Kommentar von David Rosen, Tibco Unternehmensdaten effektiv messen und nutzen mit ROD und ROA

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Unternehmen wissen inzwischen um den Wert ihrer Daten, doch das ist nur der erste Schritt. Die sehr viel größere Herausforderung ist es, diese Daten tatsächlich für alle Mitarbeiter nutzbar zu machen, damit sie aus ihnen relevante Erkenntnisse gewinnen und umsetzbare Maßnahmen ableiten können. Um diesen Prozess zu beginnen und zu steuern, ist es notwendig, Daten als Vermögenswerte zu betrachten.

Klischees sind in der Regel Klischees, weil sie immer auch einen wahren Kern beinhalten. Das gilt auch für den inzwischen vielfach zitierten Satz von dem britischen Mathematiker Clive Humby „Data is the new oil.“ Man kann davon ausgehen, dass die meisten Unternehmensentscheider sich – 13 Jahre, nachdem Humby ihn prägte – des Potenzials von Daten bewusst sind. Und dennoch tun sich weiterhin viele Unternehmen schwer damit, dieses voll auszuschöpfen.

Ein Problem ist dabei, dass sie nicht in der Lage sind, den Wert ihrer Daten zu messen und zu evaluieren. Das kann beispielsweise dazu führen, dass Unternehmen ohne klare Strategie möglichst viele Daten sammeln und der eigentliche Nutzwert dieser Daten erstmal zweitrangig ist. Effizient ist ein solches Vorgehen allerdings nicht. Es wird dadurch für die Mitarbeiter vor allem schwieriger, die wirklich relevanten Daten zu finden. Zudem nehmen all diese Daten Speicherplatz ein, was wiederum Kosten verursacht. Damit sind die Unternehmensdaten in der Bilanz auf der roten Ausgabenseite verortet, obwohl sie ein Asset sein sollten, das einen positiven Beitrag zum Unternehmenserfolg leistet.

Eine neue Metrik für Daten

Wenn es um ihre (Digital-)Strategie geht, orientieren Unternehmen sich oft am ROI, dem Return on Investment. Diese betriebswirtschaftliche Kennzahl gibt Aufschluss darüber, ob und wie schnell sich eine Investition, zum Beispiel in eine neue Technologie, bezahlt macht – wie hoch ist der Gewinn in Relation zu dem investierten Kapital. Doch möchte man Daten als Vermögenswerte betrachten und messen, ist der ROI zu starr und einschränkend.

Notwendig ist womöglich eine ganz neue Kennzahl, zum Beispiel Return on Data (ROD), die konkret und objektiv das Kosten-Nutzen-Verhältnis von Unternehmensdaten misst. Dies würde es Unternehmen ermöglichen, sich auf die Daten zu konzentrieren, die ihnen tatsächliche Vorteile bringen und den Bestand der Daten, die nur Kosten verursachen, zu reduzieren. Es gibt allerdings auch eine bereits existierende Metrik, mit der sich Daten als Vermögenswerte betrachten lassen: den „Return on Assets“ (ROA).

Return on Assets ist eine Kennzahl, die immer häufiger zitiert wird. Eigentlich wird sie traditionell eher für kapitalintensive Anlageklassen wie Fabriken, Transportmittel oder Immobilien genutzt und wird in Deutschland auch als Gesamtkapitalrentabilität (GKR) bezeichnet. Der ROA gibt dabei an, wie viel Gewinn ein Unternehmen aus seinen Vermögenswerten erwirtschaften kann. Damit ist er prädestiniert, um den Wert von Daten zu messen und ihr weiteres Potenzial aufzuzeigen. Erst dadurch können Unternehmen ihre Daten als roten Faden nutzen, der ihr gesamtes Handeln leitet, um beispielsweise intelligentere Entscheidungen zu treffen, durch Data Sharing neue Umsatzquellen zu erschließen und First und Third Party Data effektiv miteinander zu integrieren.

Anforderungen an das Datenmanagement

Dafür müssen Führungskräfte aber zunächst ihr altes Denken über den ROA ablegen, denn Vermögenswerte werden oft einzig mit den ihnen inhärenten Risiken und möglichen Abschreibungen assoziiert. Wer aber Daten als Vermögenswerte bewerten möchte, sollte den Blick vor allem auf das das Potenzial richten, das sie bieten, um sich Vorteile gegenüber Wettbewerbern zu sichern. Bei zwei Unternehmen mit den gleichen Voraussetzungen – die gleichen physischen Assets, die gleiche Anzahl an Mitarbeitern, die gleichen Produktlinien und Dienstleistungen – wird von ihnen das erfolgreicher sein, das seine Daten bestmöglich nutzen kann. Daher sollten Führungskräfte und Mitarbeiter Daten als etwas betrachten, dass sie verbessern und ausbauen können, um innerhalb und außerhalb des Unternehmens neue Möglichkeiten zu schaffen.

