How to Datenstrategie?
Top-down, Bottom-up und alles dazwischen

Top-down, Bottom-up oder doch gleich von hinten durch die Brust? Wie man heutzutage zu einer effektiven Datenstrategie kommt, dafür gibt es zahlreiche Ansätze. Die Wahl des richtigen Weges hängt dabei nicht nur von der Größe und Struktur der Organisation ab, sondern auch von der vorhandenen Datenkultur, den technologischen Voraussetzungen und den individuellen Zielen. Klar ist: Eine durchdachte Datenstrategie ist entscheidend, um die wachsende Datenflut zu bewältigen und die Potenziale datengestützter Entscheidungen auszuschöpfen. Ohne eine klare Strategie bleiben wertvolle Erkenntnisse oft ungenutzt. Doch wie geht man dabei am besten vor? Wie entwickelt man eine Strategie, die nicht nur die aktuellen Anforderungen abdeckt, sondern auch zukunftsfähig ist?
Warum überhaupt eine Datenstrategie?
Für Organisationen sind Daten längst nicht mehr nur Akten in digitaler Form. Sie sind entscheidend, um mit knappen Ressourcen effizient umzugehen und die steigenden Erwartungen von Kund:innen und Bürger:innen zu erfüllen. Eine durchdachte Datenstrategie sorgt dafür, dass die richtigen Daten in der richtigen Form und zum richtigen Zeitpunkt vorliegen, um auf dieser Basis Entscheidungen treffen zu können.
Beispiel:
Ein Unternehmen möchte seinen Kundenservice optimieren. Daten zu Kundenanfragen, Bestellverlauf und Supportzeiten liegen vor, werden aber nicht einheitlich genutzt. Mit einer Datenstrategie können diese Informationen zentral verknüpft werden, um Wartezeiten zu verkürzen, Bedarfe zu antizipieren und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Eine gute Datenstrategie hilft dabei:
- Daten in Wissen zu verwandeln: Von historischen Berichten bis zu vorausschauenden Analysen – Daten werden zur Entscheidungsgrundlage.
- Silos aufzubrechen: Abteilungen wie Stadtplanung, Verkehr und Umwelt können gemeinsam handeln.
- Innovationen voranzutreiben: Von intelligenten Verkehrsmodellen bis hin zu personalisierten Bürgerservices.
Wie entwickelt man eine erfolgreiche Datenstrategie?
Es gibt zahlreiche Ansätze, um eine Datenstrategie zu entwickeln. Die richtige Wahl hängt immer von den individuellen Bedürfnissen und der Organisationskultur ab. Grundsätzlich lassen sich zwei Hauptansätze unterscheiden: der Top-down- und der Bottom-up-Ansatz.
Der Top-down-Ansatz: Datenstrategie von oben verankern
Beim Top-down-Ansatz gibt die Führungsebene den Ton an. Sie entwickelt die Ziele und legt den Rahmen für die Datenstrategie fest, die dann in die einzelnen Abteilungen übertragen wird. Diese Methode hat den Vorteil, dass klare Vorgaben schnell zu messbaren Ergebnissen führen. Ein Risiko besteht jedoch darin, dass die Bedürfnisse der operativen Ebenen möglicherweise nicht ausreichend berücksichtigt werden. Es ist daher essenziell, die Fachabteilungen frühzeitig einzubinden.
Der Bottom-up-Ansatz: Datenstrategie aus der Praxis entwickeln
Im Gegensatz dazu setzt der Bottom-up-Ansatz auf die Mitarbeitenden, die tagtäglich mit den Daten arbeiten. Sie kennen die Herausforderungen aus erster Hand und bringen wertvolle Impulse für die Entwicklung der Datenstrategie ein. Ein weiterer Vorteil liegt in der hohen Praxisnähe und damit der Anpassungsfähigkeit der Strategie an reale Anforderungen. Der Nachteil: Es kann länger dauern, bis eine kohärente, organisationsweite Strategie entwickelt ist, da viele verschiedene Perspektiven berücksichtigt werden müssen.
Die hybride Lösung: Das Beste aus beiden Welten
Viele Organisationen finden ihren Erfolg in einer Mischung beider Ansätze. Eine hybride Lösung kombiniert die strategische Ausrichtung von oben mit den praktischen Erfahrungen der Mitarbeitenden. So entsteht eine ausgewogene Strategie, die sowohl die Gesamtziele der Organisation als auch die operativen Bedürfnisse abdeckt. Dieser Ansatz fördert nicht nur die Akzeptanz der Strategie in allen Abteilungen, sondern stellt sicher, dass sowohl langfristige Visionen als auch kurzfristige operative Anforderungen berücksichtigt werden.
