Aufbau einer datengesteuerten Organisation

Wichtige Fragen und Funktionen

Die meisten Organisationen, insbesondere große Unternehmen, investieren Ressourcen in die Erfassung, Speicherung, den Schutz und die Analyse ihrer Daten. Aus einer aktuellen Bain-Umfrage geht hervor, dass mehr als zwei Drittel der über 300 befragten Führungskräfte angeben, ihr Unternehmen investiere massiv in Data Analytics. Über die Hälfte erwartet jedoch auch Rendite aus diesen Investitionen.

Warum rücken Daten so sehr in den Fokus? McKinsey Global Institute sagt, dass datengesteuerte Organisationen mit 23-fach höherer Wahrscheinlichkeit Kunden akquirieren, mit 6-fach höherer Wahrscheinlichkeit Kunden binden und mit 19-fach höherer Wahrscheinlichkeit profitabel sind. Angesichts dieser Erfolgs-Benchmarks und der Aussicht auf Entdeckung geschäftsfördernder Erkenntnisse nutzen Unternehmen wie u. a. Charles Schwab, Jaguar Land Rover und Lenovo Daten, um wegweisende Erkenntnisse zu gewinnen. Dieser Erkenntnisse führen zu positiven Auswirkungen wie bessere Entscheidungsfindung, Erweiterung des operativen Unternehmensbereichs und stärkere Kundenbindung.

Die Transformation zu einem „datengesteuerten“ Unternehmen ist nicht immer einfach und bringt einige Hürden mit sich. Dies liegt daran, dass Daten und Technologie für sich alleine noch kein erfolgreicheres Unternehmen garantieren. Zusätzlich sind eine neue Denkweise und einiger Aufwand auf Seiten des Managements und der Mitarbeiter erforderlich. Die effiziente Orchestrierung des Wandels erfordert Fürsprache, Flexibilität und Datenkompetenz der Führungsebene sowie eine breite und aktive Community, damit die Aufgaben, Ziele und Anforderungen des gesamten Unternehmens erfüllt werden, sowohl hinsichtlich der Prozesse als auch der Technologie.

Tipps für den Start beim Entwickeln einer datengesteuerten Kultur

Unternehmen müssen sich den folgenden und weiteren Fragen stellen, wenn sie eine datengesteuerte Kultur anstreben. Nur so finden sie heraus, ob sie bereit sind, ihr Denken, Handeln und Verhalten bezüglich Daten neu auszurichten.

  • Wie sieht die Datenstrategie für Sie als Organisation aus? Falls die Strategie gar nicht oder unklar definiert ist, welche Probleme könnten durch Daten beseitigt werden?
  • Ist das Management überzeugt davon, in allen Bereichen der Entscheidungsfindung auf Daten zu setzen?
  • Ist bekannt, welche Daten vorhanden sind, und werden diese Daten als vertrauenswürdig betrachtet?
  • Wie komplex ist Ihr Ansatz beim Datenmanagement und welche Ressourcen könnten die organisationsweite Skalierung verbessern oder unterstützen?
  • Welche Prozesse müssen ggf. angepasst werden, um zuverlässige Datensicherheit zu gewährleisten?
  • Welche Datenfunktionen stehen den Mitarbeitern zur Verfügung? Gibt es auf verschiedenen Ebenen Lücken in der Datenkompetenz?
  • Sind Best Practices zu Analytics implementiert? Wenn nicht: Welche Organisationsstandards müssen etabliert werden, um vereinheitlichte Vorgehensweisen sicherzustellen?
  • Ist eine breite interne Community vorhanden, die andere Personen für Daten und deren potenzielle Auswirkungen auf die Organisation begeistern kann? Falls nicht: Wie kann eine solche Community aufgebaut werden?

Kernfunktionen einer datengesteuerten Organisation

Nachdem Sie diese entscheidenden Fragen durchgearbeitet haben, können Sie es sicher kaum erwarten, den Aufbau einer Datenkultur anzugehen. Denn dadurch können Sie einige verzwickte Geschäftsprobleme lösen, zum Beispiel Kundenakquise und -bindung, fokussiertes und effektives Marketing, Produktinnovation und -entwicklung, Qualitätskontrolle und -sicherung und vieles mehr. Außerdem erzielen Sie einen Wettbewerbsvorteil für kurz- und langfristigen Erfolg.


Feste Überzeugung vom datengesteuerten Ansatz und dessen Unterstützung auf der Führungsebene

Es hat seinen Grund, dass laut Bericht von NewVantage Partners nur 32,4 Prozent der Führungskräfte die erfolgreiche Umsetzung einer datengesteuerten Kultur vermelden. Der Wandel zu einer datengesteuerten Organisation erfordert mehr als nur Technologie. Da dieser Wandel neue Fertigkeiten, Prozesse und Verhaltensweisen bei der Bereitstellung einer Selfservice-Analytics-Lösung erfordert, spielen die Führungskräfte eine entscheidende Rolle bei der Orchestrierung und der Unterstützung dieser Veränderungen.

