Roadmap für die Datenstrategie entwickeln: 4 Phasen

Eine Roadmap für die Datenstrategie ordnet die Datenarbeit in Phasen, jede mit einem festgelegten Ergebnis und einem Gate, das entscheidet, ob die nächste beginnt. Sie ist keine Liste aller Vorhaben, die ein Unternehmen angehen könnte. Eine Roadmap ohne Reihenfolge ist eine Wunschliste, und eine Wunschliste wird jedes Quartal neu priorisiert, ohne dass etwas fertig wird.

Auf welche Struktur jede Phase hinarbeitet, lesen Sie unter So bauen Sie ein Datenstrategie-Framework. Wie Sie Ziele in die KPIs übersetzen, um die eine Roadmap herum gebaut sein sollte, steht unter So erstellen Sie eine Analytics-Strategie.

Vier Phasen, jede mit einem Gate

Jede Phase unten hat ein festgelegtes Ergebnis und ein Gate: eine Bedingung, die erfüllt sein muss, bevor die nächste Phase beginnt. In Phase zwei zu wechseln, bevor das Gate von Phase eins erfüllt ist, ist der häufigste Grund, warum eine Roadmap ins Stocken gerät.

Phase 0: bewerten, bevor Sie etwas bauen

Bewerten heißt, jedes Quellsystem aufzulisten, wer es verantwortet und wo die aktuellen Daten Fehler haben: fehlende Felder, doppelte Datensätze, keine gemeinsame Kundenkennung über Systeme hinweg. Das Ergebnis ist eine Lückenliste mit einem Verantwortlichen je Lücke und kein Reifegrad ohne Namen dahinter.

Phase 1: das Fundament bauen

Hier entstehen die Schichten für Plattform und Governance: ein Ort, an dem Daten liegen, Regeln für Row-Level Security und ein erstes Semantic Model. Das Gate dieser Phase ist konkret: Dem ersten darauf gebauten Report muss so weit vertraut werden, dass jemand aufhört, die Tabelle zu pflegen, die er ersetzt. Eine Fundament-Phase, die nie einen Report hervorbringt, den Menschen tatsächlich nutzen, hat ihr eigenes Gate nicht erfüllt, egal wie vollständig die Plattform darunter ist.

Ein Datenqualitäts-Measure ist eine praktische Möglichkeit, die Kriterien für das Ende dieser Phase direkt in Power BI zu verfolgen:

Rows Failing Validation % =
DIVIDE (
    CALCULATE ( COUNTROWS ( Sales ), Sales[ValidationFlag] = FALSE () ),
    COUNTROWS ( Sales )
)

Wenn Sie beobachten, dass dieses Measure über die Fundament-Phase hinweg sinkt, ist das ein besseres Signal für die Reife der Plattform als ein fester Kalendertermin.

Phase 2: auf weitere Teams ausbauen

Wird einem Report vertraut, erweitert dasselbe Semantic Model sich auf ein zweites und drittes Team, jedes mit einer eigenen Row-Level-Security-Regel statt einer eigenen Kopie der Daten. Fabric Deployment Pipelines bringen einen geprüften Report aus einem Entwicklungs-Workspace über Test in die Produktion, sodass eine Änderung geprüft wird, bevor sie die Teams erreicht, die sich bereits darauf stützen.

Das Gate ist hier die Nutzung, nicht die Fertigstellung: Zwei oder mehr Teams brauchen Self-Service-Reports, die live und regelmäßig im Einsatz sind, bevor Phase drei beginnt. Ein Report, den niemand öffnet, erfüllt dieses Gate nicht.

Phase 3: skalieren und automatisieren

Mit stabilem Fundament und mehreren Teams, die sich selbst bedienen, kann die Roadmap zu prädiktiven Measures, weiterer Automatisierung von Aktualisierungsplänen und Self-Service über die Teams hinaus übergehen, die zuerst danach gefragt haben. Diese Phase hängt völlig davon ab, dass Phase 2 stabil ist. Sie zu starten, solange die Reports aus Phase 2 noch wöchentliche Korrekturen der Datenqualität brauchen, heißt Automatisierung auf einer Plattform zu bauen, die dafür nicht bereit ist.

Entscheiden, wann es mit der nächsten Phase weitergeht

Nutzen Sie die Spalte „Gate“ in der Tabelle oben als Checkliste, nicht den Kalender. Eine Roadmap, die Fortschritt an Terminen statt an Gates misst, läuft meist planmäßig und stockt in der Praxis. Phase 2 beginnt dann unbemerkt, bevor dem Report aus Phase 1 wirklich vertraut wird. Die in Phase 1 festgelegten Data-Governance-Regeln machen es möglich, dass Phase 2 Row-Level Security ausbauen kann, ohne die Zugriffskontrolle für jedes Team neu zu bauen.

FAQs

Was ist eine Roadmap für die Datenstrategie?

Ein geordneter Plan mit vier Phasen: bewerten, das Fundament bauen, auf mehr Teams ausbauen und dann skalieren, jeweils mit einem Ergebnis und einem Gate, das entscheidet, wann die nächste Phase beginnt.

Warum ist es wichtig, die aktuellen Fähigkeiten zu bewerten?

Wer die Bewertung überspringt, baut ein Fundament auf Quelldaten, deren eigentliche Probleme, fehlende Felder, doppelte Datensätze, keine gemeinsamen Kennungen, noch unbekannt sind. Die Arbeit in Phase 1 erbt auf diesem Fundament jedes dieser Probleme.

Wie oft sollte ich meine Roadmap für die Datenstrategie überprüfen?

Prüfen Sie sie bei jedem Phasen-Gate und nicht nach festem Kalender. Ist das Gate einer Phase nach mehreren Monaten nicht erfüllt, ist das ein Signal, zu beheben, was sie blockiert, statt trotzdem in die nächste Phase zu gehen. Eine verwandte Frage, was eine Beratung zur Datenstrategie tatsächlich umfasst, beantwortet unser Leitfaden zur Beratung für Datenstrategie.

Quellen

• Fabric deployment pipelines - Microsoft Learn