Phase 1: Richtung festlegen

Strategie & Governance

Die meisten Unternehmen starten mit Tools statt mit Klarheit. Es gibt viele Dateninitiativen, aber keine gemeinsame Richtung. Entscheidungen werden isoliert getroffen und Daten bleiben ein Nebenprojekt der IT.

In Phase eins beginnen wir bewusst mit der Strategie.

Aus Workshops, intensiver Teamzusammenarbeit und den gewonnenen Erkenntnissen entwickeln wir eine klare und verständliche Datenstrategie. Dabei legen wir Prioritäten fest, definieren Rollen und Verantwortlichkeiten und etablieren transparente Entscheidungslogiken. So schaffen wir die Grundlage für effektive Governance, die eine sichere, nachvollziehbare und wertorientierte Nutzung von Daten und Services ermöglicht.

Governance mit Wirkung gestalten

Der Fokus liegt nicht auf Tools, sondern auf einem prozess- und technologieorientierten Strategieansatz, um von Anfang an Klarheit zu schaffen und einen ganzheitlichen, toolunabhängigen Weg sicherzustellen.

Datenkultur aufbauen

Förderung eines unternehmensweiten Verständnisses für Daten als strategisches Asset.

Prioritäten setzen

Fokussierung auf die Initiativen, die den größten Mehrwert für das Business liefern.

Rollen und Verantwortlichkeiten definieren

Entscheidungen werden nachvollziehbar, effizient und transparent getroffen.

Entscheidungslogiken etablieren

Governance wird handhabbar, sichtbar und direkt umsetzbar.

So schaffen wir die Grundlage für eine koordinierte, wertorientierte Nutzung von Daten und Services – entlang der Business-Prozesse und über alle Unternehmensbereiche hinweg.

Kernkompetenzen

Eine belastbare Datenstrategie, die nicht mit PowerPoint endet. Sondern als operative Roadmap funktioniert. Klare Prioritäten, klare Verantwortlichkeiten und ein messbarer Pfad zur datengetriebenen Organisation.

Strategie & Value Design

  • Business Value Mapping = Wo entsteht Wert?
  • Use-Case Discovery = Was können wir tun?
  • ROI- und Impact-Modelle = Lohnt sich das?
  • KPI & Steuerungslogik = Funktioniert es im Betrieb?

Diese Punkte sorgen dafür, dass Dateninitiativen nicht technisch starten, sondern vom Geschäftswert aus gedacht, priorisiert, messbar gemacht und gesteuert werden.

Governance & Organisation

  • Organisationsdesign = Struktur
  • Rollen & Modelle = Verantwortung
  • Data Governance Frameworks = Regeln
  • RACI-Strukturen = konkrete Zuständigkeiten
  • Freigabeprozesse = operative Steuerung

Diese Punkte stellen sicher, dass nicht nur konzipiert wird, sondern auch klar geregelt, verantwortet und dauerhaft im Unternehmen betrieben werden können.

Er ist damit die Grundlage für Skalierung – ohne Governance bleibt jedes Value Design eine Einzelinitiative ohne nachhaltige Wirkung.

Technologie & Architektur

  • Build vs. Buy = Entscheidungslogik
  • Cloud vs. On-Prem = Betriebsmodell
  • Tool- und Plattformwahl = konkrete Technologieentscheidungen
  • Architektur-Zielbild = übergeordnete technische (High-Level) Vision

Die Technologie- und Architektur-Bewertung stellt sicher, dass strategische und fachliche Anforderungen in eine kohärente, skalierbare und nachhaltige Systemlandschaft übersetzt werden, statt in einer Sammlung isolierter Tools zu enden.

Change (Mgmt.) & Adoption

  • Stakeholder Alignment = Zustimmung schaffen
  • Executive Enablement = Führung befähigen
  • Key User & Champion Modelle = Umsetzung im Alltag verankern
  • Kommunikations- und Adoptionsstrategie = Umsetzung im Alltag verankern

Change Management & Adoption stellt sicher, dass eine Datenstrategie nicht auf Konzept- oder Tool-Ebene stehen bleibt, sondern tatsächlich im Verhalten, in Entscheidungen und in der täglichen Arbeit im Unternehmen ankommt.