Wenn sie wahrhaft überzeugt sind, dass jeder Mitarbeiter durch Erkenntnisgewinn anhand von Daten den nächsten Durchbruch erzielen kann, können die folgenden Schritte dabei helfen, die Transformation der Organisation erfolgreich zu gestalten:

  • Betrachten Sie Daten als Kapital und priorisieren Sie deren Nutzung in allen Geschäftsrollen.
  • Statten Sie alle Mitarbeiter mit den wichtigen Informationen hinsichtlich der praktischen Arbeit aus.
  • Stellen Sie Ressourcen für ein Projektteam aus verschiedenen Stakeholders bereit, die sich darauf konzentrieren, wie die Analytics-Lösung skaliert werden kann und welche Art Support, Schulungen und Change Management erforderlich sind.
  • Implementieren Sie eine flexible, benutzerfreundliche, skalierbare und verwaltete Technologielösung.
  • Bieten Sie formelle und informelle Schulungen, Lernaktivitäten und Mentoren an, um die Fertigkeiten und Kenntnisse zu verbessern, die für die Arbeit mit Daten und die Erzielung des maximalen Nutzens benötigt werden.
  • Belohnen Sie die Datennutzung, indem Sie sie bei Leistungsbeurteilungen und Beförderungskriterien einfließen lassen.

Jaguar Land Rover hat auf datengesteuerte Geschäftskonversation mit seinen Führungskräften auf der C-Ebene umgestellt, indem das Unternehmen eine einheitliche Analytics-Lösung implementiert und auf deren Nutzung bei allen Verwaltungsratsbesprechungen bestanden hat. Nach weniger als einem Jahr nutzen nun drei Viertel der Geschäftsgruppen einen zentralen Ort zur Erstellung und Pflege ihrer Berichte und Jaguar Land Rover hat die Nutzung seiner Datenvisualisierungstools mehr als verdoppelt und Analytics über alle Abteilungen hinweg demokratisiert.


Priorisierung der unternehmensweiten Analytics-Kompetenzen

Wer bei seiner Tätigkeit effizient Daten analysieren möchte, benötigt Datenkompetenz. Das bedeutet nicht nur die richtigen Fertigkeiten, sondern auch die Bereitschaft, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, statt sich nur auf den Instinkt oder das Bauchgefühl zu verlassen. Unternehmen mit einer erfolgreichen Datenkultur stellen Personen an, die über die für datengesteuerte Entscheidungen benötigten Fertigkeiten und Talente verfügen und darüber hinaus ihren Kollegen durch Schulungen, Präsentationen und andere Aktivitäten dabei unterstützen, ihre Analytics-Kenntnisse zu verbessern.

Ein Unternehmen, das die Belegschaft regelmäßig zum Hinterfragen des Status quo ermuntert und sie dabei aktiv unterstützt, wird kaum mit Selbstgefälligkeit zu kämpfen haben. Das Fördern von Neugier und Entdeckergeist mit Daten wird zur täglichen Routine. Selfservice-Analytics spielt auch eine wichtige Rolle bei der Befähigung. Ein Unternehmen, das Selfservice-Analytics zulässt, sorgt dafür, dass Daten letztlich in jede Konversation Einzug halten, da die Gespräche mit Fragen, Nachforschungen und „Aha-Momenten“ beginnen und sich entwickeln.

Die Analytics-Nutzung von Charles Schwab stieg sprunghaft an, als das Unternehmen das Datenerlebnis der Mitarbeiter vom Datenzugriff bis hin zur Datenanalyse veränderte. Innerhalb von 18 Monaten stieg die Zahl der Nutzer von 6.000 auf 16.000 (fast 90 % der Belegschaft), da das Unternehmen in Schulungen und Support für die Mitarbeiter investierte. „Wir haben ein Konzept entwickelt, das sowohl die erfahrenen Analysten als auch neue Geschäftsanwender unterstützt und unsere datengesteuerte Kultur fördert“, sagte Andrew Salesky, Global Data Officer.


Etablierung eines verwalteten Datenzugriffs und Verbesserung des Benutzervertrauens durch ein agiles Framework

Datensilos sind in den meisten Unternehmen weit verbreitet. Wenn Ihr Bereitstellungsverfahren jedoch auf einem klaren, agilen Datenmanagement-Framework fußt, haben Sie saubere, vertrauenswürdige und einsatzbereite Daten, auf die genau die richtigen Personen zugreifen können.

Wie lauten die Erfolgsgeheimnisse? Die angemessene Balance zwischen Kontrolle und Freiheit für die Benutzer durch ein grundlegendes Framework, das für eine stabile, sichere und vertrauenswürdige Analytics-Umgebung sorgt. Wenn Sie gewährleisten, dass Ihr Unternehmen iterative und wiederholbare Prozesse entwickelt, maximieren Sie ebenfalls den Erfolg vor, während und nach der Bereitstellung. Dies ist allerdings keine einmalige Angelegenheit. Fortlaufende Überwachung, Auswertung und Pflege, geleitet von der IT, ist ebenfalls entscheidend, damit die Analytics-Leistung durch Anpassung und Reifung den Geschäftsanforderungen gerecht wird und die Umgebung für alle Beteiligten sicher bleibt. Daraus resultieren in der Regel Zeit- und Kosteneinsparungen, verbesserte Geschäftsprozesse und engere Beziehungen zu Kunden und Partnern – und all das sorgt für einen besseren Ruf und Erfolg der Marke.

