicht optimal. Diese Diskrepanz zeigt, wie entscheidend die Verbindung von Technologie und Strategie für erfolgreiche Skalierung ist.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der engen Verzahnung von Strategie, Architektur und Governance. Modulare, cloud-native Architekturen und dezentrale Konzepte wie Data Mesh bieten die nötige Flexibilität. Gleichzeitig sorgen klare Governance-Regeln und automatisierte Qualitätskontrollen dafür, dass Daten zuverlässig bleiben und weder Engpässe noch unnötige Kosten entstehen.

„Die Transformation zu einem datengetriebenen Unternehmen erfordert grundlegende Veränderungen in den Bereichen Datenmanagement, Technologie und Unternehmensstruktur." – Philipp Morf, Head AI & Data Practice, Zühlke

Ein Business-Value-First-Ansatz ist entscheidend: Dateninitiativen müssen sich direkt an strategischen Zielen wie Umsatzsteigerung oder Kostensenkung orientieren, um echten Nutzen zu schaffen. In Kombination mit einer stabilen Architektur und klaren Governance-Richtlinien legt dieser Ansatz den Grundstein für nachhaltigen Erfolg.

Datenstrategien erfordern ständige Anpassung. Regelmäßiges Monitoring durch Leading Indicators, Reifegradanalysen und die Integration neuer Technologien helfen, langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. So können Unternehmen in dynamischen Märkten flexibel agieren und ihre Skalierungsinitiativen in messbare Geschäftserfolge umwandeln – die Basis für langfristiges, datengetriebenes Wachstum.

FAQs

Welche Vorteile bietet eine Data-Lakehouse-Architektur im Vergleich zu klassischen Data Lakes und Data Warehouses?

Die Data-Lakehouse-Architektur vereint die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses in einer einzigen Plattform. Sie bietet die Flexibilität eines Data Lakes, um große Datenmengen in unterschiedlichen Formaten zu speichern, und kombiniert dies mit der Leistungsfähigkeit und den Datenverwaltungsfunktionen eines Data Warehouses.

Ein großer Pluspunkt dieser Architektur ist die Lösung typischer Herausforderungen, die bei herkömmlichen Data Lakes auftreten: Datenkonsistenz, Datenqualität und Sicherheit. Gleichzeitig bleibt sie skalierbar und kosteneffizient. Besonders interessant ist, dass ein Lakehouse moderne Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) unterstützt. Dies wird möglich, weil sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten auf derselben Plattform verarbeitet werden können.

Für Unternehmen bedeutet das: schnellere, effizientere datengetriebene Entscheidungen – und das, ohne Daten zwischen verschiedenen Systemen hin- und herschieben zu müssen. Ein klarer Vorteil, wenn es um Zeitersparnis und operative Effizienz geht.

Wie kann eine datengetriebene Strategie das Wachstum und die Skalierung eines Unternehmens fördern?

Eine datenbasierte Strategie hilft Unternehmen, durch fundierte Entscheidungen gezielt Wachstumschancen zu nutzen. Indem Daten systematisch analysiert und genutzt werden, lassen sich Geschäftsprozesse effizienter gestalten, Risiken minimieren und neue Umsatzquellen erschließen. Das Ergebnis: optimierte Abläufe, die besser auf die Unternehmensziele abgestimmt sind.

Mit einer klar definierten Datenstrategie können Unternehmen ihre Marktposition ausbauen, neue Geschäftsmodelle entwickeln und flexibler auf Veränderungen reagieren. Dabei ist es entscheidend, Daten gezielt zu priorisieren und moderne Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) oder Automatisierung einzusetzen. So lassen sich gewonnene Erkenntnisse in praktische Maßnahmen umsetzen – ein wichtiger Schritt, um wettbewerbsfähig zu bleiben und langfristiges Wachstum zu sichern.

Warum ist Data Governance entscheidend für die Datenqualität und die Einhaltung von Vorschriften?

Data Governance spielt eine zentrale Rolle dabei, die Qualität und Sicherheit von Unternehmensdaten sicherzustellen. Sie umfasst klare Richtlinien, Prozesse und Verantwortlichkeiten für den gesamten Lebenszyklus der Daten – von ihrer Erfassung über die Verarbeitung bis hin zur endgültigen Löschung. Das Ziel? Daten sollen konsistent, präzise und gut geschützt sein.

Ein durchdachtes Data-Governance-Framework bringt Unternehmen zahlreiche Vorteile. Es hilft nicht nur dabei, gesetzliche Anforderungen zu erfüllen, sondern ermöglicht es auch, Daten strategisch einzusetzen. Mit einer soliden Grundlage können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen, zuverlässige Analysen durchführen und ihre datengetriebene Strategie stärken.

Ohne klare Vorgaben drohen jedoch Risiken: Schlechte Datenqualität und Compliance-Verstöße können erhebliche Konsequenzen nach sich ziehen und das Vertrauen in die Daten massiv beeinträchtigen.

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