Kommentar von Heiko Böhm, Pyramid Analytics

Endlich datengestützt agieren

| Autor / Redakteur: Heiko Böhm / Nico Litzel

Der Autor: Heiko Böhm ist Regional Director DACH bei Pyramid Analytics
Der Autor: Heiko Böhm ist Regional Director DACH bei Pyramid Analytics (Bild: Pyramid Analytics)

Heutzutage behauptet so gut wie jedes Unternehmen, datengestützt zu operieren – doch 40 Prozent von ihnen versagen laut eines Reports der Beratungsgesellschaft PwC, wenn es um die Implementierung von umfassenden Datenstrategien geht. Das ist im besten Fall tragisch, da wertvolle Einblicke in das eigene Geschäft verborgen bleiben. Im schlimmsten Fall sorgt die damit einhergehende Unwissenheit für massive Umsatzverluste.

Der Transformationsprozess vom Daten erhebenden zum datengestützten Unternehmen ist für die meisten Organisationen ein weiter und steiniger Weg. Die Gründe hierfür sind vielfältig und meist struktureller Natur.

1. Mängel in Prozessen und fehlende Informationskultur

Ein Grund, warum es Unternehmen schwerfällt, Datenstrategien umzusetzen, ist die fehlende Ausrichtung der Mitarbeiter hinter der Strategie. In den meisten Unternehmen wurden die derzeitigen Möglichkeiten im Datenbereich zuvor nicht antizipiert. Somit hinken sie nun hinterher, wenn es darum geht, ihre bewährten Strukturen schnellstmöglich auf neue Prozesse und Werkzeuge auszurichten. Dabei ist insbesondere bei dem Vorhaben, alle Geschäftsentscheidungen auf Daten zu stützen, ein hohes Maß an Anpassungsvermögen der Mitarbeiter gefragt. Vor allem in traditionellen Unternehmen – die selten agil und schnell auf neue Herausforderungen reagieren – benötigen operative Umstellungen erfahrungsgemäß Zeit und sind oft mit Anstrengungen verbunden. Auch bedarf es einer gewissen Unternehmenskultur, die Informationen, die aus Daten gewonnen werden, als echten Mehrwert und Grundlage für alle Maßnahmen und Schritte handhabt. Diese Kultur ist erfahrungsgemäß noch zu wenig verbreitet.

2. Der Bestätigungsfehler

Teil der größeren Herausforderung, allerdings oft unterschätzt, ist zudem der in einzelnen Fällen anzutreffende Bestätigungsfehler. Wir alle werden gerne in dem bestätigt, was wir schon wissen oder glauben zu wissen. Daher messen wir Informationen, welche die Geschichte erzählen, die wir hören wollen, mehr Wert bei als denen, die unseren Glauben widerlegen. Ein großer Vorteil einer umfassenden Datenstrategie ist jedoch die Beseitigung blinder Flecken. Werden dadurch allerdings Zusammenhänge ans Licht befördert, die unerwünschte Erkenntnisse liefern, neigen Mitarbeiter dazu, den Weg des geringsten Widerstandes zu gehen und Fakten zu ignorieren.

3. Fehlende holistische Perspektive

Vielen Unternehmen fällt es schwer, alle Geschäftsbereiche hinter einer umfassenden Datenstrategie zu vereinen. Weiter verschlimmert wird dieser Zustand dadurch, dass einzelne Teams oder Mitarbeiter sich nur auf die Daten konzentrieren, die sie für ihre eigenen Geschäftsziele benötigen – selten verlassen diese Informationen die Abteilung oder das Team. Das Fehlen einer holistischen Perspektive ist jedoch ein großes Manko, da das Potenzial abteilungsübergreifender Erkenntnisse so ungenutzt bleibt. Synergieeffekte bleiben ohne den Austausch von Daten aus.

Fünf Grundlagen für mehr datengestützte Entscheidungen

Auf dem Weg zum datengestützten Unternehmen müssen Unternehmen zunächst Grundlagenarbeit leisten, um die passenden Voraussetzungen zu schaffen. Hier kommt es vor allem auf die strategische Ausrichtung sowie eine strukturell durchdachte Umsetzung an, die in Gänze auf die konkrete Anwendbarkeit abzielt. So wappnen Sie sich strategisch:

