Transformation zum datengesteuerten Medienhaus: Warum die richtige Strategie, Kultur und Organisationsform wichtiger sind als die technologische Grundlage

Durch unsere Beratungsprojekte im Mediensektor gewinnen wir einen tiefen Einblick in den Umgang von Medienunternehmen mit Data-Themen. Natürlich begegnen uns dabei häufig Probleme, die auf mangelnde Datenqualität und unzureichende Tools zurückzuführen sind. Doch zunehmend beobachten wir auch bei Medienhäusern, die über eine solide Dateninfrastruktur und ein Team aus Daten-Experten verfügt, dass die Arbeit mit Daten nicht die erhofften Effekte bringt. Dies liegt oft daran, dass die strategischen, organisatorischen und kulturellen Voraussetzungen hierfür fehlen. Nur wo Strategie, Kultur, Organisation und Technologie in Bezug auf den Einsatz von Daten ineinander greifen, können Daten ihren vollen Mehrwert für das Medienhaus entfalten.

Strategie legt den Einsatzbereich von Daten fest

Der effiziente Einsatz von Daten ist in den letzten Jahren zunehmend entscheidend für den Erfolg von Medienhäusern geworden und wird auch in Zukunft immer wichtiger. Daher ist es unerlässlich, Datenaspekte in die Unternehmensstrategie zu integrieren, da sie aufgrund ihrer Relevanz eine zentrale Rolle spielen. Die Strategie sollte klare Leitlinien vorgeben, wie konsequent Daten genutzt werden sollen. Dabei legt die Unternehmensstrategie fest, ob das Medienhaus Data-Informed, Data-Driven oder Data-Led arbeiten soll und was damit genau gemeint ist. Hierdurch wird eine einheitliche Zielsetzung für die Arbeit mit Daten geschaffen.

Allerdings ist es nicht nur die Strategie, die den Einsatz von Daten bestimmt. Im Gegenzug helfen Daten dabei, die Unternehmensstrategie in einem datengesteuerten Medienhaus umzusetzen. Hierfür wird die Unternehmensstrategie mithilfe eines Datenmodells in einen KPI-Baum übersetzt, der die Unternehmensziele in die tägliche Arbeit aller Fachbereiche integriert. Strategie und KPI-Strukturen gehen hierbei Hand in Hand. Nur wenn die Unternehmensstrategie mithilfe von Daten messbar gemacht wird, kann sie auch datengesteuert umgesetzt werden. Zudem werden Datenmodelle nur dann erfolgreich angewendet und akzeptiert, wenn sie die Unternehmensstrategie angemessen widerspiegeln.

Kultur verankert die Arbeit mit Daten in den Köpfen der Mitarbeiter

Die Automatisierung von Entscheidungen auf Grundlage von Daten gewinnt in Medienhäusern zunehmend an Bedeutung. Beispielsweise werden Empfehlungen für redaktionelle Inhalte oder das Ausspielen von Abonnementangeboten immer häufiger datenbasiert automatisiert. Trotzdem werden nach wie vor die allermeisten Entscheidungen in den Medienhäusern von Menschen getroffen. Um sicherzustellen, dass diese Entscheidungen auf Daten basieren, ist es von entscheidender Bedeutung, in den Köpfen der Mitarbeiter ein Data-Mindset zu verankern.

Oftmals beobachten wir, dass Teams zwar Datenanalysen betrachten, letztendlich jedoch trotzdem auf ihr Bauchgefühl zurückgreifen. Um diese Situationen auszulösen, ist auch ein gewisses Maß an Datenkompetenz, sprich Data Literacy, erforderlich. Die Mitarbeiter müssen ein grundlegendes Verständnis für Datenerhebung und -analyse gewinnen, um verlässlich datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. In einem datengesteuerten Medienhaus genügt es nicht, wenn nur einzelne Experten über dieses Wissen verfügen. Stattdessen sollte das Wissen bei allen relevanten Entscheidungsträgern vorhanden sein.

Datengetriebene Entscheidungsfindung setzt auch ganz andere Entscheidungsprozesse voraus. Eine Test-Kultur muss im Medienhaus etabliert werden, bei der Hypothesen im Rahmen von A/B-Tests überprüft und mit klaren Zahlen belegt werden. Nicht mehr die am besten verargumentierten Ideen setzen sich durch, sondern jene, die eine nachweisbare Verbesserung in Tests zeigen können. Diese Vorgehensweise kann Entwicklungsprozesse erheblich beschleunigen, indem kurze Tests lange Evaluierungsprozesse ersetzen. Zuletzt ist auch die eingangs erwähnte Automatisierung von ausgewählten Entscheidungen etwas, das nur funktioniert, wenn es im Medienhaus kulturell akzeptiert ist.