Das heißt aber auch, dass Unternehmen ihr Datenmanagement mit Nachdruck neu ordnen müssen. Ansonsten sind sie nicht in der Lage, ihre Daten sichtbar zu machen, sie in einen größeren Kontext einzubinden, eine hohe Qualität zu gewährleisten, sie als Kernbestandteil in Geschäftsprozesse zu integrieren und sie mit Metadaten und externen Daten anzureichern.

Dafür müssen Unternehmen einige zentrale Fragen klären und Anforderungen erfüllen. Dazu gehört in erster Linie, wie und wo die Daten gesammelt werden. In der Regel kommen dafür zentrale Data Repositories wie Data Warehouses oder Data Lakes zum Einsatz. Mit Data Mesh etabliert sich seit einigen Jahren allerdings auch ein neues Konzept, das eine dezentrale Speicherung vorsieht. Dies ist insofern von Vorteil, als es der Praxis in vielen Unternehmen entspricht. Denn oft gibt es zum Beispiel nicht ein einziges Data Warehouse, sondern mehrere, was zu Datensilos führt und einen vollständigen Überblick über alle verfügbaren Daten verhindert. Bei einem Data-Mesh-Modell werden die Daten dagegen bei Anfragen in Echtzeit zusammengeführt, verbleiben aber an ihrem Speicherort.

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Data Preparation

Ob sich die Implementierung eines solchen Modells lohnt oder doch ein zentraler Ansatz der richtige ist, muss jedes Unternehmen anhand seiner individuellen Voraussetzungen selbst entschieden. Unabhängig davon muss außerdem sichergestellt sein, dass die Unternehmensdaten eine hohe Qualität aufweisen und Data-Governance-Richtlinien durchgesetzt werden können. Nur wenn Daten vollständig sind und nachvollziehbar ist, wann diese erfasst, wie und von wem sie verarbeitet wurden, können sie als vertrauenswürdig und zuverlässig gelten – eine wichtige Voraussetzung, um auf dieser Basis kritische Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Um als Unternehmen als Ganzes datenorientiert und datenbasiert zu arbeiten, muss darüber hinaus noch eine weitere Anforderung erfüllt sein: Alle Mitarbeiter brauchen leichten Zugang zu relevanten Daten, auch wenn sie technisch weniger versiert sind. Hier kommen Self-Service-Plattformen ins Spiel, die es Mitarbeitern ermöglichen, eigenständig Daten abzufragen und zu überprüfen, zu analysieren sowie Berichte zu erstellen.

Ob ROA, ROD oder RODA – Daten als Vermögenswerte betrachten

Sind diese Voraussetzungen gegeben, wird es auf die Fähigkeit von Unternehmen ankommen, aus Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und diese in praktische Maßnahmen umzuwandeln. Das betrifft nicht nur die übergeordnete Unternehmensstrategie, sondern auch eine Vielzahl von Abteilungen, sei es Marketing, Kommunikation oder Forschung und Entwicklung – genau aus diesem Grund ist es auch wichtig, dass jeder Mitarbeiter mit den Daten arbeiten kann. Der ROA dient dabei als Nachweis, inwieweit das Potenzial der Daten wirklich genutzt wird und wo es womöglich noch Raum für Verbesserung gibt. Und auch für die Kommunikation mit Aktionären und Analysten kann der ROA eine wichtige Kennzahl sein, um die Story des Unternehmens auf sichere, belastbare Füße zu stellen.

Bevor sich ein Begriff wie „Return on Data“ oder auch „Return on Data Assets“(RODA) im Sprachgebrauch etablieren wird, müssen zwar noch Rahmenbedingungen geschaffen werden, die die positive Nutzung von Daten eindeutig regeln. Doch sollten Unternehmen nicht darauf warten, sondern schon jetzt den ROA für ihre Daten bestimmen und nach außen kommunizieren. Das ermöglicht ihnen nicht nur, aus ihrer Erfahrung an einem Framework für einen ROD oder RODA mitzuwirken, sondern vor allem, sich an eine neue datengetriebene Welt anzupassen und sich in dieser wichtige Vorteile zu sichern.

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