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Data Platform
Datenstrategie & Datenarchitektur: der rote Faden für Ihre Daten
Eine Datenstrategie legt fest, welche Daten Ihr Unternehmen braucht, wem sie gehören und wie sie genutzt werden. Die Datenarchitektur sorgt dafür, dass Systeme, Datenflüsse und Plattform genau dazu passen. Zusammen bilden sie die Grundlage für Reporting, Analysen und KI.
Viele Daten, wenig Wirkung
Viele Schweizer Unternehmen stehen vor demselben Dilemma: wertvolle Rohdaten sind vorhanden, aber isoliert. Ohne einheitliche Struktur bleibt das Potenzial ungenutzt.
Daten in Silos gefangen
Wertvolle Rohdaten liegen isoliert in CRM, ERP, Logistik und Marketing.
Entscheidungen nach Gefühl
Führungskräfte entscheiden weiter aus dem Bauch, weil belastbare Zahlen fehlen.
Risiken bei Datenschutz und Compliance
Niemand weiss genau, wo welche Kundendaten liegen. Das erhöht das Risiko bei revDSG und Audits.
Gewachsene Architektur
Systeme passen nicht zusammen, jede Schnittstelle ist eine Einzellösung. Neue Anforderungen werden teuer.
Ihre Vorteile
Was sich mit afo solutions ändert
Ziele vor Technik
Die Strategie startet bei Ihren Geschäftszielen, nicht beim nächsten Werkzeug.
Aus Silos wird ein Bestand
Daten werden aus der Hoheit einzelner Abteilungen gelöst und zum gemeinsamen Vermögenswert.
Verantwortung ist geklärt
Jede wichtige Datendomäne hat eine verantwortliche Person, klare Regeln und geprüfte Qualität.
Investitionen in der richtigen Reihenfolge
Eine priorisierte Roadmap über 12 bis 36 Monate, die mit dem grössten Nutzen beginnt.
Bausteine
Was eine Datenstrategie umfasst
Eine Datenstrategie beginnt nicht bei der Technik, sondern bei den Geschäftszielen. Sie legt fest, welche Daten dafür nötig sind, wie die Architektur aussieht, wer verantwortlich ist und in welcher Reihenfolge investiert wird.
Ziele und Nutzen
Welche Geschäftsziele sollen Daten unterstützen, und woran messen Sie den Erfolg?
Datenarchitektur
Systeme, Datenflüsse, Datenmodell und Plattform als Zielbild, das zu Ihrer IT passt.
Data Governance
Rollen, Verantwortung, Datenqualität und Datenschutz. Data Governance
Datenkompetenz
Mitarbeitende, die Daten lesen, verstehen und nutzen können (Data Literacy).
Roadmap
Priorisierte Schritte über 12 bis 36 Monate, beginnend mit dem grössten Nutzen.
Leistungsumfang
Von der Daten-Vision zur Roadmap
01
Ist-Analyse und Datenreife-Check
Wir analysieren Datenbestand, bestehende Datenflüsse und technologische Barrieren. In Workshops ermitteln wir den Reifegrad Ihrer Organisation und identifizieren die grössten Datensilos, die Effizienz und Wachstum bremsen.
- Bestandsaufnahme der Quellsysteme
- Datenreifegrad je Bereich
- Silolandkarte mit Prioritäten
02
Datenstrategie und Zielarchitektur
Entlang Ihrer Unternehmensziele entwickeln wir das Zielbild: wie Daten erfasst, strukturiert, gespeichert und geteilt werden, und welche Architektur dazu passt. Ergebnis ist eine herstellerneutrale Roadmap mit Meilensteinen für 12 bis 36 Monate.
- Zielbild entlang der Geschäftsziele
- Zielarchitektur und Datenmodell
- Herstellerneutrale Roadmap über 12 bis 36 Monate
03
Datenorganisation und Rollenverteilung
Eine Datenstrategie braucht Köpfe, die sie leben. Wir bauen das passende Betriebsmodell auf, definieren Rollen wie Data Owner und Data Stewards, etablieren Qualitätssicherung und fördern die Datenkompetenz in Ihren Teams.
- Data Operating Model
- Rollen und Freigabeprozesse
- Datenkompetenz in den Fachbereichen
Kontakt
Gemeinsam Ihre Datenstrategie entwickeln
Eine Datenstrategie ist kein Dokument für die Ablage, sondern der rote Faden für die nächsten Investitionen. Wir entwickeln sie mit Ihnen entlang der Ziele, die Sie ohnehin verfolgen.
In einem kostenlosen Erstgespräch erfahren Sie:
Fragen und Antworten
Häufige Fragen zu Datenstrategie und Datenarchitektur
Was ist eine Datenstrategie?
Ein Plan, der festlegt, welche Daten ein Unternehmen braucht, wie es sie erfasst, speichert, schützt und nutzt, und wer dafür verantwortlich ist. Sie leitet sich aus den Geschäftszielen ab und ordnet die Investitionen in Daten, Technik und Kompetenzen.
Was ist eine Datenarchitektur?
Der Bauplan Ihrer Datenlandschaft: welche Systeme Daten liefern, wie sie fliessen, wo sie gespeichert werden und wie sie modelliert sind. Eine gute Datenarchitektur sorgt dafür, dass Daten einmal sauber erfasst und überall gleich genutzt werden, vom Quellsystem bis zum Bericht.
Was ist der Unterschied zwischen Datenstrategie, Datenarchitektur und Data Governance?
Die Datenstrategie beantwortet das Warum und das Was: Ziele, Prioritäten und Roadmap. Die Datenarchitektur beschreibt das Wie: Systeme, Datenflüsse, Datenmodell und Plattform. Data Governance regelt das Wer: Rollen, Verantwortung, Qualität und Datenschutz. Alle drei gehören zusammen.
Welche Bestandteile hat eine Datenstrategie?
Ziele und Messgrössen, eine Übersicht der Datenquellen, die Zielarchitektur mit Datenmodell, Regeln für Qualität und Datenschutz, die Förderung der Datenkompetenz in den Teams und eine Roadmap mit Meilensteinen.
Warum ist eine Datenstrategie die Grundlage für jede Data Platform?
Ohne klare Datenstrategie wird der Aufbau einer Data Platform zum technologischen Selbstzweck. Es droht, dass Datensilos lediglich in die Cloud verschoben werden, ohne Qualität, Semantik oder geschäftliche Relevanz zu klären.
Erst die Datenstrategie definiert die geschäftlichen Kennzahlen, die Governance-Regeln, die Verantwortlichkeiten und die konkreten Anwendungsfälle, die die Plattform abbilden muss. So zahlt jede Investition direkt auf die Wertschöpfung ein.
Wie bricht man Datensilos im Unternehmen erfolgreich auf?
Das gelingt nur mit beidem: einem organisatorischen Kulturwandel und einer modernen, flexiblen Datenarchitektur wie einem Data Lakehouse. Organisatorisch müssen Daten aus der exklusiven Hoheit einzelner Abteilungen gelöst und als gemeinschaftlicher Vermögenswert definiert werden.
Technisch extrahieren wir die Daten über automatisierte Pipelines aus den Quellsystemen, konsolidieren sie in einer zentralen Plattform, vereinheitlichen sie semantisch und stellen sie berechtigten Teams über kontrollierte Self-Service-Schnittstellen bereit.
Wie lässt sich die Datenqualität verbessern?
Mit klaren Standards und Verantwortlichen: einheitliche Definitionen für Kennzahlen und Stammdaten, automatische Prüfungen beim Erfassen, Bereinigung von Dubletten und eine Person pro Datenbereich, die für die Qualität zuständig ist.