Wichtig: Es muss nicht von Anfang an die komplette Strategie stehen. Viele Organisationen entwickeln ihre Datenstrategie schrittweise und tasten sich langsam heran. Hierbei können kleinere Pilotprojekte helfen, Erfahrungen zu sammeln und die Strategie nach und nach anzupassen, bevor sie in größerem Maßstab ausgerollt wird. Dieser iterative Ansatz ermöglicht es, aus den ersten Erfahrungen zu lernen und die Strategie gezielt weiterzuentwickeln.
Schritt 1: Bestandsaufnahme – Wo stehen wir eigentlich?

Zunächst sollten sich Organisationen einen klaren Überblick verschaffen: Welche Daten gibt es? Wo liegen sie? Und wie werden sie bisher genutzt? Diese Phase ist oft komplex, da Datenquellen dezentral und heterogen sind.
Fragen für die Bestandsaufnahme:
- Welche Daten haben wir?
- Wie liegen die Daten vor? Sind sie strukturiert (z. B. Tabellen) oder unstrukturiert (z. B. PDFs, Bilder)?
- Wo liegen die Daten? In Fachverfahren, auf lokalen Servern oder in der Cloud?
- Welche Daten nutzen wir aktiv – und welche nicht? Oft schlummern wertvolle Daten ungenutzt in Archiven.
Beispiel:
Ein Umweltamt entdeckt, dass es über Jahre hinweg Verkehrszähldaten gesammelt hat. Diese könnten mit Luftqualitätsdaten verknüpft werden, um die durch Kraftfahrzeug-Emissionen belastete Gebiete zu identifizieren. Ohne diese Übersicht bleiben solche Potenziale ungenutzt.
Schritt 2: Ziele definieren – Was wollen wir erreichen?
Ohne klare Ziele besteht das Risiko, Ressourcen zu verschwenden. Insbesondere bei komplexen Strukturen mit unterschiedlichen Interessen und Verantwortlichkeiten ist eine Priorisierung der Ziele unverzichtbar – sei es in Unternehmen oder in der öffentlichen Verwaltung.
Ziele in der öffentlichen Verwaltung können sein:
- Effizienzsteigerung: Automatisierung von Prozessen, um Verwaltungsaufwand zu reduzieren.
- Bessere Bürgerdienste: Wartezeiten verkürzen oder bieten datenbasierte Informationen in Echtzeit anbieten
- Nachhaltigkeit: Umweltdaten nutzen, um Maßnahmen wie Stadtbegrünung oder Energieeinsparungen zu planen
- Krisenmanagement: Arbeiten mit Echtzeitdaten, um schnell auf Naturkatastrophen oder andere Krisen zu reagieren
Ziele in Unternehmen können sein:
- Wettbewerbsvorteile sichern: Nutzung von Datenanalysen zur Identifikation von Marktchancen und zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle
- Kostensenkung: Optimierung von Lieferketten, Produktionsprozessen und Ressourceneinsatz durch datenbasierte Entscheidungen
- Kundenerlebnis verbessern: Personalisierung von Angeboten und Services durch die Nutzung von Kunden- und Verhaltensdaten
- Innovationsförderung: Einsatz neuer Technologien wie Künstlicher Intelligenz, um Produkt- und Serviceinnovationen voranzutreiben
Beispiel:
Ein Bundesland nutzt historische Pegelstände und Wetterdaten in Kombination mit KI-Algorithmen, um Hochwasser frühzeitig zu prognostizieren. Dadurch werden Warnungen präziser und Maßnahmen effektiver.
Schritt 3: Business Intelligence – Daten verstehen und Entscheiden
Business Intelligence (BI) ist der Prozess, Daten so aufzubereiten und zu analysieren, dass daraus fundierte Entscheidungen abgeleitet werden können. BI konzentriert sich auf die Visualisierung von Daten und die Beantwortung der Frage: „Was ist bisher passiert – und warum?“ BI ist zudem ein unverzichtbares Werkzeug, um große Datenmengen verständlich darzustellen und Entscheidern auf einen Blick die wichtigsten Erkenntnisse zu liefern.
Einsatzmöglichkeiten von BI in der öffentlichen Verwaltung:
- Einsparpotenziale erkennen: Wo können Ressourcen effizienter eingesetzt werden?
- Bürgerfeedback analysieren: Welche Dienstleistungen kommen gut an, welche müssen verbessert werden?
- Trends und Muster verstehen: Z. B. bei der Nutzung von Produkten oder im Energieverbrauch.
Beispiel:
Ein Verkehrsamt nutzt BI-Dashboards, um Fahrgastzahlen in Bus und Bahn zu analysieren. Es zeigt sich, dass die Auslastung in einigen Stadtteilen konstant niedrig ist. Mit diesen Erkenntnissen können Fahrpläne optimiert werden.
