Data Maturity – Wie reif ist mein Unternehmen?

Dass Daten im heutigen Zeitalter wichtige Assets in einer Firma sind, ist längst kein Geheimnis mehr. Viele Unternehmen haben dies auch erkannt und investieren Zeit und Geld in Ideen, Innovationen und Technologien. So verschieden Firmen jedoch sind, so unterschiedlich ist auch ihr «Reifegrad» zum Thema Daten. Dieser Beitrag soll aufzeigen, wozu «Maturity Models» genutzt werden, warum sie wichtig sind und welche bestehenden Modelle in Bezug auf Daten existieren und verwendet werden können.

Was sind Reifegradmodelle?

Mit einem Reifegradmodell (eng. «Maturity Model») kann gemessen werden, wie weit etabliert bestimmte Themen in einer Firma sind. Gerade in der IT, im Prozess- oder Projektmanagement gibt es verschiedene Anforderungen, die je nach dem eine unterschiedliche Höhe an «Reife» aufweisen. Z.B. könnte man bei Prozessmanagement vereinfacht aussagen, dass undefinierte Prozesse in einer Firma die Reife 0 aufweisen, strukturierte Prozesse die Reife 1, standardisierte Prozesse die Reife 2, usw. Die einzelnen Reifegrade sind klar definiert und lassen sich innerhalb des Grades zusätzlich nach Unterthemen einteilen. So kann sich eine Firma in einem Thema auf Stufe 2 befinden und in einem anderen auf Stufe 4.

 

Ist die Bestimmung der Ist-Reife einmal gemacht, wird nun definiert, welches Level an Reife erreicht werden sollte (Soll-Reife) und welche Massnahmen dazu nötig sind. Mit den umgesetzten Massnahmen wird dann das Maturity Model Schritt für Schritt durchlaufen und die «Reife» der Firma wächst.

Ursprung in der Software-Organisation

Eines der erfolgreichsten Reifegradmodelle ist das «Capability and Maturity Model» (CMM). Bei der Entwicklung des CMM ging es darum, die Reife einer Software-Organisation einzuschätzen. Um dies zu erreichen, wurden verschiedene Stufen von Reifegraden definiert. Jede Stufe verfügt über Charakteristiken und Kriterien, die erfüllt werden müssen.

 

Dessen Weiterentwicklung «Capability Maturity Model Integration» (CMMI) kombiniert dann mehrere unterliegende CMM’s und definiert so ein erweitertes Framework zur Reife-Beurteilung.

CMMI

Welche Modelle gibt es zum Thema «Data»?

Mit der steigenden Wichtigkeit von Daten in Unternehmen, gibt es bereits einige Modelle, die zum Thema «Data Maturity» erstellt worden sind. Das Prinzip dahinter ist das gleiche: Ein Katalog von Kriterien bestimmt die Reife zu einer Stufe. Bei diesen Modellen beziehen sich diese Kriterien jedoch gezielt auf Themen und Anforderungen, die für eine «Data Driven» Organisation relevant sind: Data Governance, Repository und Tools, Datenqualität, Data Sources, Mindset, usw.

Die «five stages of data maturity»

 

Die Analytics-Firma “Sisence” hat ein Modell mit fünf Reifegrade erstellt, jeder davon mit einem definierten Satz an Kriterien, die erfüllt werden müssen:

  1. Business Reporting
  2. Business Intelligence
  3. Ad Hoc Analysis/Insights
  4. Hybrid Centralized Data Teams
  5. Predictive Analytics and Machine Learning

Der Verlauf der Reifegrade basiert auf einem ähnlichen Ansatz wie andere Reifegradmodelle aus der IT: Vom Silo-Denken, über standardisierte Datensets und Data Warehousing, zum Datenbewusstsein über alle Firmenebene, um schlussendlich von fortgeschrittenen Machine Learning Techniken zu profitieren. 

Das «Data Maturity Framework” von Data Orchard

 

"Data Orchard" hat für den Non-Profit Sektor ein etwas detaillierteres Modell erstellt, bei dem zu den Reifegraden verschiedene Kategorien definiert worden sind.

data orchard data maturity framework
Bild und Copyright: Data Orchard, www.dataorchard.org.uk

Die Anwendung ist nicht nur für Non-Profit-Gesellschaften spannend, sondern für jegliche Firmen, die in ihrer Daten-Reife wachsen möchten. Die Unterteilung in sieben Kategorien erlaubt eine detailliertere Bewertung und Variation in der Höhe des Reifengrades. So kann eine Firma z.B. eine sehr hohe Kultur und Leadership bezüglich Daten vorweisen, aber es fehlt an Tools und Skills. So können Abhängigkeiten gefunden werden und darauf aufbauend gezielt Massnahmen, um die anderen Themen anzuheben.

Fazit

Reifegradmodelle ermöglich ein systematisches Analysieren der Ist- und Soll-Situation einer Firma, wenn es um ihre Datenkompetenzen geht. Dabei ist es wichtig, dass es sich um einen Reifeprozess handelt, bei dem jede Stufe von Ist zu Soll durchlaufen werden muss. Nur so «reift» die ganze Firma, mit allen Prozessen und Personen und erleichtert eine Akzeptanz auf breiter Ebene. Das Thema «Daten» ist eben nicht nur ein technisches Thema, welches mit ein paar innovativen Tools abgedeckt werden kann. Das Thema ist zu zentral und übergreifend geworden, sodass mehrere Faktoren berücksichtigt werden müssen, damit Daten-Initiativen erfolgreich eingeführt werden können.

Autor: Andrea Gasser