Data (Driven) Culture

Kolumne von Tobias Riedner

Was steckt hinter dem Begriff Data (Driven) Culture? Und warum handelt es sich dabei um den Aufsteiger der letzten Jahre? Tobias Riedner erklärt in seiner Kolumne die Bedeutung und den Weg zu einer Data Driven Culture.

Daten (Bild: unsplash, Firmbee)
Eine datengesteuerte Kultur schafft es, das Bauchgefühl durch faktenbasierte Entscheidungen zu ersetzen. (Bild: Firmbee, unsplash)

Was versteht man unter Data Driven Culture?

Der Begriff Data (Driven) Culture ist ein überragender Aufsteiger im Data, BI & Analytics Trend Monitor 2021 (vgl. Abbildung 1). Bis 2018 überhaupt nicht in der Wahrnehmung des Marktes existent, stieg der Begriff bei der ersten Nennung im Jahr 2019 direkt auf Platz 5 ein, steigerte sich auf Platz 3 im Jahr 2020 und verteidigte diesen Platz in der diesjährigen Befragung. Einen vergleichbaren Aufstieg hat es in den letzten Jahren nicht gegeben. Aber warum ist das so?

Barc Übersicht
BARC Übersicht der BI & Analytics Trends

Der Begriff ist neu, die dahinterstehende Bedeutung nicht. Denn schon seit fast zehn Jahren spricht man von datengetriebenen, manche auch von datengesteuerten Unternehmen. Und der Begriff Data (Driven) Culture setzt diesen Trend nun fort. Denn ein Unternehmen kann nur datengesteuert werden, wenn es eine entsprechende Haltung beziehungsweise Kultur im Unternehmen gibt. Eine datengesteuerte Kultur schafft es, das Bauchgefühl durch faktenbasierte Entscheidungen zu ersetzen. Diese Fakten sind beispielsweise einfache Kennzahlen wie Umsatz oder Gewinn, Ergebnisse aus Analysen oder sogar qualitative Daten.

Folglich sind Daten die Hauptressource, um neue Unternehmensprozesse einzuführen, bestehende Prozesse zu verändern oder sie sogar ganz aufzugeben. Plakativ gesagt: Daten sind die Rohstoffe für die Gewinnung von Erkenntnissen in jeder Abteilung des Unternehmens.

Der Unterschied entsteht nun aber durch die Kultur innerhalb des Unternehmens. Organisationen treffen mit fortschrittlicher Kultur Entscheidungen basierend auf Daten. In rückwärts-gewandten Unternehmen werden weiterhin Entscheidungen durch Bauchgefühle, Annahmen und Politik getroffen - Zahlen spielen dabei erst eine Rolle wenn Entscheidungen ex post gestützt werden sollen.

Das Hauptziel einer Data Driven Culture ist es, alle Mitarbeiter zu befähigen, Daten aktiv zu nutzen, um ihre tägliche Arbeit zu verbessern. Daraus kann dann resultieren, dass das Potenzial des Unternehmens voll ausgeschöpft wird, indem Entscheidungen erfolgreicher, Ressourcen effizienter verwaltet, Ziele effizienter erreicht und Wettbewerbsvorteile markanter werden.

Warum ist eine Data Driven Culture wichtig?

Das strategische Ziel ist es, einen kulturellen Rahmen zu schaffen, der allen Mitgliedern der Organisation hilft, zusammenzuarbeiten, um Daten in den Mittelpunkt der Entscheidungsfindung zu stellen. Darunter zählen Analysten, Controller, Data Owner, Data Stewards, Data Scientists und Engineers, aber auch alle anderen Mitarbeiter, die täglich Ihre Arbeit verrichten. Wie etwa die Entwicklung neuer, datengetriebener Anwendungsfälle, die Entdeckung von Mustern in Daten und das Experimentieren mit Analyse-Lösungen, um zu sehen, was in den betrieblichen Prozessen wirklich funktioniert.

Welche Voraussetzungen existieren für eine Data Driven Culture?

Voraussetzungen für die Etablierung einer datengetriebenen Kultur sind der Zugang zu Daten, die Governance der Datennutzung und -qualität, methodisches Wissen über die Analyse von Daten und geeignete Technologien zur Aufbereitung und Analyse von Daten.

