Data Driven: auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen

Unternehmen, die regen Gebrauch von ihren Daten machen, realisieren erhebliche Wettbewerbspotenziale. Indem Sie zu einer Data Driven Company werden, können auch Sie die Datenschätze in Ihrem Unternehmen heben und gewinnbringend verwerten.

„Data Driven“: Was versteht man darunter?

In einer Data-Driven Company werden Daten zielgerichtet erhoben, bearbeitet und bewertet. Die Interpretation diese Daten dient als Grundlage für Entscheidungen. „Data Driven“ oder „datengetrieben“ bedeutet somit: weniger aus dem Bauch heraus, sondern vielmehr datenbasiert entscheiden. Dazu sind aktuelle, konsistente und aussagekräftige Daten nötig.

In einem datengetriebenen Unternehmen wird eine bestimmte Datenkultur gepflegt und aufrechterhalten. Diese Datenkultur führt dazu, dass Mitarbeiter Erkenntnisse aus den vorhandenen Daten aktiv nutzen, um die geschäftlichen Ziele des Unternehmens voranzutreiben.

Das setzt jedoch voraus, dass Sie die entsprechenden Daten regelmäßig und systematisch erheben. Im Anschluss können Sie diese analysieren und gemäß der daraus gewonnenen Erkenntnissen handeln. Unternehmen können so ihre Geschäftsprozesse nachhaltig optimieren. In der Folge können sie ihren Kunden zum Beispiel bessere Produkte und Dienstleistungen bieten. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) spielen hierbei eine große Rolle.

Was sind die Vorteile, wenn man datengetrieben agiert?

Wenn Sie in Ihrer Firma Entscheidungen treffen, indem Sie auf hochwertige Daten setzen, realisieren Sie dadurch mehrere Vorteile. Die folgenden Punkte sollen das verdeutlichen:

• Sie können die Risiken für Ihre Unternehmensstrategie frühzeitig erkennen und Unternehmensziele schneller erreichen.
• Die Gestaltung der Prozesse in Ihrer Firma wird transparenter und effizienter.
• Sie können eine höhere Kundenbindung erzielen und langfristig loyale Kunden gewinnen.
• Ihre Mitarbeiter werden zufriedener: Datenbasierte Entscheidungen, ermöglichen es Ihnen, besser auf ihre Bedürfnisse einzugehen.
• Daten sind wichtig für die Unternehmenssteuerung. Datengetriebene Unternehme können langfristig mehr Wettbewerbsvorteile realisieren. Das gilt gerade im Vergleich zu Mitbewerber, die ihre eigenen Daten nicht oder nur unsystematisch nutzen.

Zusammenfassend kann man festhalten, dass datengetriebene Unternehmen oder Data Driven Businesses erfolgreicher sind. Gründe dafür sind zufriedenere Mitarbeiter und Kunden sowie mehr Umsatz und Kosteneinsparungen.

Welche Beispiele für Data Driven Companies gibt es?

Klassische Beispiele für Unternehmen, die datenbasiert agieren, sind Google, Microsoft und Amazon. Daten sind für diese Unternehmen ein wesentlicher Bestandteil ihres Erfolgs. Amazon nutzt beispielsweise Daten, um Kunden neue Produkte anhand von deren Kaufhistorie und -gewohnheiten zu empfehlen. Schätzungen legen nahe, dass etwa ein Drittel der Verkäufe, die Amazon erzielt, auf Empfehlungen beruhen.

Auch Banken und Finanzinstitute greifen auf Daten zu, um ihren Kunden passende Produkte anzubieten. Beispielsweise helfen Tools, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren, Bankmitarbeiter dabei, ihren Kunden geeignete Finanzprodukte vorzuschlagen.

Was macht eine Data Driven Company aus?

