Bei der Erschließung von Daten als Quelle für strategische Entscheidungen tappen viele Unternehmen in die gleiche Falle: Sie konzentrieren sich zu sehr darauf, große Mengen an Daten zu sammeln und Technologien zur Datenverarbeitung einzuführen. Dabei sollte zu Beginn definiert sein, wo Daten einen strategischen Mehrwert liefern können und sollen. Zur optimalen Entfaltung des Datenpotentials benötigt es eine konsequente und durchdachte Datenstrategie.
Richtige Datennutzung ist entscheidend
Um das Potenzial der Daten zu heben, ist der Einsatz von Datenwissenschaftlern und künstlicher Intelligenz (KI) oder Machine Learning (ML) allein nicht ausreichend. Dies gilt vor allem dann, wenn Systeme nicht vernetzt sind und Daten manuell verarbeitet werden. In diesen Fällen leidet die Datenqualität und Investitionen zahlen sich in der Regel nicht aus. Vielmehr bedarf es zunächst einer ganzheitlichen Strategie für den Umgang mit Daten. Diese integriert alle Ressourcen nahtlos und schafft damit die entscheidenden Mehrwerte.
Omnipräsenz von Informationen
In der digitalisierten Welt könnten Konsument*innen sowie Geschäftskund*innen Angebote so schnell wie nie recherchieren, vergleichen und bewerten. Sie wählen denjenigen Anbieter aus, der ihnen die beste Servicequalität und den geringsten Aufwand für die Beschaffung des gewünschten Produkts oder der Dienstleistung bietet. Unternehmen auf der anderen Seite verbinden die Wünsche ihrer Käufer*innen mit dem Wert ihrer eigenen Marke und steigern somit die operative Exzellenz. Der Erfolg einer solchen konsumentenorientierten Unternehmensstrategie hängt von der effektiven Nutzung der knappsten Ressourcen ab: Zeit und Personal. Dazu kommen ein effizientes Prozessmanagement, ein hoher Automatisierungsgrad sowie der Einsatz digitaler Anwendungsplattformen. All dies ermöglicht schnellere und bessere Geschäftsentscheidungen. Eine wesentliche Voraussetzung ist zunächst das Bewusstsein über den richtigen Einsatz von Daten. Auf dieser Basis lassen sich dann entsprechende Prozesse, Rollen und Organisationsformen aufsetzen. Wichtig ist zudem der Zweck, den die Daten erfüllen sollen.
Ganzheitliche Strategie
Der bloße Einsatz von Machine Learning und künstlicher Intelligenz reicht nicht aus, um den Wert von Daten im Unternehmen optimal nutzen zu können. Es bedarf stattdessen einer konsequenten und ganzheitlichen Strategie, die wesentliche Eckpunkte definiert.
Die Strategie stellt die Organisation, Verwaltung, Analyse und Nutzung der Informationsressourcen eines Unternehmens auf ein transparentes und nachvollziehbares Fundament.
Datenkultur vor Technologie
Zur Etablierung einer Datenkultur müssen zunächst die geschäftlichen Herausforderungen und deren Ursachen verstanden werden. Bevor Unternehmen in Technologie investieren, sollten sie sich darüber im Klaren sein, dass Technologie nur wenig oder gar keinen Wert bringt oder sogar finanzielle Verluste verursacht, wenn die strategische Nutzung von Daten nicht im Mittelpunkt der Geschäftsstrategie steht. Erforderlich ist ein stringenter Prozess, der festlegt, wie ein Unternehmen den Wert seiner Daten ausschöpft (Datenstrategie), die Datenkompetenz der Mitarbeitenden erhöht und Daten sinnvoll managt.
Schlüsselrolle Change-Management
Die Einführung einer Datenstrategie bedeutet Veränderungen und Standardisierungen, auch in der täglichen Routine der Mitarbeitenden. Daher sollten die Mitarbeitenden im Rahmen des Change-Managements ins Boot geholt werden. Dabei werden die Vorteile eines standardisierten Vorgehens verdeutlicht. Erst wenn alle Geschäftsabteilungen die Bedeutung einer konsistenten, zweckgerichteten Datenqualität als Schlüsselfaktor für die richtigen Entscheidungen verstehen und Daten als Entscheidungsgrundlage nutzen, ist auch eine Datenkultur etabliert. Zudem sollte die Möglichkeit bestehen, die Daten kritisch zu analysieren und dadurch direkt zu Geschäftslösungen beizutragen. Es geht also um die Demokratisierung von Daten im gesamten Unternehmen.
Key Performance Indikatoren festlegen
Ein weiterer wesentlicher Bestandteil einer Datenstrategie ist auch die Definition angemessener Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs). Damit können Unternehmen den Erfolg der Initiative sichtbar machen, die Ergebnisse regelmäßig bewerten und die Strategie entsprechend den spezifischen Geschäftszielen anpassen.
Einheitliches Verständnis schaffen
Eine erfolgreiche Datenstrategie erfordert eine Festlegung von Zielen, an denen sich alle Beteiligte orientieren können. Ist die Strategie definiert, sollte eine gemeinsame Basis geschaffen werden. Dazu ist es notwendig, dass alle Beteiligte im Unternehmen – von den Mitarbeitenden bis zu den Führungskräften – ein einheitliches Verständnis für Daten entwickeln. Dieses gemeinsame Verständnis wird als Datenkompetenz bezeichnet. Eine geringe Datenkompetenz in Kombination mit schlechter Datenqualität führt hingegen zu kostspieliger Nacharbeit und fehlerhaften Geschäftsentscheidungen.