Kommentar von Marian Faryna, Sigma Software Group Was macht eine datengesteuerte Organisationen aus?

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Daten sind im Zuge der digitalen Transformation zu einem wertvollen Unternehmensgut geworden. In diesem Artikel erläutern wir das Konzept der datengesteuerten Organisation und untersuchen die wichtigsten Aspekte, die zu ihrem Erfolg beitragen.

Daten sind der neue Motor für Unternehmenswachstum in allen Branchen – vom Marketing bis zur Technologie. Laut McKinsey haben datengesteuerte Organisationen eine 23-mal höhere Chance, neue Kunden zu gewinnen. Außerdem nutzen sie Datenanalyselösungen, um Kunden zu binden und ihre Rentabilität zu steigern. So erzielen Unternehmen, die ihre Strategien auf der Grundlage von Analysen von Kundendaten entwickeln, eine fast 19-mal höhere Rentabilität als der Marktdurchschnitt.

Unternehmen, die auf einen datengesteuerten Ansatz setzen, haben bessere Erfolgsaussichten. Obwohl datengesteuert bereits zu einem Schlagwort geworden ist, wissen viele noch nicht, was damit gemeint ist.

Was ist eine datengesteuerte Organisation?

Organisationen, die durch umfassende Analysen gewonnene Datenerkenntnisse nutzen, um die Nachhaltigkeit und das Wachstum ihres Unternehmens zu fördern, werden als datengesteuert bezeichnet. Zu den Grundprinzipien solcher Organisationen gehört ein solides Bekenntnis zur datengesteuerten Entscheidungsfindung und die Behandlung von Daten als strategisches Gut. Solche Unternehmen nutzen Daten nicht nur, um effektive Entscheidungen zu treffen, sondern auch, um Strategien für die Unternehmensentwicklung zu entwickeln, Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen, Risiken zu mindern und die Gesamtleistung zu optimieren. Die Datenanalyse ermöglicht es Organisationen, neue Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen, die sie in ihrer täglichen Routine nutzen können, um ihre Geschäftsergebnisse zu verbessern.

Der datengesteuerte Ansatz hat sich in zahlreichen Anwendungsfällen bewährt und das Wachstum und die kontinuierliche Verbesserung von Hunderten von Unternehmen gefördert, darunter so bedeutende Unternehmen wie:

• Amazons Big-Data-Schatz und prädiktive Analytik ermöglichen es dem Unternehmen, das Verbraucherverhalten zu untersuchen und Nachfragespitzen vorherzusagen, um Lagerbestände aufzufüllen und den Umsatz zu steigern. Amazon analysiert die gesammelten Informationen, um die Preise auf der Grundlage des Verbraucherverhaltens, der Konkurrenz und der Verfügbarkeit zu optimieren.

• Die Bank of America hat erfolgreich Big-Data-Technologien eingesetzt, um risikobehaftete Konten zu identifizieren. Die Datenwissenschaftler der Bank verwenden eine Vielzahl von Datenmethoden (Clustering, logistische Regression, Entscheidungsbäume), um Kunden angemessen zu segmentieren und Sicherheitsrisiken zu verringern. So konnte die Bank das Betrugsrisiko minimieren, indem sie Anomalien im Kundenverhalten und in den Kaufmustern erkannte.

• Uber findet für seine Nutzer die passenden Fahrer und Tarife, indem es Datenanalysen einsetzt und eine umfangreiche Datenbank mit Fahrern, Kunden und Datensätzen unterhält. Uber sammelt Daten über Kundenanfragen an bestimmten Orten und zu bestimmten Zeiten, um mögliche Spitzenbelastungen vorherzusagen, während die Fahrer diese Informationen nutzen, um herauszufinden, wo sich die Kunden wahrscheinlich aufhalten werden. Diese effektive Nutzung von datengestützten Erkenntnissen verbessert das Nutzererlebnis und erleichtert die Entwicklung von Preisstrategien.

