Ihre Data Vision und Ihren North Star definieren

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

Unternehmen verwechseln regelmäßig „Wir bauen einen Data LakeData LakeEin Data Lake ist ein zentraler Speicher, der große Datenmengen im Rohformat ablegt, von strukturierten Tabellen bis zu unstrukturierten Dateien, bis sie gebraucht werden.Vollständige Definition ansehen →“ mit einer Datenstrategie. Ein Data Lake 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 gebaut wurde.“ Die Algorithmen sind das Wie. Die Vision ist das Warum und das Was.

Das North-Star-Metric-Framework

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

• Direkt mit Geschäftswert korrelieren, keine technische Metrik, sondern ein Geschäftsergebnis
• In Echtzeit messbar sein, keine Quartalsbefragung, 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. Die Recommendation Engine steht für rund 80 % der angesehenen Inhalte. Die Engine existiert, um dem North Star zu dienen.

Spotify: „Tägliche aktive Hörzeit pro Nutzer.“ 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 auf den Markt brachte, um Reifen zu verkaufen, erkannte irgendwann, dass die über Jahrzehnte aufgebauten Karten- und Navigationsdaten einen eigenständigen kommerziellen Wert hatten. Das Produkt Michelin Maps (ViaMichelin), Datenpartnerschaften mit Automobil-OEMs und die Zusammenarbeit mit HERE Technologies sind alle Ausdruck einer Data Vision, die weit über den Reifenverkauf hinausgeht.

Das Why/What/How/When-Framework

Why, welches Geschäftsproblem lösen Daten für Sie grundsätzlich? Nicht „wir haben viele Daten“, sondern „wir haben konkrete strategische Herausforderungen, für die Daten die beste Lösung sind“. Der CDO, der das „Warum“ nicht in 30 Sekunden beantworten kann, hat keine Vision, ererDas Verhältnis von Interaktionen (Likes, Kommentare, Shares) zur Reichweite eines Inhalts. Zeigt, wie stark die Zielgruppe reagiert, gemessen an der Zahl der Personen, die den Inhalt gesehen haben.Vollständige Definition ansehen → hat eine Technologie-Roadmap.

What, welche datengetriebenen Fähigkeiten werden Ihre Organisation von Wettbewerbern unterscheiden? Was werden Sie in drei Jahren kkDie durchschnittliche Zahl neuer Nutzer, die jeder bestehende Nutzer über Empfehlungen generiert. Über 1,0 verstärkt sich das Wachstum selbst und wird exponentiell.Vollständige Definition ansehen →önnen, was Sie heute nicht können? Test: Wenn ein Wettbewerber Ihre Fähigkeit in sechs Monaten nachbauen kann, ist es keine strategische Vision.

How, welche Architektur, welche Talente und welche Governance-Infrastruktur werden diese Vision stützen? Hier liegen die Technologieentscheidungen, und nur hier. Die Vision treibt die Architektur, nicht umgekehrt.

When, wie sieht Erfolg nach 18 Monaten aus? Wie sieht er nach drei Jahren aus? Eine Vision ohne Zeitachse ist ein Traum. Eine Zeitachse ohne Vision ist ein Projektplan.

Das Amazon Data Flywheel als Vision

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

Mehr Kunden → Mehr Daten → Bessere Empfehlungen → Bessere Customer ExperienceCustomer ExperienceDas Gesamtbild, das ein Kunde über alle Interaktionen hinweg von Ihrer Marke gewinnt, vom ersten Kontakt bis zum Support nach dem Kauf.Vollständige Definition ansehen → → Mehr Kunden

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

Das Ergebnis: Die Recommendation Engine treibt schätzungsweise 35 % des Gesamtumsatzes. Das Werbegeschäft, komplett 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 kein Werbeunternehmen im Kern ist.

So sieht eine Data Vision aus, wenn sie funktioniert.