Schritt 4: Location Intelligence – Der Raum als Kontext
Location Intelligence (LI) geht einen Schritt weiter, indem Daten mit einem geografischen Bezug angereichert werden. Es beantwortet Fragen wie: „Wo passieren bestimmte Dinge – und warum dort?“ Durch den räumlichen Kontext werden Daten greifbarer, und Entscheidungen können präziser getroffen werden – besonders bei standortbezogenen Herausforderungen.
Potenzielle Anwendungsfälle in Organisationen:
- Standortanalyse: Welche Standorte eignen sich am besten für neue Filialen, Logistikzentren oder Produktionsstätten?
- Zielgruppenanalyse: Wo befinden sich potenzielle Kunden, und wie können Marketingmaßnahmen gezielt auf lokale Bedürfnisse abgestimmt werden?
- Lieferketten- und Logistikoptimierung: Wie lassen sich Transportwege und Lagerstandorte effizienter planen, um Zeit und Kosten zu sparen?
- Risikomanagement: Welche Standorte sind durch Naturkatastrophen, Wetterereignisse oder andere Risiken gefährdet, und wie können entsprechende Maßnahmen ergriffen werden?
- Vertrieb und Außendienst: Wo lohnt es sich, Vertriebsaktivitäten zu verstärken, und wie lassen sich Routen für den Außendienst optimieren?
Beispiel:
Ein Handelsunternehmen kombiniert Verkaufsdaten mit geografischen Informationen, um Standorte mit hohem Potenzial für neue Filialen zu identifizieren. Mit diesen Erkenntnissen können strategische Investitionen gezielt geplant werden.
Schritt 5: Künstliche Intelligenz als Gamechanger
Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet Organisationen völlig neue Möglichkeiten. Sie kann Daten nicht nur analysieren, sondern auch komplexe Zusammenhänge erkennen und Vorschläge liefern. KI steigert die Effizienz und Präzision, insbesondere in Bereichen, die riesige unstrukturierte Datenmengen oder schnelle Entscheidungen erfordern.
Einsatzmöglichkeiten von KI:
- Prognosen: KI kann Verkehrsströme, Energiebedarfe oder Krankheitsausbrüche vorhersagen.
- Automatisierung: Chatbots beantworten Kunden- oder Bürgeranfragen rund um die Uhr.
- Anomalieerkennung: KI erkennt Auffälligkeiten in Daten, z. B. bei Anträgen oder Finanztransaktionen
Beispiel:
Eine Umweltbehörde nutzt KI, um mit Hilfe von Satellitenbildern Waldbrände frühzeitig zu erkennen und Rettungskräfte gezielt zu alarmieren.
Schritt 6: Datenkultur – Der Schlüssel zum Erfolg

Technologie und Datenstrategie allein reichen nicht. Die Mitarbeitenden müssen verstehen, wie und warum Daten genutzt werden sollen. Eine offene Datenkultur motiviert, befähigt und sorgt für Akzeptanz.
Tipps zur Förderung einer positiven Datenkultur:
- Teams im Umgang mit Tools wie BI- und LI-Systemen schulen
- Datenbasierte Entscheidungen durch interaktive Dashboards fördern
- Erfolge kommunizieren, die durch datenbasierte Maßnahmen erzielt wurden
Beispiel:
Ein mittelständisches Unternehmen führt ein Dashboard ein, das die Auslastung von Maschinen und Produktionslinien visualisiert. Mitarbeitende sehen sofort, wo Engpässe bestehen, und können schneller handeln.
Fazit: Mit Daten den Fortschritt vorantreiben
Eine erfolgreiche Datenstrategie ist nicht nur ein technisches Konzept, sondern eine Grundlage für eine zukunftsfähige Organisation – ob im öffentlichen Sektor oder in der freien Wirtschaft. Sie integriert moderne Ansätze wie Künstliche Intelligenz (KI), Business Intelligence und Location Intelligence und ermöglicht es, effizienter zu arbeiten, Risiken zu minimieren und innovative Lösungen zu entwickeln. Dadurch lassen sich nicht nur interne Prozesse optimieren, sondern auch die Kunden- und Serviceorientierung stärken – etwa durch eine bessere Standortplanung, schnellere Reaktionszeiten oder intelligentere Produktions- und Lieferketten.
Entscheidend ist, dass die Datenstrategie auf die spezifischen Bedürfnisse und Gegebenheiten der jeweiligen Organisation zugeschnitten ist. Ob Top-down, Bottom-up oder als hybride Lösung – der Schlüssel liegt in einer klaren Vision und der Zusammenarbeit aller Beteiligten. So wird eine durchdachte Datenstrategie zur treibenden Kraft für digitale Transformation und nachhaltige Innovation – in Behörden ebenso wie in Unternehmen.