Wie man eine datengesteuerte Organisation wird

Die Entscheidung, zu einem datengesteuerten Ansatz überzugehen, bringt viele Veränderungen an den Prozessen und Arbeitsabläufen des Unternehmens mit sich. Dazu gehört auch die Umstellung des Umgangs mit Daten, indem Data-Governance-Praktiken Vorrang eingeräumt wird und Datenqualität, Sicherheit und Datenschutzmetriken gewährleistet werden. Eine unternehmensweite Umstellung erfordert auch proaktive Investitionen in die IT-Infrastruktur und Datenverwaltungssysteme, um die Erfassung, Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen zu optimieren.

Vor der Einführung eines datengesteuerten Ansatzes ist es ratsam, die technischen, geschäftlichen und personellen Möglichkeiten des Unternehmens zu analysieren. Es ist wichtig, klare Ziele für die Transformation festzulegen. Dieser Analyseprozess hilft bei der Formulierung eines überzeugenden Geschäftsszenarios und stellt sicher, dass die organisatorischen Veränderungen den Bedürfnissen des Unternehmens entsprechen.

Sobald die Entscheidung getroffen wurde, sollten die kritischen Bereiche identifiziert werden, in denen der datengesteuerte Ansatz den größten Nutzen bringen kann, und die Umstellung sollte in einem Pilotprojekt erprobt werden. Die Festlegung von Key Performance Indicators (KPIs) ist von entscheidender Bedeutung, da sie es ermöglichen, den Fortschritt und die Effizienz der Transformationsinitiative zu messen. Um eine reibungslose Umstellung zu erreichen, bedarf es einer hohen Prozessflexibilität, eines Wandels der Unternehmenskultur und eines unerschütterlichen Engagements des Managements.

Es sollte beachtet werden, dass die Entwicklung zu einer datengesteuerten Organisation Zeit und systematische Anstrengungen erfordert. Es ist sinnvoll, bestimmte Richtungen zu priorisieren, Kernaktivitäten schrittweise umzugestalten und den Wandel im Unternehmen zu fördern.

Schritte zur datengesteuerten Organisation

Der Transformation in eine datengesteuerte Organisation umfasst viele Aspekte, darunter die Entwicklung einer wirksamen Datenstrategie, die Schulung der Mitarbeiter, die Einführung neuer Datenverarbeitungssysteme usw.

Nachfolgend sind die wichtigsten Schritte für die erfolgreiche Einführung eines datengesteuerten Organisationsansatzes aufgeführt:

Einführung einer Datenkultur

Datenkultur umfasst die gemeinsamen Verhaltensweisen und Überzeugungen innerhalb einer Organisation, die den Wert, die Praxis und die Förderung der Nutzung von Daten zur Verbesserung der Entscheidungsfindung hervorheben. Jede Organisation kann die neue Sichtweise ihrer Mitarbeiter im Umgang mit Daten fördern, indem sie die vier Grundregeln der Datenkultur befolgt:

Die Einführung einer Datenkultur ist keine einmalige Aktivität. Es ist eine fortlaufende Initiative, die ständiges Lernen und die Bereitschaft zur Anpassung an Veränderungen erfordert. Gleichzeitig trägt die Datenkultur dazu bei, das Datenbewusstsein in der Organisation aufrechtzuerhalten. Datenkompetente Mitarbeiter können Daten effizienter verarbeiten, analysieren und interpretieren. Dadurch kann die Organisation auf allen Ebenen effektive Geschäftsentscheidungen treffen.

Konzentration auf den Datenlebenszyklus

Daten durchlaufen verschiedene Phasen, und Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie in jeder Phase angemessen geschützt sind. Ein gut implementiertes Data Lifecycle Management (DLM) bietet die richtigen Instrumente, um die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Daten von der Erstellung bis zur Vernichtung zu gewährleisten. Neben der Einführung einheitlicher Datenstandards erfordert das DLM auch kontinuierliche Anstrengungen in folgenden Bereichen:

• Data Governance: Die Einführung von Data-Governance-Rahmenwerken und -Richtlinien trägt dazu bei, die ordnungsgemäße Verwaltung, Kontrolle und Rechenschaftspflicht von Datenbeständen sicherzustellen. Es ist notwendig, Rollen und Verantwortlichkeiten für die Datenerhebung und -speicherung zu definieren, Datenstandards festzulegen und die Prozesse des Datenlebenszyklus zu klären.