JPMC hat einen Wandel von IT-kontrollierter Analytics zu von den Geschäftsanwendern gesteuerter Selfservice-Analytics vollzogen, um mit den rasanten Veränderungen in der Branche Schritt zu halten und Optimierungen für einen dauerhaften geschäftlichen Erfolg vorzunehmen. In einer stark regulierten Umgebung musste die IT-Abteilung zunächst die nötige Governance im Unternehmen etablieren, um Datenzugriff und Compliance unter einen Hut zu bringen. Angetrieben von seiner Community von Datenliebhabern (auch als „Center of Excellence“ (CoE) bekannt) und umgesetzt durch die IT hat JPMC Tableau als Unternehmenslösung für Data Analytics implementiert. Dies führte zu höherer Datenpräzision bei fast 30.000 Benutzern in den Niederlassungen und über 500 Geschäftsteams, die nun bessere und strategischere Entscheidungen zum Wohle der Bank treffen können.


Zusammenbringen der Datenliebhaber in einer Community, um die Analytics-Nutzung zu fördern

Mit der Community wird ein Netzwerk aus Personen in Ihrem Unternehmen aufgebaut, die Daten teilen und gemeinsam daran arbeiten. Eine starke Community kann sich am besten entfalten, wenn das Management für alle Beteiligten die Zeit, den Raum und die Ressourcen bereitstellt, damit die Mitarbeiter ihre Datenkompetenzen erweitern können. Dies fördert wiederum die Akzeptanz von Analytics und deren Lerneffekte, da mehr Personen erkennen, welche Möglichkeiten des Erkenntnisgewinns für den Einzelnen und für Teams möglich sind. Und Ihr Unternehmen benötigt weniger Datensilos, kann den Aufwand optimieren und die Geschäftsmetriken besser justieren.

Eine Führungsperson (oder Gruppe von Führungspersonen) für die Community ist wichtig, um die Befähigungsressourcen zu dokumentieren, die Benutzer zusammen zu bringen und Analytics in der ganzen Organisation voranzubringen und Daten ins Zentrum aller Konversationen zu rücken. Angeleitet von der/den Führungsperson(en) können Ihre internen Daten-Communitys auch durch den Austausch mit externen Communitys florieren, die eine ähnliche Leidenschaft für Daten an den Tag legen.

Cargill nutzte ein traditionelles BI-Modell, stellte dann aber auf Selfservice um, um alle Mitarbeiter zu aktiven Community-Förderern zu machen, die neugierig und aktiv mit Daten arbeiten und andere zum Mitmachen einladen. Inspiriert von bestehenden Daten-Communitys und mit Unterstützung der IT, die Aufgaben zur Datenvisualisierung und andere Aktivitäten zur Förderung der Fähigkeiten erstellte, entwickelte das Unternehmen seine eigene interne Community. Letztlich wuchs die Analytics-Community von Cargill um das Vierfache und Tausende Mitarbeiter konnten Verkaufschancen in Millionenhöhe entdecken.

Der Wandel zum datengesteuerten Unternehmen ist eine gemeinsame Reise

Haben Sie immer noch Zweifel, ob jetzt der richtige Zeitpunkt ist, datengesteuert zu arbeiten, oder ob Sie bereit sind, eine Datenkultur zu forcieren? Denken Sie daran, dass Sie bei der Bewältigung dieser Herausforderung nicht alleine sind. Andere Unternehmen, die vor denselben Hürden standen und dieselben Ansprüche haben, waren letztlich dank der angemessenen Unterstützung und Aufmerksamkeit seitens der Führungsebene erfolgreich, indem die Flexibilität angesichts wechselnder Anforderungen gewahrt blieb, in die richtigen Technologielösungen in Verbindung mit definierten Prozessen investiert wurde und der Fokus stets auf die Personen gerichtet war, die die Unternehmenskultur prägen.

„Führende Unternehmen in allen Branchen setzen Daten und Analytics als Wettbewerbsinstrumente, operative Beschleuniger und Innovationskatalysatoren ein“, erläutert Douglas Laney, VP Analyst bei Gartner. Das Unternehmen überdachte seine Geschäftsziele und Herausforderungen und wie Datenmanagement zum Erfolg beitragen kann. Die Ressourcen und Ergebnisse belegen eindrucksvoll, welche Möglichkeiten sich ergeben, wenn Daten und Analytics ins Zentrum der Strategie, der Prozesse und der Investitionen eines Unternehmens rücken.

Erfahren Sie mehr über die Elemente überzeugender Datenkulturen und lesen Sie in der schrittweisen Anleitung Tableau Blueprint, wie Sie Ihre eigene Datenkultur verwirklichen können.

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