In datengetriebenen Organisationen wird eine Unternehmenskultur gepflegt, die der Erhebung, Analyse und Nutzung von Daten eine hohe Priorität einräumt. Das ist die Grundvoraussetzung für gute Entscheidungen. Eine Praxishilfe für den Wandel zur datengetriebenen Organisation hat der Digitalverband Bitkom mit dem Leitfaden „Digital Analytics & Optimization – Strategische, kulturell-personelle und organisatorische Aspekte bei der Transformation zur datengetriebenen Organisation“ herausgegeben.

Data Driven Companies haben es geschafft, sich von althergebrachten Hierarchien und Datensilos zu lösen. Dadurch können sie ihre Daten ganzheitlich sehen und analysieren. Ein wichtiger Punkt dabei: Sie führen nachhaltige Data-Governance-Strukturen sowie Standards, Richtlinien und Rollen für Mitarbeiter ein.

Diese systematischen Leitlinien und Regeln sorgen dafür, dass Ihre Datenqualität kontinuierlich steigt. Eine Konsequenz daraus ist beispielsweise, dass Mitarbeiter die Möglichkeit haben, bei Alltagsentscheidungen auf die relevanten Daten zuzugreifen.

Wie können Unternehmen datengetriebener werden?

Es gibt Unternehmen, die Innovationsabteilungen gründen und Datenwissenschaftler einstellen. Oder sie rufen die Position eines Chief Data Officer (CDO) ins Leben. All das kann durchaus berechtigt sein.

Vor allem ist es jedoch wichtig, dass Sie eine Infrastruktur schaffen, mit der Sie Ihre Daten umfassend, dauerhaft und zuverlässig erheben und analysieren können. Externe Berater können hier zwar weiterhelfen, langfristig ist jedoch eine unternehmensinterne Transformation zu einer datengetriebenen Organisation entscheidend.

Beispiele für Datenarten, die Sie für die Verbesserung Ihrer Arbeits- und Produktionsprozesse nutzen können, sind Logdateien von Maschinensteuerungen oder Sensordaten von IoT-Geräten. Ebenfalls gehören dazu Daten aus CRM- und ERP-Systemen oder Daten aus sozialen Medien.

Besonders im Online-Marketing spielen Daten eine große Rolle – man spricht auch von Data driven Marketing. Hier geht es darum, große Datenmengen zu nutzen, um Online-Kampagen entlang der Customer Journey zu optimieren. Das datengetriebene Marketing hilft zum Beispiel dabei, Kunden individueller anzusprechen.

Unabhängig vom Unternehmensbereich es wichtig, die richtigen Daten zentral zu sammeln und zu speichern. Dies kann entweder im Unternehmen oder in einer Cloudlösung erfolgen. In einem weiteren Schritt erfolgt die Datenanalyse. Die Begriffe wie Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Data-Mining oder Predictive Analytics gewinnen hierbei an Bedeutung.

Schritte zum Data Driven Business

Bei der praktischen Umsetzung Ihrer Datenstrategie sollten Sie systematisch vorgehen. Eine wichtige Aufgabe hierbei ist der Aufbau einer unternehmensweiten Datenkultur. Des Weiteren können sich die folgenden Schritte als nützlich erweisen:

• Ein modernes Datenmanagement einführen. Beim erfolgreichen Date Management geht es darum, die geeigneten Daten zu identifizieren, sie fachgerecht zu erheben, zu speichern und zu analysieren. Anschließend sollten die Einsichten daraus den richtigen Personen zum richtigen Zeitpunkt bereitgestellt werden.
• Eine robuste Data Governance Strategie entwickeln und umsetzen. Diese sollte aus Standards, Richtlinien und aus Schulungen der Mitarbeiter bestehen. Das Ziel sollte sein, dass Mitarbeiter mit schützenswerten Daten kompetent und verantwortungsvoll umgehen.
• Die konfliktfreie und produktive Zusammenarbeit zwischen den Mitarbeiter fördern. Dies gilt insbesondere für Teams, in denen Personen aus verschiedenen Abteilungen zusammenarbeiten.
• Den Einsatz von Cloud-Technologien erwägen. Dadurch erhalten Sie den Zugang zu modernen Lösungen, mit denen Sie umfassende Datenanalysen in Echtzeit durchführen können.

