In unternehmenskritischen Branchen wie Luftfahrt, Energie, Logistik und Bankwesen sind Daten dein wichtigstes Kapital. Dennoch werden sie oft am schlechtesten verwaltet. Wenn du ein CTO, CIO oder ein technikbegeisterter CEO bist, hast du es wahrscheinlich selbst schon erlebt:
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Data-Governance-Initiativen, die sich langsamer bewegen als der Markt
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Teams, die in Richtlinien ertrinken, aber nicht in der Lage sind, Erkenntnisse zu gewinnen
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Teure Tools, geringe Akzeptanz
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Ein Rückstau von Anwendungsfällen, bei denen niemand weiss, wie man Prioritäten setzt
Kommt dir das bekannt vor?
In einer kürzlich erschienenen Folge des TEQ Shift Podcasts räumte Markus Sontheimer (ehemaliger CIO/CDO bei DB Schenker, Deutsche Bank und anderen) mit dem Mythos des traditionellen Datenmanagements auf. Er stellte einen pragmatischen, ergebnisorientierten Transformationsrahmen vor, den Ihr Unternehmen tatsächlich nutzen kann.
Die Kosten von überformalisierten Datenstrategien
Markus nimmt kein Blatt vor den Mund:
"Datenmanagement wird viel zu sehr als formale Sache betrieben ... alles andere ist nur für das Bücherregal."
Ja, Rollen wie Data Steward und Data Owner sind wichtig. Aber wenn Deine Datenstrategie dort stehen bleibt, ist sie von Anfang an zum Scheitern verurteilt. Frameworks allein führen nicht zur Transformation. Der geschäftliche Mehrwert ist entscheidend.
Der typische Unternehmensfehler? Mit Richtlinien statt mit Anwendungsfällen zu beginnen und auf die perfekte Struktur zu warten, anstatt schnelle Erfolge zu ermöglichen. Markus bezeichnet dies als einen der grössten blinden Flecken in der modernen Tech-Führung.
Ein Framework, das tatsächlich funktioniert
Hier ist, wie Markus die Herausforderung neu formuliert:
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Beginne mit Daten, die du bereits hast
Baue eine Dynamik auf, indem du vorhandene Daten nutzen. Es ist nicht nötig, auf einen "sauberen" Datensatz zu warten.
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Schalte Analytics + AI ein
Setze moderne KI-Tools ein, um diese Daten zu untersuchen und anzureichern. Warte nicht auf Perfektion. KI kann Bedeutungen erkennen, Zuordnungen automatisieren und Chancen schneller aufdecken als herkömmliche Prozesse.
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Verankerung in geschäftlichen Anwendungsfällen
Beziehe deine kaufmännischen Teams mit ein und arbeite gemeinsam an realen, greifbaren Geschäftszielen wie Kundeneinblicken, Automatisierung, Risikominderung und Prozessbeschleunigung.
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Lass die Struktur den Ergebnissen folgen
Sobald der Wert erwiesen ist, sollten Sie Governance, Verantwortlichkeiten und Regeln festlegen. Aber tu das erst, wenn du ausreichend Traktion erreicht hast. Formalisierung sollte der Traktion folgennicht vorausgehen.
Für Führungskräfte, die echte Wirkung erzielen wollen
Wenn Sie Datenprodukte entwickeln, Legacy-Plattformen modernisieren oder die KI-Transformation vorantreibst, ist diese Änderung der Denkweise entscheidend:
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Übertreibe es nicht mit dem Engineering. Arbeite schnell mit dem, was du hast.
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Isoliere Datenteams nicht. Arbeite vom ersten Tag an mit den Geschäftsinhabern zusammen.
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Führe nicht mit Kontrolle. Führe mit Mehrwert. Dann halte fest, was funktioniert.
Markus' Ansatz ist nicht gegen die Verwaltung gerichtet. Er ist ergebnisorientiert. Es geht darum, von einer Haltung der Einhaltung von Vorschriften zu einer Haltung der Zusammenarbeit überzugehen .
Letzter Gedanke: Aktivieren, nicht archivieren
Daten sind nicht wertvoll, weil sie verwaltet werden. Sie sind wertvoll, weil sie genutzt werden .
Klein anfangen. Schnell handeln. Vertrauen aufbauen. Dann skalieren.
Und wenn deine Datenstrategie noch im Regal verstaubt, ist es vielleicht an der Zeit, sie hervorzuholen und neu zu starten.
