Wie datenreif ist dein Unternehmen eigentlich? Wir sprechen über die fünf Stufen der Data Maturity – von manueller Datensammlung bis zur KI als Teil der Unternehmenskultur. Dabei geht es auch um die Rolle der Organisation, warum viele beim „Death by Dashboards“ hängenbleiben und wie man echte Fortschritte macht. Und wir diskutieren, welche Abkürzungen auf diesem Weg funktionieren – und welche eher nach hinten losgehen.

**Zusammenfassung**

• Data Maturity Skala: Fünf Stufen von manueller Datennutzung bis zu datengetriebener Kultur mit AI/ML – viele Unternehmen stecken noch in den unteren Bereichen fest


• Organisationskultur als Schlüssel: Kultur bestimmt maßgeblich, wie datenreif ein Unternehmen wird – HiPPO-Denke (Highest Paid Person's Opinion), Risikoaversion und fehlende Offenheit sind häufige Bremsklötze


• Typische Hürden: Datensilos, fehlendes Qualitätsbewusstsein, "Death by Dashboards" und Projekte ohne echten Erkenntnisgewinn


• Aufbau von Datenreife: Kombination aus Top-Down-Initiativen und Bottom-up-Leuchtturmprojekten, ergänzt durch agile Vorgehensweise


• PoC → MVP → Produkt: Datenprojekte sollten in kurzen, klar umrissenen Phasen geplant und bei fehlendem Nutzen auch konsequent gestoppt werden


• Abkürzungen und Workarounds: Externe Daten, simulierte Daten oder cloudbasierte Infrastruktur können helfen – bergen aber auch Risiken für Aussagekraft und Akzeptanz


• Data Mesh & Self-Service BI: Nur sinnvoll bei entsprechender Datenkultur – sonst droht mehr Chaos als Erkenntnisgewinn

**Links**

• Maturity Model mit 5 Stufen von Gartner: Gartner Survey Shows Organizations Are Slow to Advance in Data and Analytics https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2018-02-05-gartner-survey-shows-organizations-are-slow-to-advance-in-data-and-analytics


• #61: Technologische Must-Haves: Unser Survival-Guide für Data-Science-Projekte https://www.podbean.com/ew/pb-k6fx5-175ea51


• #36: Der Data Mesh Hype und was davon bleibt https://www.podbean.com/ew/pb-7er7v-15080c1


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