Daten sind die zukünftigen Wachstumshebel, vorausgesetzt man hat eine gute Datenstrategie

Das Aufkommen einer neuen Generation von Tools zur Datenverwaltung und -analyse ermöglicht es Unternehmen, die Auswirkungen, die bestimmte Elemente auf sie haben, genauer zu erkennen, vorherzusagen und zu messen. Diese Tools und Methoden werden jedoch nicht in vollem Umfang genutzt, was in der Regel auf eine schlechte Governance, eine unzureichende Nutzung der Daten und eine schlechte Datenkultur zurückzuführen ist, sagt Jürgen Klein, Platform Lead Data & Analytics bei Prodware.

Erschwerend kommt hinzu, dass die meisten Organisationen ihre Daten aufteilen und isolierte Datenprozesse durchführen, die von Teams geleitet werden, die nicht wirklich daran gewöhnt sind oder die Absicht haben, Daten auszutauschen und die oft keine interne Unterstützung erhalten. Und was noch schlimmer ist, diese Daten sind oft in verschiedene Dateien aufgeteilt und werden selten aktualisiert.

Daten oder der schöne Datenschlaf

Es gibt zwei Situationen, in denen Daten schlecht genutzt werden. Die erste ist, wenn es um die Entscheidungsfindung geht. Die meisten Entscheidungen werden auf der Grundlage umfassender Erfahrungen oder fundierter Vermutungen getroffen, auch wenn sich diese Erfahrungen oder Vermutungen als irrelevant erweisen können. Die zweite Situation ist, dass sich Teams untereinander einig sind und eine Entscheidung treffen und dann Informationen und Daten nachschlagen, um diese Entscheidung zu untermauern, was nicht wirklich dazu führt, dass das Potenzial dieser Daten voll ausgeschöpft wird. Beide Situationen führen zu einem erheblichen Wettbewerbsnachteil gegenüber Organisationen, die ihre Daten zum Sprechen bringen.

In der Regel häufen sich Daten – das neue schwarze Gold von heute – in Datenbanken an, aber Organisationen verarbeiten diese Daten nur oberflächlich und nicht wirklich vollständig, indem sie sich ausschließlich auf Tools wie Power BI verlassen. Es ist definitiv ein Umdenken erforderlich, um über unsere konventionellen Grenzen hinauszuwachsen. Diese Tools können weiterhin eingesetzt werden, sollten jedoch als Bestandteil einer viel breiteren Datenwertschöpfungskette und nicht als Baustein einer umfassenden Datenstrategie betrachtet werden.

Betrachten wir ein Unternehmen, das seine Umsatzanalyse nach Umsatz pro Kunde, geografischem Gebiet und Zeitraum anhand einer Berichtsvorlage durchführt. Dieser Ansatz ist zwar relevant, erlaubt aber keinen tieferen Einblick in die Daten und deren Bewertung. Ein Unternehmen kann beispielsweise nicht messen, wie sich andere Arten von Datensätzen auf den Umsatz auswirken, z. B. die Kosten für Rohstoffe, die Reaktionen der Kunden auf neue Produkte in sozialen Netzwerken, die Preispolitik der Konkurrenz, den Website-Traffic, Wirtschaftsnachrichten und vieles mehr. Das Unternehmen sollte sich also mit der Frage beschäftigen, wie sich diese Daten auf den Umsatz auswirken.

Das Beispiel Netflix: Mit cleverer Datenanalyse immer einen Schritt näher am Kunden

Die ständige Suche nach einem kausalen Zusammenhang oder einem Trend in einem Datensatz ist sehr spezifisch für Unternehmen, die als ” Predatory Organizations“ bekannt sind. Dies ist der Fall bei Netflix, das Rohdatensätze auf der Grundlage von Nutzerpräferenzen sammelt und analysiert: frühere Suchanfragen, Gewohnheiten, Auswahl, Bewertungen, Sehdauer etc. Die auf diese Weise erhobenen Daten tragen somit zur Schaffung eines positiven Kreislaufs bei (“Data Network Effects”).