• Verwaltung von Metadaten: Unternehmen arbeiten mit verschiedenen Arten von Daten, und dieser Prozess erfordert eine klare Differenzierung. Der erste Schritt zu einer effizienten Data Governance ist ein einheitlicher Ansatz für den gesamten Datenlebenszyklus , der sich auf die Klassifizierung und Verwaltung von Metadaten konzentriert. Vernachlässigt eine Organisation die Verwaltung von Metadaten während des Systemlebenszyklus, kann das zu Fehlinformationen zwischen den Teams führen, was wiederum die Freigabe oder Aktualisierung von Funktionen verzögern kann. Eine unzureichende Metadatenverwaltung beeinträchtigt die Datenqualität und erhöht damit die Kosten und den Zeitaufwand für Systemanpassungen.

• Datenqualität: Durch die kontinuierliche Verbesserung der Datenqualität können Unternehmen sicherstellen, dass die Daten gültig und zuverlässig sind. Es gibt viele Methoden und Ansätze zur Sicherung der Datenqualität. Beispielsweise fördern Datenprüfung und -bereinigung die Datengenauigkeit , während die Datenstandardisierung die Konsistenz zwischen verschiedenen Quellen und Systemen sicherstellt. Gleichzeitig helfen Datenprofilierung und -überwachung dabei, Datenausreißer, Anomalien und Muster zu identifizieren, die auf mögliche Probleme mit der Datenqualität hinweisen.

• Dateninfrastruktur: Investitionen in die Dateninfrastruktur sind von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglicht die effiziente Erfassung, Speicherung, Organisation und Abfrage von Daten. Die Dateninfrastruktur muss skalierbar und verfügbar sein, damit die Mitarbeiter ohne Ausfallzeiten effizient mit den Daten arbeiten können.

• Datensicherheit: Durch geeignete Sicherheitsmaßnahmen versuchen Unternehmen, ihre Daten vor unerwünschten Sicherheitsverletzungen und Verlusten zu schützen. Dazu gehören Zugangskontrollen, Verschlüsselung, Datensicherung und Pläne zur Wiederherstellung im Notfall. Das Gleichgewicht zwischen Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit der Daten ist entscheidend, um Datenschutzprobleme zu vermeiden.

• Skalierbarkeit: Da jedes Unternehmen unterschiedliche Anforderungen hat, sollten die Analyselösungen auf die jeweiligen Bedürfnisse zugeschnitten sein. Es ist wichtig zu prüfen, ob die gewählte Datenverwaltungslösung zukunftssicher ist, so dass sie sowohl an aktuelle als auch an zukünftige Anforderungen angepasst werden kann.

In der Regel verfügen datengesteuerte Organisationen über ein zentrales Datensystem, das als „Single Point of Truth“ fungiert und es allen Unternehmensabteilungen ermöglicht, mit den benötigten Informationen zu arbeiten. Dazu gehört die Demokratisierung des Datenzugriffs und die Beseitigung von Datensilos, die in verschiedenen Abteilungen und Systemen gespeichert sind. Die Daten sollten nicht auf bestimmte Teams oder nur auf Analysten beschränkt sein. Es ist wichtig, Informationen auf sichere Weise mit einem breiten Spektrum von Mitarbeitern zu teilen und sie in die Lage zu versetzen, sie in Routineprozessen zu nutzen, um ihre tägliche Arbeit effizienter zu gestalten.

Die Datenanalyse verleiht den gesammelten Daten einen Wert und verwandelt sie in eine effektive Quelle für die Entscheidungsfindung. Sie ist ein Instrument, das dabei hilft, die Unternehmensleistung zu optimieren, Kosten zu senken, das Kundenerlebnis zu verbessern oder sogar neue Produktmerkmale zu entwickeln. Die Wahl des geeigneten Instruments für die Datenanalyse hängt von mehreren Faktoren ab:

• Geschäftsziele: Zunächst ist es wichtig, die Hauptziele der Organisation zu identifizieren und eine Liste der gewünschten organisatorischen Ergebnisse zu erstellen, die durch die Datenanalyse erreicht werden sollen.

