Data Excellence
für Organisa­tionen

Von der Definition zur Umsetzung

Der Rahmen für Data Excellence

Data Excellence umfasst alle Maßnahmen, mit denen Unternehmen den Wert ihrer Daten nachhaltig steigern.

Es geht nicht nur um Datensammlung, sondern darum, Daten als strategische Ressource zu gestalten, zu steuern, zu nutzen und kontinuierlich weiterzuentwickeln.

• Datenstrategie verbindet Unternehmens-/Organisationsziele mit einem klaren Zielbild für den Dateneinsatz.
• Data Governance definiert Regeln, Verantwortlichkeiten und Standards für sichere, konsistente Nutzung.
• Data Management sorgt für operative Umsetzung: Qualität, Integration und Alltagstauglichkeit der Daten.
• Datennutzung beinhaltet die Ermächtigung der Nutzer:innen und die nutzerorientierte Aufbereitung der Daten(produkte).

Erst das Zusammenspiel dieser Ebenen macht Data Excellence aus: 
Strategie legt die Vision fest, Governance den Rahmen, Management die Praxis und Nutzung die nachhaltige Realisierung der Mehrwerte. So werden Daten nicht nur verwaltet, sondern als Ressource genutzt und in messbaren Geschäftsnutzen transformiert – durch Transparenz, Qualität und zielgerichtete Nutzung.

Warum Data Excellence entscheidend ist

Ihre Daten besitzen Wert! Wie hoch dieser Wert tatsächlich ist, bestimmen Sie durch den Umgang mit Ihren Daten. Dies fordert einen Perspektivenwechsel von den Daten zu Geschäftsprozessen und -zielen, denn Ihr Erfolg rückt bei Data Excellence in den Mittelpunkt.

Datenkultur als Gamechanger

Ihre Organisation ist im Fokus der Aktivitäten; nicht Daten oder Technik.

Das beste Produkt ist wertlos, wenn es niemand nutzt. Daten entfalten ihren Wert erst im täglichen Einsatz, der konsequent Top-Down vorgelebt und eingefordert werden muss. Gleichzeitig gilt es, die digitalen Fähigkeiten der Mitarbeiter:innen zu erfassen und zu entwickeln.

Eine starke Datenkultur verwandelt fragmentierte Datenlandschaften in eine klare, wertorientierte Informationsbasis. Unternehmen treffen fundierte Entscheidungen und machen Daten zu einem echten Wettbewerbsvorteil.

Doch Kultur allein reicht nicht: Datenkultur bildet das Fundament für Data Excellence – ein ganzheitliches Konzept, das Regeln, Prozesse, Technologien und Governance integriert, um Daten strategisch und effizient nutzbar zu machen. Der Vergleich zeigt, wie sich Organisationen ohne und mit Data Excellence unterscheiden:

Eine Herausforderung, die wir von roosi mit Ihnen angehen um Ihre Organisation zu unterstützen. 

Data Excellence Framework – Ihre Komponenten

Ein praxisnahes Modell für messbare Data Excellence

Damit Data Excellence nicht abstrakt bleibt, braucht es ein strukturiertes Framework mit klaren Dimensionen, Bausteinen und definierten Verantwortlichkeiten.

Anmerkung
Durch die Gleichzeitigkeit der Aktivitäten ist die Nummerierung der Schritte nicht unbedingt zwingend bzw. nicht unbedingt stimmig.

Herausforderungen bei der Umsetzung

Typische Stolperfallen und wie Sie diese vermeiden

Der Weg zu Data Excellence ist anspruchsvoll: Ohne klare Strategie, Verantwortlichkeiten und Kultur scheitern viele Initiativen. Hier erfahren Sie die häufigsten Stolperfallen – und wie Sie diese erfolgreich meistern.

Denkfehler
"Wir brauchen zuerst ein Tool" – ohne klare fachliche Sicht & Governance funktioniert Technik allein nicht. Technik muss die Geschäftstätigkeit unterstützen und nicht umgekehrt.

Silos & Verantwortlichkeitslücken
Daten gehören nicht nur der IT, sondern auch den Fachbereichen. 

Datenqualität vernachlässigen
Ohne Messung, Kontrolle und Standards bleibt Qualität Glückssache. Viele Initiativen scheitern, weil Unternehmen ihre Data Maturity nicht realistisch einschätzen und falsche Prioritäten setzen.

Kultur & Wissen
Wenn Mitarbeitende keine Datenkompetenz haben oder kein Verständnis existiert, bleiben Initiativen oberflächlich.

Wissen erübrigt Zielgruppendenken
Wenn die Datenaufbereitung nicht den Bedürfnissen der internen Kunden und NutzerInnen entspricht, ist Datenkompetenz kein Hebel für die Verwendung.

Fehlende strategische Verankerung
Wenn Data Excellence nicht Teil der Unternehmensstrategie ist, bleibt es ein Projekt ohne Rückhalt. Ohne Management-Sponsoring fehlt die Priorität, und Initiativen verlaufen im Sande.

Zu starker Technologie-Fokus
Viele Unternehmen setzen auf neue Tools und Plattformen, ohne Prozesse, Rollen und Datenstandards sauber zu definieren. Ergebnis: teure Systeme, die ineffizient genutzt werden und wenig Mehrwert erzeugen.

Unklare Rollen und Verantwortlichkeiten
Ohne klar definierte Rollen wie Data Owner, Data Steward oder CDO kommt es zu Verantwortlichkeitslücken. Datenprobleme werden hin- und hergeschoben, anstatt nachhaltig gelöst.

Fragmentierte Datenlandschaften
Historisch gewachsene Systeme führen zu Insellösungen, Dubletten und widersprüchlichen Daten. Ohne Integration und Harmonisierung entstehen hohe Kosten und Misstrauen in die Daten.

Fehlende Erfolgsmessung
Ohne KPIs für Datenqualität, Nutzung und Wertbeitrag fehlt die Transparenz, ob sich Data-Excellence-Maßnahmen lohnen. Initiativen bleiben dann „gefühlte Verbesserungen“, statt messbarer Fortschritte.

Widerstände im Change Management
Data Excellence verändert Prozesse, Verantwortlichkeiten und Gewohnheiten. Ohne klares Change Management und Kommunikation gibt es Blockaden – oft subtil in Form von fehlender Akzeptanz.

Kosten nicht korrekt kalkuliert
Viele unterschätzen die langfristigen Aufwände für Governance, Qualitätssicherung und Schulung. Wer nur kurzfristig budgetiert, scheitert an fehlender Nachhaltigkeit.

Fehlende Verbindung zu Geschäftszielen
Wenn Dateninitiativen nicht mit konkreten Business Use Cases verbunden sind, fehlt der „Business Pull“. Data Excellence wirkt dann abstrakt und wird nicht als Treiber für Wertschöpfung verstanden.