Typische Rollen

Übersicht einer präzisen und sachlichen Rollendefinition, so wie sie typischerweise in Unternehmen und Projekten zur Daten- und KI-Transformation mit Fokus auf Verantwortung, Scope und Positionierung verwendet werden.

  • Aufgabe
    Fachliche Beratung und Spezialisierung in der Entwicklung und Umsetzung der Datenstrategie.
  • Scope
    Unterstützung von Data Strategists, tiefgehende Analyse von Use Cases, ROI-Modellen und Architekturempfehlungen.
  • Verantwortung
    Sicherstellung der Konsistenz zwischen Strategie, Value Design und technologischer Umsetzung, Best Practices und Benchmarking.
  • Aufgabe
    Fachliche Beratung und operative Unterstützung in komplexen Transformationsprojekten.
  • Scope
    Strategische, organisatorische und technische Aspekte von Transformationsinitiativen.
  • Verantwortung
    Entwicklung von Transformationskonzepten, Begleitung von Implementierungen, Best Practices für Change & Adoption, Coaching von Projektteams.
  • Aufgabe
    Entwicklung der übergeordneten Datenstrategie, Ableitung von Prioritäten, Initiativen und Governance-Anforderungen.
  • Scope
    Strategische Planung auf Unternehmens- oder Business-Ebene, Schnittstelle zu Geschäftsführung und IT.
  • Verantwortung
    Identifikation von Datenwertpotenzialen, Ausrichtung der Datenstrategie auf Geschäftsziele, Empfehlung von Technologien und Organisationsmodellen.

  • Aufgabe
    Aufbau und Umsetzung der Daten-Governance-Strukturen im Unternehmen.
  • Scope
    Definition von Richtlinien, Rollen, Verantwortlichkeiten, Datenqualitätsstandards und Freigabeprozessen.
  • Verantwortung
    Implementierung von Data Stewardship, Data Owner & Custodian Rollen, Monitoring und Audit von Datenprozessen.
  • Aufgabe
    Steuerung und Koordination von unternehmensweiten Transformationsprojekten (z. B. Daten- und KI-Transformation).
  • Scope
    Projekt- und Programmmanagement, Change Management, Schnittstelle zu Stakeholdern.
  • Verantwortung
    Sicherstellung von Zielerreichung, Ressourcenplanung, Eskalationsmanagement, Fortschrittsreporting.
  • Aufgabe
    Beratung des Unternehmens bei der Umsetzung von Strategie, Organisation und Prozessen im Datenbereich.
  • Scope
    Schnittstelle zwischen Business und Data/IT, oft projektbasiert.
  • Verantwortung
    Analyse von Geschäftsprozessen, Optimierung der Datenorganisation, Unterstützung bei Change Management und Implementierung von Use Cases.
  • Aufgabe
    Temporäre Leitung der Datenorganisation, Umsetzung von Data Governance und Strategie.
  • Scope
    Unternehmensweite Verantwortung für Datenqualität, Compliance, Datenprodukte und Analytics.
  • Verantwortung
    Steuerung von Data Teams, Sicherstellung von Governance, Reporting an Geschäftsführung, Priorisierung von Initiativen.
  • Aufgabe
    Beratung bei der Konzeption, Implementierung und Nutzung von Analytics- und Reporting-Lösungen.
  • Scope
    Fachliche und technische Unterstützung für Use Cases, Dashboards, KPIs und Data Products.
  • Verantwortung
    Sicherstellung der Datenqualität, Analyse von KPIs, Ableitung von Business Insights, Unterstützung der Umsetzung von Analytics-Initiativen.

Bereit, dein Zielbild zu entwickeln?

Die Strategiephase zur Festlegung der Richtung ist nun abgeschlossen.

Architektur & Infrastruktur

In Phase 2 geht es um den Aufbau eines belastbaren Fundaments.

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