Konkret heißt das: Je mehr Daten Netflix über seine Kunden sammelt und abgleicht, desto besser kann das Unternehmen sein Angebot optimieren und desto attraktiver wird es für neue Kunden. Darüber hinaus ermöglicht die Verarbeitung dieser Datensätze die Entwicklung neuer Produkte (Deep-Dive-Segmentierung), vorausschauender Wartungsprogramme oder neuer Geschäftsmodelle (vom Verkauf von Produkten zum Verkauf produktbezogener Dienstleistungen) etc.

Daten – die Mutter aller Tugenden

“Die Kultur verspeist die Strategie zum Frühstück” … Dieses Zitat von Peter Drucker zeigt, dass eine Datenstrategie zum Scheitern verurteilt ist, wenn die Mitarbeiter nicht an der Strategie beteiligt sind. Tatsächlich kann der Wunsch nach Querverweisen auf verschiedene Datensätze zu einem Ungleichgewicht zwischen der Vision des Managements und der betrieblichen Realität führen.

Es gibt zwar keine Patentlösung, da jede Organisation einzigartig ist, aber es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie Daten besser gehandhabt werden können. Im Allgemeinen setzt ein erfolgreiches Datenverarbeitungsmodell voraus, dass alle Beteiligten von Anfang an dieselbe Sprache sprechen und dass klar erläutert wird, woher die Daten stammen und wie sie im Unternehmen verwendet werden. Außerdem müssen verschiedene Schritte unternommen werden, um die Verfügbarkeit und Zugänglichkeit der Daten (Datendemokratisierung), die Rückverfolgbarkeit und die Qualität der Daten zu gewährleisten. Schließlich muss jeder verstehen, dass wir das verborgene Potenzial von Geschäftsdaten freilegen und erkennen müssen, dass die gemeinsame Nutzung von Daten einen absoluten Wendepunkt darstellt.

Das Management muss nicht nur die technischen Ressourcen für den Datenabgleich bereitstellen, sondern auch einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen, verschiedene Initiativen unterstützen, auch wenn sie zunächst scheitern, und dafür sorgen, dass die neue Datenkultur in allen Abteilungen auf Zustimmung stößt. In der Zwischenzeit muss die Idee des Dateneigentums durch eine bestimmte Gruppe von Nutzern oder Unternehmen als ein Modell der Vergangenheit betrachtet werden.
“Zahlen sind zerbrechliche Wesen. Wenn man sie lange genug foltert, werden sie alles gestehen.”, sagte Alfred Sauvy. Dieses Zitat lässt sich perfekt auf Daten anwenden. Ohne ein gründliches Datenmanagement können Sie keine fortschrittlichen analytischen Datenergebnisse erwarten. Die erforderliche Gründlichkeit muss Schritt für Schritt mit allen Beteiligten aufgebaut werden.

Der Querverweis von Daten ist unbestreitbarer ein Beschleuniger, der nicht nur für Unternehmen, sondern für die Gesellschaft als Ganzes einen Mehrwert schafft. Es überrascht nicht, dass die fortschrittlichsten Volkswirtschaften wie die Vereinigten Staaten bereits einen mehrjährigen Aktionsplan zur Förderung von Architekturen und Governance-Mechanismen für die gemeinsame Nutzung von Daten in Angriff genommen haben. Die EU hat einen ähnlichen Aktionsplan mit der Bezeichnung “Data Act 2022” vorgelegt. Die neuen Vorschriften werden mehr Daten für die Wiederverwendung verfügbar machen und sollen bis 2028 ein zusätzliches BIP in Höhe von 270 Milliarden Euro schaffen. Der Data Act befasst sich mit den rechtlichen, wirtschaftlichen und technischen Problemen, die dazu führen, dass Daten nicht ausreichend genutzt werden.

Daten mit Querverweisen zu versehen, um ihren Wert freizusetzen, gewinnt noch mehr an Bedeutung, wenn man erkennt, dass die Daten selbst wie ein Knotenpunkt sind, an dem Kultur und Wirtschaft zusammenkommen. Somit steht eine völlig neue Version dessen, was Daten zu bieten haben, zur Verfügung, um die Welt um uns herum neu zu überdenken und zu schätzen, was sie zu bieten hat. Und ganz nebenbei können Daten zu einem Hebel (oder Werkzeug) einer herrschenden Macht werden. Wie immer, wenn es um Macht geht, kann sie gut oder schlecht eingesetzt werden. Es hängt alles davon ab, wer sie ausübt und wie.

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