Menschen von oben fotografiert, die an einem Tisch sitzen.

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Daten kann doch jeder, oder nicht? Das wäre die schönste Ausgangssituation. Doch der Alltag in unseren Projekten beziehungsweise bei unseren Kundinnen und Kunden sieht leider anders aus. In einem sind wir uns einig: Der Umgang mit Daten wird zur absoluten Kernkompetenz und ist immer dann gefordert, wenn Unternehmen Entscheidungen treffen und neue Fragestellungen in Bezug auf Organisation, Prozesse, Strategie sowie Produkte und Services beantworten wollen.

Eine der größten aktuellen Herausforderungen ist, dass der Prozess hin zu einem datengetriebenen Unternehmen einen tiefgreifenden kulturellen Wandel mit sich bringt. Ein Unternehmen ist nicht „data-driven“ oder „data-minded“, indem es State of the Art Tools im Bereich Data & Analytics nutzt oder der Data-First-Denkansatz nur im Management oder in der Analytics-Einheit im Unternehmen etabliert ist. Es gilt, Daten ins Zentrum von Organisation, Prozessen und Zuständigkeiten zu stellen, und dies über alle Organisationsebenen hinweg. Alle Abteilungen sollten ein gewisses Mindset und eine gewisse Neugier entwickeln, herauszufinden, welches Wissen und Potenzial in Daten steckt.

Es gibt vier Themenbereiche, die ein Unternehmen fokussieren sollte, wenn es sich „data-driven“ beziehungsweise „data-minded“ aufstellen möchte:

  • 1. Data Leadership
  • 2. Datenkompetenz
  • 3. Datenzugriff
  • 4. Datenkommunikation

Die einzelnen Themenbereiche im Überblick

Data Leadership

Es reicht nicht aus, dass das Management Daten als die Ressource im Unternehmen ausruft und am Ende keine Taten folgen. Neben dem Bewusstsein über die Wichtigkeit von Daten müssen Initiativen ins Leben gerufen werden, die Daten als strategische Ressource hinsichtlich der Prozessgestaltung, der Zielvorgaben und der Verantwortlichkeiten sowie der Rollen im Unternehmen verankern. Das Management sowie die Führungskräfte über alle Ebenen hinweg müssen eine Datenkultur vorleben, die zeigt, dass sie Daten als Grundlage zur Unternehmenssteuerung und zur Entscheidungsfindung nutzen.

Datenkompetenz

Oft herrscht die Meinung im Unternehmen, dass der Umgang mit Daten beziehungsweise die Nutzung von Daten tiefes technisches Wissen voraussetzt. In manchen Fällen kann das auch zutreffen. Doch Daten lesen und analysieren zu können sowie mit diesen zu arbeiten und die Insights zu kommunizieren, sollte für jeden Mitarbeitenden im Unternehmen eine selbstverständliche Kompetenz sein. Daher sollte ein Unternehmen Mitarbeitende in der Breite schulen und ein Schulungs- und Trainingskonzept für Data & Analytics bieten. Außerdem ist es elementar, dass Tools und Technologien im Einsatz sind, die nicht nur von technisch affinen Mitarbeitenden verwendet werden können, sondern auch für die breite Masse zugänglich sind und diese befähigen datengetriebene Fragestellungen zu beantworten. Denn am Ende sind wir uns alle einig: Ein Datenschatz kann nur mit technischem und fachlichem Wissen gehoben werden.

Datenzugriff

In Gesprächen mit Kundinnen und Kunden hören wir immer wieder, dass der Datenzugang beziehungsweise der Datenzugriff als große Herausforderung gesehen wird. Und da geht es nicht nur um technische Fragen in Bezug auf den Zugang zu Daten. Sondern in erster Linie geht es hier um organisatorische Regelungen. Das bedeutet konkret: Wer darf die Daten einsehen und wie dürfen die Daten genutzt werden? Man spricht hier auch von zwei Ansätzen: Need to know versus Right to know. Der klassische Ansatz Need to know gibt Mitarbeitenden nur den Zugriff auf Daten, die sie für ihre (alltäglichen) Tätigkeiten explizit brauchen. Auf der anderen Seite versucht der Ansatz Right to know den Fokus auf eine Datendemokratisierung zu legen. Hier sollen in erste Linie alle Daten (ausgenommen natürlich besonders schützenswerter Daten) für Mitarbeitende zugänglich gemacht werden. Auf diese Weise sollen kreative und innovative Angestellte die Chance haben, Datenpotenziale als Inputfaktoren zum „Tüfteln und Träumen“ zu nutzen.

Datenkommunikation

Kommunikation ist bei einer Transformation ein erfolgskritischer Faktor, um die Akzeptanz unter den Mitarbeitenden zu stärken und diese als wichtigen Bestandteil auf dieser Reise miteinzubeziehen. Es gibt hier verschiedene Möglichkeiten, um das Thema Daten für die breite Masse aufzubereiten. Ein Punkt könnte es sein, über Success Stories hinsichtlich datengetriebener Use Cases zu sprechen. Welche Mehrwerte haben diese Use Cases für den Fachbereich beziehungsweise für das Unternehmen? Welche Learnings könnten gesammelt werden? Gibt es Best Practices, die für weitere und neue Use Cases und Projekte abgeleitet werden können? Auf der anderen Seite sollte auch über gescheiterte Use Cases gesprochen werden, um hier Ängste und zu hohe Erwartungen zu nehmen. Eine weitere Idee wäre es, die Rolle des Data Champions im Unternehmen zu etablieren. Data Champions sind zentrale Ansprechpartnerinnen und Ansprechpartner aus der IT oder auch aus den Fachbereichen, die ausgeprägte Skills im Bereich Daten mitbringen. Sie geben interessierten Mitarbeitenden Hilfestellungen (etwa hinsichtlich Schulungen, Use Case Ideation, Tools oder Technologien), nehmen Ängste und helfen dabei, das Thema Daten in der Organisation zu voranzutreiben und eine Datenkultur zu schaffen.

Fazit

Diese vier Themenblöcke sollen als Start gesehen werden, um ein datengetriebenes Mindset im Unternehmen zu etablieren. Es gibt keine Checkliste oder Ähnliches, die abgearbeitet wird, und dann ist das Unternehmen data-minded. Denn am Ende ist Data Mindedness beziehungsweise ein datengetriebenes Unternehmen kein Zustand, sondern eine bewusste Entscheidung und der Anspruch an die Organisation, sich jeden Tag aufs Neue weiterzuentwickeln und den Fokus auf die Daten nicht aus den Augen zu verlieren.

Bild Louisa Burakowski

Autorin Louisa Burakowski

Louisa Burakowski ist Consultant im Bereich Data & Analytics mit dem Schwerpunkt Business Engineering. Sie beschäftigt sich gerne mit aktuellen Trends im Bereich Data & Analytics sowie Innovationsmanagement.

Kategorie:

Methodik

Schlagwörter:

Datenanalyse

Datenmanagement

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