• Anpassungsfähigkeit: Es gibt viele Datenquellen mit unterschiedlichen Arten von Daten (strukturiert, unstrukturiert, teilweise strukturiert, Rohdaten), daher muss die Plattform anpassungsfähig sein muss, um eine Verbindung zu all diesen Quellen herzustellen. Die Erleichterung des Datentransfers ist für das Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da die Anbindung neuer Datenquellen an die Datenplattform für die Ausweitung des datengesteuerten Ansatzes auf das gesamte Unternehmen unerlässlich ist. Die Organisation sollte verstehen, wie sie den Integrationsprozess mit Systemen und Plattformen anpassen kann, um das Risiko von Datenverlusten und Sicherheitsverletzungen zu minimieren.

• Zugänglichkeit: Organisationen können eine Reihe von benutzerfreundlichen Low-Code/No-Code-Plattformen nutzen, die keine technischen Kenntnisse erfordern (z. B. Microsoft Power BI, Tableau), um Routineaufgaben wie die Aufbereitung, Analyse und Speicherung von Daten sowie die Integration von Software von Drittanbietern durchzuführen. Diese Plattformen können von einem internen Team oder einem externen Anbieter implementiert werden.

Es kann vorkommen, dass Unternehmen eine maßgeschneiderte Datenplattform benötigen, um komplexere Aufgaben zu bewältigen und spezifische Geschäftsanforderungen zu erfüllen, und dass es sinnvoll ist, Data Engineers zu engagieren. Durch die Entwicklung spezifischer Datenplattformen, die auf die Geschäftsziele abgestimmt sind, tragen Data Engineers zur Skalierung der Dateninfrastruktur bei und bieten Einblicke in die Optimierung der Gesamtleistung des Datenmanagements.

Daten für die Entscheidungsfindung nutzen

Unternehmen müssen ihre Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und nicht von Annahmen treffen. Effiziente Analysen tragen zur Verbesserung von Geschäftsstrategien und Entwicklungsplänen bei und gewährleisten eine rechtzeitige und kontinuierliche Anpassung an Veränderungen. Unternehmen, die Daten nutzen, werden auch flexibler und anpassungsfähiger und können schnell auf Marktveränderungen und Kundenanforderungen reagieren.

Überwachung und Förderung der kontinuierlichen Verbesserung

Darüber hinaus ist es sinnvoll, regelmäßige Prozessbewertungen und -optimierungen durchzuführen, um den größtmöglichen Nutzen aus den in die Transformationsinitiativen investierten Ressourcen zu ziehen.

Die Planung und Umsetzung von Transformationsprozessen ist für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Es ist jedoch nicht möglich, alle potenziellen Engpässe und Herausforderungen vorherzusehen, die beim Übergang zu einem datengesteuerten Ansatz auftreten können. Daher müssen Unternehmen flexibel bleiben und bereit sein, Prozessinkonsistenzen und verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren, um den Wandel reibungslos zu bewältigen.

Ein effektiver Überwachungsprozess und klare Metriken ermöglichen es dem Unternehmen, seine Leistung zu überwachen, mit den Trends Schritt zu halten und notwendige Verbesserungen sofort vorzunehmen.

Herausforderungen auf dem Weg zum datengesteuerten Unternehmen

Der Übergang zu einem datengesteuerten Ansatz stellt Unternehmen wie jede andere komplexe Transformationsinitiative vor zahlreiche Herausforderungen, darunter agile Entscheidungsfindung, verbessertes Mitarbeiterengagement und Kundenerlebnis. Bei der Umsetzung eines datengesteuerten Modells sehen sich Unternehmen mit zahlreichen betrieblichen und technischen Schwierigkeiten konfrontiert:

Herausforderung 1: Bildung

Die größten Hindernisse auf dem Weg zu einer datengesteuerten Organisation betreffen die Datenkompetenz, die technischen Fähigkeiten und den kulturellen Wandel der Mitarbeiter. Leider unterschätzen viele Unternehmen die Bedeutung dieser Aspekte, was sich als Hindernis für eine erfolgreiche Transformation erweist.

