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Data Maturity

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Myriam Jessier/unsplash
Der Begriff Data Maturity bezieht sich auf den Grad der Kompetenz eines Unternehmens bei der Verwaltung seiner Daten.

Der Begriff Data Maturity, auf Deutsch Datenreife, bezieht sich auf den Grad der Kompetenz eines Unternehmens bei der Verwaltung seiner Daten sowie der genutzten Technologien, der Expertise der Mitarbeiter und der etablierten Prozesse. Data Maturity spielt insbesondere im datengetriebenen Marketing eine entscheidende Rolle.

Im Marketingprozess müssen Unternehmen eine Vielzahl von Daten – beispielsweise Kundendaten, Daten aus Marktforschung, Wettbewerbsinformationen, Mediaplänen und -budgets sowie Verkaufsdaten – berücksichtigen. Diese Daten werden gesammelt, analysiert und den jeweiligen Entscheidungsträgern zur Verfügung gestellt.

Für die Bewertung der Datenreife gibt es verschiedene Modelle, darunter eines, das vom Computer-Hersteller Dell entwickelt wurde und Unternehmen in vier Stufen einordnet: datenbewusst, datenkompetent, datenversiert und datengesteuert. Das „Data Governance Maturity Model“ von Gartner und das „Snowplow Model“ des Software-Unternehmens Snowplow haben ähnliche Ansätze und unterteilen die Datenreife in sechs beziehungsweise fünf Stufen.

Um eine hohe Datenreife zu erreichen, sind fünf Schlüsselschritte erforderlich.

Datenbedarf identifizieren: Unternehmen sollten klären, welche Daten für die Entscheidungsfindung unverzichtbar und welche Datenquellen relevant sind.

Ressourcen und Infrastruktur bereitstellen: Unternehmen benötigen technische Ressourcen und eine Infrastruktur für die Datenspeicherung und -verarbeitung, geeignete Software, Methoden und qualifiziertes Personal.

Prozesse etablieren: Unternehmen sollten Prozesse für das Datenmanagement entwerfen, die von der Datenerfassung bis zur Entscheidungsfindung reichen.

Durchführen und optimieren: Unerlässlich ist es, das System zu testen, Engpässe zu identifizieren und diese entsprechend zu optimieren.

Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen: Sobald das System läuft, können Entscheidungen anhand der vorliegenden Daten getroffen werden.

Die Verbesserung der Datenverwaltung ist dabei ein fortlaufender Prozess. Je höher der Grad der Data Maturity ist, desto besser können Unternehmen ihre Datenbestände nutzen – ein wesentlicher Faktor für den Unternehmenserfolg.

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