Data Maturity messbar machen

In vielen Unternehmen wird Data Maturity über Kultur, Governance und Strategiepapiere diskutiert. Gleichzeitig werden zentrale Kennzahlen jeden Monat manuell in Excel korrigiert.

Diese Situation ist kein Ausnahmefall. Oft liegt eine geringe Reife im Umgang mit analytischen Daten nicht an fehlender Datenkultur, sondern an der operativen Realität der Datenverarbeitung. Daten werden manuell gesammelt, Transformationen entstehen in lokalen Dateien oder BI-Systemen und zentrale Kennzahlen müssen regelmäßig neu konstruiert werden.

Viele Data-Maturity-Modelle konzentrieren sich stark auf organisatorische und kulturelle Aspekte, etwa Datenkultur, Rollenmodelle oder Governance-Strukturen. Diese Perspektive ist grundsätzlich sinnvoll. In der praktischen Anwendung bleibt sie jedoch häufig abstrakt. Sie beschreibt Zielbilder datengetriebener Organisationen, macht aber nur begrenzt sichtbar, wie leistungsfähig die tatsächlichen Datenprozesse einer Organisation sind.

Data Maturity ist daher keine kulturelle Eigenschaft einer Organisation. Sie ist eine messbare Eigenschaft ihrer analytischen Datenprozesse.

In Projekten zeigen sich ähnliche strukturelle Muster immer wieder. Sie machen deutlich, wie sich eine geringe Reife analytischer Datenprozesse in der täglichen Arbeit bemerkbar macht.

Unzuverlässige Quellsysteme

In einem Projekt beruhte das Reporting einer internationalen Geschäftseinheit auf einem älteren ERP-System. Die Daten aus diesem System konnten nicht direkt für analytische Zwecke verwendet werden. Für das Berichtswesen mussten sie regelmäßig exportiert, in Excel angereichert und teilweise korrigiert werden.

Die Anpassungen umfassten zusätzliche Strukturinformationen sowie systematische Korrekturen, etwa für falsch gebuchte Kostenstellen oder bekannte Effekte im Monatsverlauf. Da diese Korrekturen vor dem monatlichen Berichtsstichtag abgeschlossen sein mussten, wurden meist nur die wichtigsten Anpassungen umgesetzt.

Die Höhe der Korrekturen schwankte von Monat zu Monat. Ein konsistentes Bild der Geschäftsentwicklung ließ sich nur eingeschränkt herstellen. Das Beispiel zeigt ein grundlegendes Muster. Wenn operative Systeme zentrale Geschäftsprozesse nur unzureichend abbilden, wird das Reporting gezwungen, diese Lücken nachträglich zu schließen.

Fachliche Logik im BI-System

In einer anderen Organisation existierte bereits eine umfangreiche analytische Infrastruktur. Mehrere Quellsysteme wurden in ein Data Warehouse integriert und standen dort für Auswertungen zur Verfügung.

Die fachliche Transformation der Daten fand jedoch überwiegend im BI-System statt. In Power BI wurden zusätzliche Mappings, Berechnungen und fachliche Strukturen definiert, die direkt für Berichte genutzt wurden.

Mit zunehmender Nutzung entstanden strukturelle Grenzen. Die fachliche Logik war eng an einzelne Berichte gebunden und konnte nur begrenzt wiederverwendet werden. Neue Anforderungen führten dazu, dass Transformationen mehrfach implementiert werden mussten. Ein wesentlicher Teil der Datenverarbeitung verlagerte sich damit in das analytische Frontend. Die Plattform blieb funktional, wurde jedoch zunehmend schwerer zu erweitern.

Gute Architektur ohne Plattformbetrieb

In einer weiteren Organisation existierte eine technisch weit entwickelte Datenarchitektur. Mehrere operative Systeme wurden automatisiert in ein zentrales Data Warehouse integriert. Auf dieser Basis entstand ein umfangreiches Berichtswesen.

Mit wachsender Nutzung zeigte sich jedoch ein anderes Problem. Die Plattform verfügte über keine klar getrennten Entwicklungsumgebungen. Änderungen an Datenmodellen oder Prozessen mussten direkt in der produktiven Umgebung vorgenommen werden. Versionierung und strukturierte Deployments existierten nicht.

Zudem fehlte ein systematisches Monitoring der Datenprozesse. Fehler in der Datenbeladung wurden häufig erst entdeckt, wenn Berichte unerwartete Ergebnisse zeigten. Die Architektur der Plattform war technisch solide. Ohne klare Betriebsstrukturen blieb sie jedoch fragil und zunehmend abhängig von einzelnen Personen.

Die Beispiele zeigen ein gemeinsames Muster. Die Leistungsfähigkeit einer Datenorganisation hängt stark von der Struktur ihrer Datenprozesse ab.

Analytische Daten durchlaufen in Unternehmen typischerweise denselben Lebenszyklus. Sie werden aus operativen Systemen extrahiert, zentral gespeichert, transformiert und anschließend für Analysen und Entscheidungen genutzt. Parallel dazu muss die zugrunde liegende Plattform stabil betrieben werden.

Wenn man Data Maturity aus dieser Perspektive betrachtet, lässt sie sich auf fünf grundlegende Fragen zurückführen.

Diese Fragen strukturieren die operative Realität der Datenarbeit. Sie machen sichtbar, wie stabil und skalierbar analytische Datenprozesse tatsächlich sind.

Aus ihnen lassen sich fünf Dimensionen der Data Maturity ableiten.