Lösung: Es ist wichtig, das Datenbewusstsein der Mitarbeiter konsequent zu fördern, und zwar durch:

• Entwicklung und Umsetzung eines Change-Management-Programms, um die Bedeutung von Daten im Unternehmen zu verdeutlichen

• Planung stufenweiser Schulungsseminare, um Ziele zu definieren, Prioritäten zu klären, Schulungspräferenzen zu ermitteln und Feedback zu sammeln, um weitere Verbesserungen einfließen zu lassen

• Einbindung von Datenverwaltern, die das Team mit Daten versorgen, bei der Durchsetzung von Vorschriften zum Umgang mit Daten helfen und weitere Dateninitiativen umsetzen

• Demonstration des Nutzens für Stakeholder und Geschäftsanwender durch den Austausch von Ergebnissen und Erfolgen

• Implementierung klarer Verfahren und Richtlinien innerhalb der Organisation, um den Transformationsprozess zu erleichtern

• Förderung der kontinuierlichen Verbesserung, um schrittweise einen kulturellen Wandel hin zu einer datenzentrierten Entscheidungsfindung voranzutreiben

Herausforderung 2: Übermäßige Datenmengen

Unternehmen benötigen Unterstützung bei der Verwaltung und Gewinnung aussagekräftiger Informationen aus großen Datenmengen. Große Datenmengen können die Datenverarbeitungs- und Analysekapazitäten überfordern, sodass die Gefahr der Entstehung eines Datensumpfes besteht. Das Fehlen einer Strategie für die Speicherung großer Datenmengen, die Festlegung von Prioritäten und die optimale Strukturierung kann zu erhöhten Verwaltungs- und Wartungskosten führen, die das Budget belasten.

Lösung: Unternehmen können der Herausforderung des Datenwachstums begegnen durch:

• Einrichtung eines Data-Governance-Rahmens, um sicherzustellen, dass die Daten effizient verwaltet werden und den geltenden Gesetzen und Vorschriften entsprechen

• Durchführung regelmäßiger Audits und Bereinigungsprozesse, um überflüssige Daten zu identifizieren und zu eliminieren, und so für ausgewogene Datenbestände und Datenintegrität zu sorgen

• Integration neuer Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zur Automatisierung der Datenverarbeitung, -analyse und Mustererkennung zu automatisieren

Herausforderung 3: Mangel an technischem Know-how

Zuverlässige Datenverwaltung, Software und Systemtechnik erfordern umfassende technische Kenntnisse. Leider fehlt es internen Teams oft an Experten, um Datenökosysteme zu entwerfen und zu entwickeln, die den Anforderungen des Unternehmens in Bezug auf Skalierbarkeit, Sicherheit und Verfügbarkeit gerecht werden. Infolgedessen können langsame Reaktionszeiten, Dateninkonsistenzen, Systemschwachstellen und Einschränkungen die Fähigkeit des Unternehmens beeinträchtigen, auf sichere Weise wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Lösung: Organisationen können dieser Herausforderung auf vielfältige Weise begegnen. Sie können sich auf die Entwicklung interner technischer Kompetenzen im Team konzentrieren, einschließlich der Einstellung und Schulung geeigneter Talente. Alternativ können Unternehmen externe Experten engagieren, die sie bei der Einführung moderner Datenverwaltungs- und Analysewerkzeuge und der Optimierung von Datenprozessen unterstützen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Umwandlung in ein datengesteuertes Unternehmen für jede Organisation machbar ist. Der Schlüssel liegt in einer klaren Motivation für diesen Wandel und in der Priorisierung von Investitionen in Daten. Wie bei jeder umfassenden Initiative handelt es sich um ein mehrjähriges Projekt, das eine sorgfältige Planung erfordert. Ermutigend ist, dass die Initiative schrittweise umgesetzt werden kann, indem mit kleinen Veränderungen begonnen und die Initiative nach und nach ausgeweitet wird.

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