Ihre Data Vision und Ihren North Star definieren

Eine Data Vision ist keine Technologie-Roadmap. Diese Unterscheidung ist wichtiger als fast alles andere in diesem Modul.

Unternehmen verwechseln regelmäßig „Wir bauen einen Data LakeData LakeA data lake is a centralized repository that stores large volumes of raw data in its native format, from structured tables to unstructured files, until needed.Vollständige Definition ansehen →" mit einer Datenstrategie. Ein Data LakeData LakeA data lake is a centralized repository that stores large volumes of raw data in its native format, from structured tables to unstructured files, until needed.Vollständige Definition ansehen → ist eine Infrastrukturentscheidung. Eine Data Vision beantwortet: „Was für ein Unternehmen wollen wir durch Daten werden?"

Die Data Vision von Netflix lautet nicht „Wir bauen Empfehlungsalgorithmen". Sie lautet: „Wir geben jedem Abonnenten das Gefühl, dass Netflix nur für ihn gemacht wurde." Die Algorithmen sind das Wie. Die Vision ist das Warum und Was.

Das Framework der North Star Metric

Die North Star Metric ist ein einzelner, messbarer Ausdruck Ihrer Data Vision. Sie sollte:

• direkt mit dem Geschäftswert korrelieren, keine technische Metrik, sondern ein Geschäftsergebnis
• in Echtzeit messbar sein, keine Quartalsumfrage, sondern ein Live-Datenstrom
• für jeden verständlich sein, vom Board bis zum Analysten an der Front

Netflix: „Stunden Freude pro Abonnent pro Monat." Jede Dateninitiative wird daran bewertet, ob sie diese Zahl bewegt. Ihre Recommendation Engine macht rund 80 % der angesehenen Inhalte aus. Die Engine existiert, um dem North Star zu dienen.

Spotify: „Tägliche aktive Hörzeit pro Nutzer." Das Feature Discover Weekly, eine personalisierte Playlist für über 600 Mio. Nutzer jeden Montag, existiert, um diese Zahl zu bewegen. Dahinter: eine Dateninfrastruktur, die 4 Milliarden Events pro Stunde verarbeitet.

Michelin: Ein überraschenderes Beispiel. Der Reifenhersteller, der den Guide Michelin ins Leben rief, um Reifen zu verkaufen, erkannte irgendwann, dass die über Jahrzehnte aufgebauten Karten- und Navigationsdaten-Assets einen eigenständigen kommerziellen Wert hatten. Das Produkt Michelin Maps (ViaMichelin), Datenpartnerschaften mit Automotive-OEMs und die Zusammenarbeit mit HERE Technologies sind alle Ausdruck einer Data Vision, die weit über den Reifenverkauf hinausgeht.

Das Warum/Was/Wie/Wann-Framework

Warum, welches Geschäftsproblem lösen Daten für Sie im Kern? Nicht „wir haben viele Daten", sondern „wir haben konkrete strategische Herausforderungen, für deren Lösung Daten besonders geeignet sind". Der CDO, der das „Warum" nicht in 30 Sekunden beantworten kann, hat keine Vision, sondern eine Technologie-Roadmap.

Was, welche datengetriebenen Fähigkeiten werden Ihre Organisation vom Wettbewerb unterscheiden? Was werden Sie in drei Jahren kkThe average number of new users each existing user generates through referrals. Above 1.0, growth compounds on itself and becomes exponential.Vollständige Definition ansehen →önnen, was Sie heute nicht kkThe average number of new users each existing user generates through referrals. Above 1.0, growth compounds on itself and becomes exponential.Vollständige Definition ansehen →önnen? Test: Wenn ein Wettbewerber Ihre Fähigkeit in sechs Monaten nachbauen kkThe average number of new users each existing user generates through referrals. Above 1.0, growth compounds on itself and becomes exponential.Vollständige Definition ansehen →önnte, ist es keine strategische Vision.

Wie, welche Architektur, welche Talente und welche Governance-Infrastruktur werden diese Vision tragen? Hier, und nur hier, gehören Technologieentscheidungen hin. Die Vision steuert die Architektur, nicht umgekehrt.

Wann, wie sieht Erfolg nach 18 Monaten aus? Wie sieht ererThe ratio of interactions (likes, comments, shares) to reach for a given piece of content, used to gauge how well audiences respond relative to how many people saw it.Vollständige Definition ansehen → nach drei Jahren aus? Eine Vision ohne Zeitplan ist ein Traum. Ein Zeitplan ohne Vision ist ein Projektplan.

Das Amazon Data Flywheel als Vision

Amazons Data Flywheel ist die klarste Formulierung einer Data Vision, die einen Wettbewerbsgraben schafft:

Mehr Kunden → Mehr Daten → Bessere Empfehlungen → Bessere Customer Experience → Mehr Kunden

Jede Dateninitiative von Amazon, Recommendation Engines, Alexa, die kassenlosen Amazon-Go-Stores, ihre Supply-Chain-KI, dient diesem Flywheel. Ihre CDO-Struktur existiert, um den Zyklus zu beschleunigen und zu verhindern, dass Daten in Data Silos verschwinden.

Das Ergebnis: Ihre Recommendation Engine treibt geschätzt 35 % des Gesamtumsatzes. Ihr Werbegeschäft, vollständig auf First-Party-Daten aufgebaut, die kein Wettbewerber erreichen kann, erwirtschaftet über 47 Mrd. $ pro Jahr und macht Amazon zum drittgrößten Digital-Advertising-Geschäft der Welt, obwohl Amazon primär kein Werbeunternehmen ist.

So sieht eine Data Vision aus, wenn sie funktioniert.