Dieses Modell unterscheidet sich von klassischen Data-Maturity-Modellen dadurch, dass es sich auf die operative Struktur der Datenplattform konzentriert.

Datenbeschaffung beschreibt, wie zuverlässig Daten aus operativen Systemen extrahiert und integriert werden können. Wichtige Kriterien sind etwa die automatische Extraktion aus Quellsystemen, die Integration mehrerer relevanter Systeme sowie die Stabilität der Datenbeladung.

Datenspeicherung beschreibt die Struktur der Datenhaltung. Eine zentrale Speicherarchitektur für analytische Daten, die Trennung von Rohdaten und fachlich modellierten Daten sowie anschlussfähige Datenformate bilden hier zentrale Kriterien.

Datenverarbeitung beschreibt, wie Transformationen organisiert sind. Entscheidend sind der Grad der Automatisierung der Datenprozesse, eine zentrale und reproduzierbare Transformationslogik sowie die Struktur und Wartbarkeit fachlicher Datenmodelle.

Datennutzung beschreibt, in welchem Umfang analytische Informationen tatsächlich verwendet werden. Wichtige Kriterien sind etwa die Nutzung von Daten in Reports und Dashboards, ihre Integration in operative Steuerungsprozesse oder Forecasting sowie der Einsatz weiterführender analytischer Verfahren.

Ein weiterer Indikator höherer Reife kann die Nutzung von Daten durch KI- oder LLM-basierte Anwendungen sein, vorausgesetzt Datenqualität, Metadaten und Zugriffskontrollen sind ausreichend stabilisiert.

Der Betrieb der Datenplattform beschreibt schließlich, wie stabil die Plattform betrieben und weiterentwickelt werden kann. Dazu gehören etwa Rollen und Berechtigungsmodelle für Datenzugriffe, strukturierte Entwicklungsprozesse, Monitoring der Datenprozesse sowie ein systematisches Metadatenmanagement. In dieser Analyse wird Governance bewusst über die technischen Strukturen der Datenplattform betrachtet, etwa über Zugriffsmodelle, Metadatenmanagement oder Betriebsprozesse. Organisatorische Rollenmodelle bleiben dabei relevant, stehen jedoch nicht im Mittelpunkt dieser Bewertung.

Diese Perspektive verschiebt den Blick auf Data Maturity. Viele Modelle verstehen Datenreife vor allem als kulturelle oder organisatorische Eigenschaft einer Organisation. In der praktischen Umsetzung zeigt sich jedoch, dass sie stark von der Architektur der Datenplattform abhängt.

Data Maturity ist daher in hohem Maße ein Architektur- und Plattformthema.

Eine solche Analyse dient nicht nur der Beschreibung technischer Strukturen. Sie schafft eine Grundlage für praktische Entscheidungen über die Weiterentwicklung der Datenplattform.

Datenqualität wirkt als Querschnittsthema über alle Dimensionen hinweg. Fehlerhafte oder unvollständige Daten entstehen häufig bereits in operativen Quellsystemen und wirken sich entlang der gesamten Datenpipeline aus. Eine Bewertung der Data Maturity berücksichtigt daher auch, wie systematisch Datenqualität überwacht und verbessert wird.

Die fünf Dimensionen werden jeweils über mehrere Indikatoren bewertet. In der Dimension der Datenverarbeitung gehören dazu u.a. der Grad der Automatisierung von Datenpipelines, die zentrale Organisation fachlicher Transformationen sowie die Wiederverwendbarkeit von Datenmodellen.

Werden Transformationen überwiegend manuell in lokalen Dateien oder BI-Modellen umgesetzt, erreicht eine Organisation in dieser Dimension nur einen niedrigen Reifegrad. Werden sie dagegen zentral, automatisiert und reproduzierbar in der Datenplattform umgesetzt, erhöht sich die Bewertung entsprechend.

Aus den Bewertungen der einzelnen Dimensionen entsteht ein aggregierter Maturity-Score. Dieser Score zeigt, ob eine Organisation marktübliche Standards unterschreitet, erfüllt oder übertrifft.

Die Bewertung basiert auf einer fünfstufigen Skala.

Der Reifegrad wird bewusst relativ interpretiert. Ein mittelständisches Industrieunternehmen benötigt beispielsweise keine Analytics-Infrastruktur auf dem Niveau digitaler Plattformunternehmen. Entscheidend ist vielmehr, ob die vorhandene Datenplattform den Anforderungen der eigenen Branche entspricht oder diese übertrifft.

Eine Data-Maturity-Analyse macht sichtbar, wie zuverlässig analytische Datenprozesse tatsächlich funktionieren. Sie zeigt, ob Daten stabil beschafft, strukturiert gespeichert, reproduzierbar verarbeitet und systematisch genutzt werden können und ob die zugrunde liegende Plattform zuverlässig betrieben wird.

Auf dieser Grundlage lassen sich strukturelle Schwächen der Datenplattform identifizieren und gezielte Entwicklungsschritte ableiten, etwa in der Architektur der Plattform, der Stabilisierung von Datenprozessen oder der Erweiterung analytischer Fähigkeiten.

Eine Data-Maturity-Analyse beschreibt damit nicht das Zielbild einer datengetriebenen Organisation, sondern ihren Ausgangspunkt. Eine Datenstrategie definiert, wohin sich eine Organisation entwickeln möchte. Die Maturity-Analyse zeigt, wie belastbar ihre Datenplattform heute ist.

Viele Organisationen scheitern nicht an ihrer Datenstrategie. Sie scheitern daran, dass ihre Datenprozesse nicht stabil funktionieren.