Organisation schafft Strukturen für effizienten Dateneinsatz

Wie effizient ein Data-Team arbeiten kann, hängt stark davon ab, wo es organisatorisch aufgehängt ist. Wenn ein Data-Team neu aufgebaut wird, wird es oft dort angesiedelt, wo es bereits vorher Data-Experten gab. Dies kann entweder in der IT oder in dem am stärksten datengetriebenen Unternehmensbereich (häufig das Marketing) sein. Wenn das Data-Team einem einzelnen Unternehmensbereich zugeordnet ist, führt dies oft zu ineffizienter Arbeit für andere Bereiche des Medienhauses. Darüber hinaus ist eine bereichsübergreifende Planung der Datenressourcen zur Maximierung des Nutzens für das gesamte Medienhaus unrealistisch.

Wenn das Data-Team in der IT-Abteilung angesiedelt ist, gerät es schnell in eine interne Dienstleisterrolle. In dieser Rolle werden die Anforderungen und Use Cases von den Fachbereichen definiert und das Data-Team setzt sie lediglich um. Da Data-Themen komplex sind, werden die besten Lösungen allerdings in gemeinsamen crossfunktionalen Teams aus Fachexperten und Datenexperten entwickelt. Diese Teams erreichen die besten Ergebnisse mit agilen Arbeitsweisen.

Damit ein Data-Team am effizientesten arbeiten kann, empfehlen wir die organisatorische Aufhängung direkt unter der Geschäftsführung als zentralen strategischen Geschäftsbereich. Wenn das Data-Team wächst, entwickelt sich hieraus eine Hub-and-Spoke-Organisation. Hierbei werden Data-Experten als feste Ansprechpartner für das zentrale Data-Team in den Fachbereichen ergänzt.

Technologie bildet das Fundament für die Arbeit mit Daten

Natürlich helfen die beste Strategie, Kultur und Organisation nichts, wenn die Grundlage fehlt – die Daten selbst. Hierfür ist es wichtig, dass alle relevanten Daten an einem zentralen Ort gesammelt und zugänglich gemacht werden. Data Lake, Data Warehouse, Data Lakehouse, Data Plattform sind Begriffe, die diesen Ort (mit geringen Unterschieden im spezifischen technischen Aufbau) beschreiben. So lange verschiedene Daten in Daten-Silos im Medienhaus verteilt sind, können keine übergreifenden Analysen gemacht werden.

Zudem betrachten verschiedene Fachbereiche in den Daten-Silos unterschiedliche Daten und messen unterschiedlich ihren Beitrag zum Unternehmenserfolg. Dies führt unweigerlich dazu, dass die Arbeit von verschiedenen Fachbereichen nicht aufeinander abgestimmt ist. Um dies zu umgehen sollte aufbauend auf dem zentralen Data Warehouse auch ein Datenmodell für das gesamte Medienhaus entwickelt werden. Basierend auf diesem Datenmodell blicken alle Fachbereiche auf die gleichen Kennzahlen und die Ziele der einzelnen Fachbereiche greifen im Gesamtmodell ineinander. Erst die Verzahnung der verschiedenen Datenmodelle und Kennzahlen ermöglicht eine effiziente crossfunktionale Zusammenarbeit.

Schließlich ist es von entscheidender Bedeutung, dass der Zugang zu Daten im Medienhaus möglichst breit für alle Mitarbeiter möglich ist. Nur wenn die Analyse und Nutzung von Daten intuitiv und unkompliziert ist, wird sich die Nutzung von Daten im Medienhaus etablieren. Daher ist die Entwicklung von Self-Service-Analytics-Tools wie interaktiven Dashboards unerlässlich. Diese Tools ermöglichen es den Mitarbeitern, Daten eigenständig zu analysieren und zu nutzen.

SCHICKLER verfügt über eine einzigartige Kombination aus Strategiekompetenz mit Erfahrungen aus über 1000 Beratungsprojekten in Medienhäusern und der technischen Expertise eines hauseigenen Data-Teams.
Damit ist SCHICKLER der ideale Partner für die Umsetzung von Projekten zu Datenstrategie und -organisation im Mediensektor.
Hierbei erstellen wir nicht nur strategische Konzepte, sondern implementieren die technologische Grundlage direkt selbst (Data Lakehouse-Implementierung). Gemeinsam mit unseren Partnern in der Highberg Group verfügen wir zudem über ein Expertennetzwerk zur agiler Unternehmenstransformation (Praxisbeispiel agile Transformation).

Gerne stehen wir Ihnen für einen Austausch zur Verfügung.

Autor: Dr. Ole Fehling, Manager Data Science, SCHICKLER

E-Mail: o.martin@schickler.de

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