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15.10.2021 | Datenmanagement | Gastbeitrag | Onlineartikel

So gelingt der Wandel zum datengetriebenen Unternehmen

Autor:
Dr. Annina Neumann
4 Min. Lesedauer

Gute Entscheidungen treffen, Kundenzufriedenheit steigern, Prozesse optimieren: Die Gründe für den Wandel zum datengetriebenen Unternehmen sind vielfältig. Ein Patentrezept dafür gibt es nicht. Einen entscheidenden Einfluss hat aber die Firmenkultur.

Zu Beginn der Transformation zum datengetriebenen Unternehmen sollten folgende Fragen stehen: Welchen Stellenwert haben Daten in unserer Firma? Wie können Mitarbeiter auf die Daten zugreifen, und wie sollen sie damit arbeiten? Denn in einem datengetriebenen Unternehmen sind Informationen nicht nur für wenige Teams oder Abteilungen zugänglich, sondern möglichst vielen Beschäftigten. Diese tauschen sich in Communities zu speziellen Fragen aus, teilen Best Practices und helfen sich gegenseitig. 

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2021 | Buch

Datengetriebenes Management

Wie Sie die richtigen Grundlagen legen, bevor Sie mit Business Intelligence durchstarten können

Laut einer aktuellen Studie von Fujitsu können heute nur 5 Prozent aller Unternehmen als "datengetrieben" bezeichnet werden, was bedeutet, dass 95 Prozent aller Organisationen im Datenblindflug unterwegs sind. Dieses Buch beschreibt den Weg zum datengetriebenen Management.

Bei der Datenhaltung und -pflege arbeiten die Fachabteilungen eng mit der IT zusammen. Die Deutungshoheit über die Informationen liegt dabei bei der Fachabteilung. Die Aufgabe der EDV ist es, die Daten über verschiedene Plattformen und Schnittstellen zugänglich zu machen. Die technische Aufsicht durch die IT verhindert die Entstehung von Parallelwelten, die aufwändig zu managen sind.

Sinnvoll ist zudem, einen Datenverantwortlichen zu ernennen, der die Transformation im Unternehmen vorantreibt. Im Idealfall verfügt diese Person nicht nur über Analyse-Expertise, sondern kennt auch die Geschäftsprozesse. Um aufwändige Veränderungen durchsetzen zu können, sollte sie über entsprechende Vollmachten verfügen. Datenverantwortliche sind normalerweise fest angestellt, es gibt aber auch externe Experten für diese Aufgabe.

Organisation der Daten-Teams

Je nachdem, wie das Unternehmen strukturiert ist, gibt es drei typische Möglichkeiten, die Daten-Experten zu organisieren: zentralisiert, dezentralisiert oder in einem Mix aus beiden. Üblicherweise verändert sich die gewählte Form jedoch mit der Zeit, da sich ein steigender Daten-Reifegrad auch auf die Anforderungen an die Organisation auswirkt.

Zentralisierter Ansatz

Das Daten-Team ist eine eigene Abteilung, die alle Fachbereiche und die entsprechenden IT-Plattformen betreut. Dieses Modell bietet sich an, wenn die Geschäftseinheiten ähnlich aufgebaut sind, mehr oder weniger dieselben Dienste nutzen und relativ einfache Anfragen an die IT stellen – etwa standardisierte Business-Intelligence-Berichte. 

Dezentralisierter Ansatz

Die Datenexperten arbeiten in den Fachbereichen, die Daten werden also direkt dort ausgewertet, wo die Entscheidungen fallen. Nur die digitale Plattform wird von der IT-Abteilung betreut. Dieser Ansatz eignet sich für heterogene, weitgehend selbstständig agierende Einheiten. Er erfordert deutlich mehr Personal als das zentrale Modell, da jede Fachabteilung einen eigenen Pool aus Datenexperten aufbauen muss. 

Mischform – Hubs und Spokes

Die Datenexperten agieren sowohl in einem zentralen Bereich, einem sogenannten Hub, als auch in den Fachabteilungen, den Spokes. Der Hub koordiniert strategische Prioritäten, in den Spokes fallen die Entscheidungen. Dabei tauschen sich die Spokes untereinander aus – etwa um spezifisches Wissen zu teilen. Dieser Ansatz bietet sich für Unternehmen an, die über einen hohen Datenreifegrad und erfahrene Mitarbeiter verfügen.

Automatisierung der Data Governance

Bei allen erfassten Daten müssen die Anforderungen an Datensicherheit und Datenschutz erfüllt sein. Werden Zugriffsberechtigungen und Sicherheitsaspekte von Beginn an eingebaut, lassen sich bestimmte Regeln automatisiert ausführen (Governance and Privacy by Design). Damit sind regelwidrige Zugriffe auf Daten nicht unbemerkt möglich. Außerdem lässt sich so vermeiden, dass Teams bestimmte Informationen unter Verschluss halten. Denn Daten sind Unternehmenseigentum. Datenverantwortliche sollten sich daher auch nicht als Owner verstehen, sondern als Daten-Stewards, die Informationen konsistent, granular und gesetzeskonform bereitstellen.

Daten haben eine strategische Bedeutung, denn sie lassen sich auf konkrete Business-Ziele ausrichten. Werden Daten in Geschäftsprozesse eingebunden, führt das zu messbarem Nutzen. Nach der Definition des Business-Mehrwerts lassen sich davon ausgehend entsprechende Prozesse und Systeme konzipieren. Dies betrifft bereits die Datenerfassung. Oft sind wichtige Informationsquellen – etwa manuell angelegte Excel-Tabellen – nicht leicht zu finden, aber entscheidend für den Business-Mehrwert. Hier schafft die Cloud Abhilfe: Selbst bei einer Vielzahl von Datenquellen bietet sie spezialisierte Systeme, die sich flexibel an- und abschalten lassen.

Entscheidend ist die Unternehmenskultur

Die Unternehmenskultur kann sich erheblich darauf auswirken, ob und wie der Wandel zum datengetriebenen Unternehmen gelingt: Einer Umfrage von New Vantage Partners zufolge sind 95 Prozent der Herausforderungen bei der internen Datennutzung kulturell bedingt.

Bei AWS beispielsweise präsentieren die Mitarbeiter in internen Besprechungen keine Power-Point-Folien, sondern Narratives. Diese Texte, maximal sechs Seiten lang, dienen dazu, Ideen zu teilen und Veränderungen anzustoßen. Wichtig ist, dass der Inhalt sehr konkret ist und mit Zahlen und Fakten belegt wird. Auch die Freiheit, zu experimentieren, ist ein fester Bestandteil der Firmenkultur. 

So unterteilt AWS Entscheidungen in One-Way-Doors – folgenschwere, irreversible Entscheidungen – und Two-Way-Doors, also Entscheidungen, die sich leicht rückgängig machen lassen. Bei einer One-Way-Door“gibt es ein klar definiertes und verifiziertes Vorgehen, in das mehrere Ebenen involviert sind. Two-Way-Door-Entscheidungen dagegen trifft jedes Team oder jeder Mitarbeiter selbst auf Basis von Daten.

Grundsätzlich sollte die datengestützte Arbeit messbare Veränderungen bringen – etwa verbesserte Prozesse und Geschäftsergebnisse. Die neuen Arbeitsweisen, die damit verbunden sind, können die Mitarbeiter allerdings verunsichern. Change-Management-Projekte helfen, sie davon zu überzeugen, wie wichtig Daten für ihr Unternehmen sind.

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