Was für eine datengesteuerte Kultur nötig ist

Aufbau einer datengesteuerten, analysefähigen Kultur

Auf Big Data und Advanced Analytics basierende Kulturen sind typisch für leistungsstarke Organisationen. Marktführern gelten Daten nicht nur als Vermögenswerte, sondern als treibende Kraft hinter ihrer erfolgreichen Kernstrategie. Erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen eine datengesteuerte Kultur aufbauen kann.

Datengesteuerte Kultur

Zur Kultur gehört vor allem eine vernünftige Strategie.

Und wenn es um Big Data geht, umfasst die Kultur auch riesige Summen, eine leistungsstarke Infrastruktur und sehr clevere Teams von Datenwissenschaftlern. Dafür sorgt die datengesteuerte Kultur durch einen erfolgreichen Big Data Analytics Business Case für fette Profite, eine mangelhafte Kultur dagegen stellt lediglich durchwachsenen Renditen in Aussicht.

Wie kommt das? Nun, bei einer Kultur geht es darum, wie Organisationen Leistungen bewerten, Ressourcen zuweisen und Menschen zum Handeln ermutigen. Und Big Data transformiert potenziell all diese Bereiche. Aus diesem Grund sind Kulturen, die auf Big Data und Advanced Analytics basieren, zunehmend gleichbedeutend mit leistungsstarken Organisationen.

Es ist doch so: Jeder hat jede Menge Daten. Aber die Gewinner sind diejenigen, die über das Fachwissen, die Motivation und die Fähigkeit verfügen, sie effektiv zu nutzen und so die Ergebnisse im gesamten Unternehmen zu steigern. In solchen Unternehmen sind Daten nicht nur ein Vermögenswert, sondern eine Lebensweise.

Bei einer datengesteuerten Kultur geht es darum, bereit und willens zu sein, sich zu ändern

  • Mitarbeiter und Nachwuchsteams müssen geschult werden, um neue Erkenntnisse zu gewinnen – etwa, wenn es um Änderungen im Kundenverhalten geht, um dräuende Herausforderungen in der Lieferkette oder um subtile Verschiebungen der betrieblichen Ergebnisse.
  • Es gilt flink und mutig genug zu sein, um auf diese Erkenntnisse zu reagieren – oft in Echtzeit und außerhalb der Einschränkungen traditioneller Business-Review-Zyklen oder streng hierarchischer Autoritätsstrukturen.
  • Sie müssen weg von riskanten "Bauchgefühl"-Managementstilen hin zu datengesteuerten und analysegestützten Modellen.

Das Fazit lautet damit:

Big Data bedeutet für die meisten Unternehmen große Veränderungen. Wie groß diese sind, hängt vom heutigen Stand Ihres Unternehmens ab.

Kennzeichen datengesteuerter Kulturen

Engagement

Eine datengetriebene Kultur ist verpflichtend. Datengetriebene Entscheidungsfindung müssen zum Standard-Modus Operandi werden, Big Data Analytics zu einem Teil der Arbeit eines jeden.

Top-down-Führung und Bottom-up-Engagement

Starke, datengesteuerte Kulturen werden sowohl von oben nach unten als auch von unten nach oben geformt und angeschoben. Die Geschäftsleitung muss durch Finanzierungsentscheidungen klar und deutlich die Bedeutung von Big Data für die Verbesserung der Geschäftsleistung herausstellen und neuer Metriken zur Bewertung des Unternehmens definieren und fördern. In der Zwischenzeit verwenden Endanwender – Frontline-Manager, Business-Analysten und andere – Daten, um ihre Arbeit jeden Tag zu erledigen. Und sie haben die Werkzeuge, Schulungen und Anreize, die sie dafür benötigen.

Neue Rollen, neue Titel

Der Aufstieg von Chief Data Officers und/oder Chief Analytics Officers ist ein Beweis dafür, dass immer mehr Unternehmen Daten als entscheidendes Gut betrachten. Aber solche Titel allein verändern nicht die Kulturen. Organisationsstrukturen müssen unter Führung erfahrener Manager neu ausgerichtet werden, um das volle Transformationspotenzial von Big Data über das gesamte Unternehmen hinweg freizusetzen.

Organisierte, zugängliche und qualitativ hochwertige Daten

Eine starke technologische Basis wird durch mehrere Komponenten gebildet, beginnend mit einer Infrastruktur, die eine Vielzahl von Daten erfassen, zentralisieren und speichern kann. Dann gibt es analytische Anwendungen, mit denen Menschen wichtige Leistungsindikatoren verfolgen, Trends visualisieren und Fragen zu den Daten stellen können.

Ist Ihre Kultur datengesteuert? Hier die wichtige Fragen, die Sie zur Überprüfung stellen sollten:

  • Wie oft überprüfen die Führungskräfte wichtige Betriebs- oder Leistungskennzahlen? Verwenden sie Dashboards für On-Demand-Berichte?
  • Gibt es noch alte Entscheidungsmodelle auf Basis eines "Bauchgefühls"?
  • Wie lange ist die Bearbeitungszeit für Ad-hoc-Berichte der Marketingorganisation? Wie lange für die Lieferkette? Und für die Finanzen?
  • Die oberste Führungskraft mit Verantwortung für Daten und Analysen ist ...?
  • Welche Geschäftseinheit oder Funktion hat die beste Reporting-Kapazität? Wie breit werden ihre Berichte geteilt und übernommen?
  • Sind Standardberichte leicht zu lesen und zu verstehen?
  • Wie viele verschiedene Datenquellen werden verwendet, um wichtige strategische Entscheidungen zu treffen? Welche Daten sind am überzeugendsten?

Datengetriebene Kulturen in Aktion

Moneyball hat das Konzept der datengesteuerten Kulturen populär gemacht und bleibt ein sehr lehrreiches Beispiel in Bezug auf den organisatorischen Widerstand gegen Veränderungen. Wie Buch und Film zeigen, wurden herkömmliche Scouting-Methoden durch neue Metriken zur Bewertung der Baseball-Aussichten "gestört". Die Veränderung war schmerzhaft für diejenigen, die an alten analytischen Modellen festhielten. Ähnliche Szenen haben sich in den C-Suiten großer und kleiner Organisationen und in vielen anderen Bereichen abgespielt - einschließlich anderer großer Profisportarten.

Wissenschaft siegt über Leidenschaft

Erstellen Sie Datenquellen, um den Problemen der Organisation zu begegnen. Dann können Entscheidungen nicht nur auf Basis von Intuition getroffen und Analysen verfeinert und verbessert werden. Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie ein erfolgreiches Geschäft aufbauen können, in der Geschichte hinter "Moneyball".

Beispiele für datengetriebene Unternehmen

Brinker International, Inc.
"Alles geht auf Daten und die daraus abgeleiteten Erkenntnisse zurück. Daten müssen das Zentrum Ihres Unternehmens sein, wenn Sie erfolgreich sein wollen."

Medibank
"Vantage hilft uns, unsere Daten zu integrieren und besser zu verstehen, wie unsere Kunden mit uns interagieren wollen."