Was hat „Data Driven“ mit „Big Data“ zu tun?

Die Begriffe „Data Driven“ und „Big Data“ werden oft zusammen gebraucht. Es gibt zwischen ihnen jedoch einen wichtigen Unterschied.

Big Data bezeichnet vordergründig die reine Ansammlung und Speicherung von großen Datenmengen. Der Begriff „datengetrieben“ bedeutet jedoch mehr. Er setzt voraus, dass ein Unternehmen „Big Data“ in „Smart Data“ umgewandelt hat. Das heißt: Sie haben die vorhandenen Daten organisiert, strukturiert, analysiert und aus ihnen nützliche Einsichten generiert.

Was haben die Begriffe „Data Driven“ und KI miteinander zu tun?

Ein anderer Punkt ist der Zusammenhang zwischen „Data Driven“ und Künstlicher Intelligenz (KI).

Künstliche Intelligenz ist eine Fähigkeit von Software und Maschinen, aus den vorhandenen Daten gewinnbringende Erkenntnisse zu erzielen. Das erfolgt, indem aus Daten logische und der menschlichen Intelligenz nahekommenden Schlüsse gezogen werden. Künstliche Intelligenz spielt somit in datengetriebenen Unternehmen eine wichtige Rolle. Sie hilft ihnen dabei, das bestmögliche aus ihren Daten herauszuholen.

Was sind die größten Hürden auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen?

Die Umwandlung zum datengetriebenen Unternehmen ist mit erheblichen Änderungen der Unternehmensstrukturen und der Unternehmenskultur verbunden. Das bedeutet, dass Sie auf dem Weg dahin einige Hindernisse bewältigen müssen. Darunter sind häufig die folgenden Punkte:

• Sie müssen traditionelle Organisationsstrukturen überwinden. Denn diese bremsen die erforderlichen Änderungen aus.
• Die interdisziplinäre Arbeit in der Firma muss gestärkt werden.
• Sie sollten bei der Akzeptanz der neuen Arbeitsprozesse mit Widerständen in der Belegschaft rechnen. Eine entsprechende Vorarbeit ist daher angebracht.
• Sie müssen dem mangelnden Bewusstsein für die Vorteile moderner Technologien (Analytics, Cloud, KI) in Ihrer Organisation nachhelfen.

Auswahl wichtiger Tools für datengetriebene Organisationen

Möchten Sie Ihre Organisation zu einem Data Driven Business ausbauen? Dann brauchen Sie Unterstützung durch geeignete technische Werkzeuge.

Sie sollten jedoch beachten, dass es keine All-In-One Lösung dafür gibt. In der Regel sind es mehrere Softwareanwendungen, die viele Unternehmen bereits verwenden.

Wichtig ist, dass diese Tools miteinander integriert sind und Daten reibungslos austauschen können. Im Laufe der Zeit und je nach Bedarf können Sie diese Lösungen ergänzen und erweitern. Unter anderem sind für ein optimales Datenmanagement die folgenden Softwarelösungen hilfreich:

• Ein CRM- und ERP-System. Dadurch haben Sie eine gemeinsame Datenbank, in der Daten aus allen Unternehmensbereichen und Abteilungen zusammenfließen.
• Ein ECM-/DMS-System. Mit dieser Lösung können Sie alle Dokumente in Ihrem Unternehmen digital und gesetzeskonform verwalten.
• Datenanalyse-Tools. Viele dieser Lösungen können Sie als cloudbasierte Add-ons zusammen mit einem DMS- oder ERP-System nutzen.
• Data Lake und Data Warehouse Tools. Damit können Sie Ihre gesamten Datenbestände speichern und für eine weitere Verarbeitung vorhalten.
• Lösungen zur Datenvisualisierung: Tools wie zum Beispiel Microsoft Power BI können dabei helfen, Daten zusammenuzuführen und grafisch aufzubereiten.