1. Datenstrategie aufsetzen – keine Scheu vor Beratern!

Zwar wird die Notwendigkeit einer Datenstrategie vielerorts erkannt, dennoch fällt es meist schwer, das gesamte Unternehmen hinter einer holistischen Datenstrategie zu vereinen. Dabei ist genau diese so wichtig, um zu einer datengestützten Entscheidungskultur im Unternehmen zu gelangen. Jede Abteilung eines Unternehmens generiert Daten, die für Entscheidungsfindungsprozesse nutzbar gemacht werden sollten. All diese Daten gilt es zusammenzuführen. Zu Beginn bedeutet dies zunächst Mehraufwand, der sich langfristig gesehen jedoch auszahlt. Die Entwicklung und Implementierung einer holistischen Datenstrategie sorgt dafür, einer mangelhaften Anpassungsbereitschaft und dem möglichen Bestätigungsfehler-Phänomen entgegenzutreten. Diese Strategie sollte immer einer eingehenden Status-quo-Analyse folgen und letztlich auf eine engere Zusammenarbeit von operativem Geschäft und IT hinauslaufen. Hilfreich ist es daher bereits zu Beginn, einen erfahrenen Berater oder Datenanalysten hinzuzuziehen, der die richtigen Fragen für Ihren individuellen Fall stellt und Ihre organisatorischen Voraussetzungen prüft. Denn genau auf die kommt es am Ende bei der Entwicklung einer erfolgreichen Strategie an.

2. Data Warehouse einrichten

Wer Entscheidungen datengestützt treffen will, muss einen multidimensionalen Datenpool anzapfen. Nur so lässt sich ein ganzheitliches Bild zeichnen. Datensilos gehören zu den größten Hindernissen, sind sie doch verantwortlich für blinde Flecken und verhindern damit eine ganzheitliche Sicht auf Zusammenhänge und verfälschen Entscheidungen. Kern der Strategie muss daher die Schaffung eines sogenannten Data Warehouse sein. Als zentrale Datenbank vereint es Daten aus verschiedensten Quellen und bannt die Gefahr von Datensilos. Zudem werden Daten dort anwendungsübergreifend gesammelt und gepflegt, um in aufbereiteter Form dem gesamten Unternehmen zur Verfügung zu stehen.

3. Demokratisieren Sie Analysen!

Den Mitarbeitern des Unternehmens kommt hinsichtlich datengestützter Entscheidungen eine gesonderte Bedeutung zu. Sie müssen in der Lage sein, im täglichen Geschäft die Entscheidung darüber zu fällen, welche Daten genutzt werden und welche Rückschlüsse auf Basis der Analyse gezogen werden. Unternehmen, die datengestützt operieren wollen, müssen den Zugang zu Daten demokratisieren, damit alle Mitarbeiter in der Lage sind, auf die für sie relevante Geschäftsdaten zuzugreifen, um dann datengestützt Entscheidungen zu fällen. So können jegliche Ereignisse bedarfsgerecht analysiert werden – faktenbasierte Entscheidungen werden gefördert.

4. Die Wahl der richtigen Plattform – Selfservice first

Jede noch so gute Vorbereitung steht und fällt mit der Umsetzung und damit einhergehenden eingesetzten Technologie. Denn eine ganzheitliche Strategie, die alle Abteilungen und Mitarbeiter eines Unternehmens umfasst, bedarf auch einer entsprechenden Technologie, die dies unterstützt. Eine Selfservice-Plattform bringt eine Vielzahl an Vorteilen mit sich, da alle Mitarbeiter im Unternehmen in die Lage versetzt werden, von den Vorteilen der Datenanalyse zu profitieren. Durch den eigenen Zugang zum System, das heißt, sämtlichen geschäftsrelevanten Daten, Datenmodellen und Reportings, können Mitarbeiter im Arbeitsalltag schnell und ohne Umweg auf Datenanalysen zugreifen und diese in ihre alltäglichen Entscheidungsfindungsprozesse miteinbeziehen. Die IT-Abteilung, die für gewöhnlich bei klassischen BI-Lösungen diese Arbeitet leistet, wird maßgeblich entlastet und Entscheidungsprozesse drastisch beschleunigt. Über unterschiedliche Berechtigungsstufen kann zudem sichergestellt werden, dass sensible Daten nur von berechtigtem Personal eingesehen werden können. Auch datengestützte Entscheidungen im Kleinen tragen dazu bei, das übergeordnete Ziel zu erreichen. Regelmäßige Schulungen tragen dazu bei, Mitarbeiter nicht nur mit neu erscheinenden Features und Updates vertraut zu machen, sondern auch die Akzeptanz- und Anwenderrate zu steigern.

5. Evaluation und Optimierung

Um auch langfristig den bestmöglichen Output zu garantieren, sollten Ergebnisse und Anwendungsparameter stets evaluiert und Prozesse auf Basis dieser Ergebnisse optimiert werden. Auf interne Anpassungen und Änderungen sollte entsprechend reagiert werden. Innovationen dabei auch gerne vorab anhand eines Use Case prüfen. Die stete Auswertung der Datennutzung für Entscheidungsfindungsprozesse hilft, strukturelle Probleme rechtzeitig zu erkennen und zu lösen. Daher ist auch eine Analyse der Datenanalyse langfristig unabdingbar.

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