Der Anstoß dazu kann intern oder extern erfolgen, der Sponsor dieses “Kulturwandels” muss eine Führungskraft auf oberster Ebene sein, die wichtigsten Stakeholder sind alle Mitglieder der obersten Führungsebene sowie die entsprechenden Kontrollgremien. Sie müssen alle als oberstes Interesse haben, dass Mitarbeiter ihr persönliches Potenzial steigern und folglich das gesamte Unternehmenspotenzial ausschöpfen und zur massiven Aufwertung des Unternehmenswerts beitragen.

Wie implementiert man eine Data Driven Culture?

Als Beispiel soll wieder unser Online-Shop für Werbemittel fungieren, der auch schon in den vorigen Beiträgen als Beispiel fungiert hat: Das beispielhafte Unternehmen verkauft individuell bedruckbare Werbemittel über das Internet. Kunden bestellen relativ anonym über die Website und die bedruckte Ware kommt per Post Tage später an.

Zunächst einmal braucht es einen Anstoß: Ein Mitglied der Unternehmensführung stellt das Thema Data Driven Culture als ein wichtiges Programm in den nächsten 18 Monaten in den Mittelpunkt. Er gründet ein Projektteam, welches in Projekten parallel den Zugang zu Daten und deren Nutzung sicherstellt. Zum Einen identifiziert das Team die Datenquellen, welche im Unternehmen genutzt werden und aktiv genutzt werden sollen. Es identifiziert die Personas (Personengruppen) und zukünftig notwendige Rollen sowie deren Bedarf an Daten. Und drittens identifiziert das Team eine Datenarchitektur und -Governance, so dass Daten von den Quellen zu den Zielgruppen kommen und genutzt werden können. Darüber hinaus werden Themen wie Referenzmodelle, Sicherheitskonzepte, Datenschutzverordnungen und (interne) Ausbildungsprogramme erarbeitet.

Vorteile einer Data Driven Culture

Eine wahrhaftig datengetriebene Unternehmenskultur sorgt für eine Erhöhung des Unternehmenswertes durch mehr Umsatz, höhere Leistung, effektiveres Management von Ressourcen, geringere Kosten, treuere Kunden, Lieferanten, Mitarbeiter. Die Effekte einer Data (Driven) Culture sind schwierig in harten Fakten zu messen, da nicht zwingend ein direkter Zusammenhang von Datenarbeit und Ergebnis auf die Gewinn- und Verlustrechnung existiert oder erkennbar ist. Führungskräfte würden sehr gerne Antworten auf folgende Fragen erhalten, um eine Data (Driven) Culture aktiv und monetär zu unterstützen. Wie viel Einfluss hatte die Data (Driven) Culture nach 18 Monaten auf:

  • die Umsatz- und Profitabilitätssteigerung?
  • die Kunden- und Mitarbeiter-Zufriedenheit?
  • die logistischen Kennzahlen wie Liefertreue und Warenverfügbarkeit?

Die Antwort ist schwierig - einen Return on Invest zu bestimmen ist möglich, wenn beispielsweise Parameter eingeschränkt und fixiert sind. Ein einziger, exakter Wert ohne weitere Informationen ist jedoch wenig aussagekräftig. Und dennoch sollten Unternehmen stark darüber nachdenken wie Vorteile gemessen werden können. Denn nichts ist so gerne gesehen wie positive Effekte auf die Gewinn- und Verlustrechnung.

Wie denken Sie darüber? Haben Sie schon einmal Stammdaten verändert, um betriebswirtschaftliche Vorteile generieren zu können? Wenn ja, wie? Und welche? Und haben Sie bereits eine Löschung Ihrer persönlichen Daten beantragt? Mit welchem Ergebnis?

Über den Autor

Tobias Riedner ist Business Intelligence Manager bei Knauf – dem Weltmarktführer für Baustoffe. Seit mehr als zehn Jahren gilt er als Daten-Experte auf dem Markt für Business Intelligence und Data Science. Seine Beratungskompetenz umfasst die Strategie-Entwicklung, Programm- und Projekt-Management, Daten-Analyse und -Visualisierung für Top-Entscheider. Seit 2021 berät er mit seinem Unternehmen ACHERONS auch Anwender-Unternehmen.

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