Nur eine Minderheit der Unternehmen zieht aus ihren Datenbemühungen einen echten Nutzen und ist damit auch in der Lage, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Woran mangelt es?
„Data-driven“ heißt, geschäftsorientiert zu denken
Keine Organisation, die sich heute nicht in irgendeiner Form mit dem Erfassen von Daten und ihrer Analyse beschäftigen würde. Beides sind zu zentralen Entwicklungsbereichen in kurz- wie langfristigen Unternehmensstrategien geworden. Wenn dennoch längst nicht alle Unternehmen ihre Daten nicht vollständig nutzen – und somit aus ihren Datenbemühungen auch keinen echten Geschäftswert ziehen –, so hat das verschiedene Gründe: Die Datenqualität kann schlecht sein, sie können nicht entzifferbar oder unzugänglich sein – vielleicht sind es auch einfach zu viele Daten.
Solita, Spezialist für KI und Datentransformation, findet in seinen Kundenprojekten ein weiteres, wesentliches Hindernis auf dem Weg zur „Data-driven Company“: Niemand definiert die für Datenentwicklung und -governance verantwortlichen Rollen. Es fehlen ferner eine grundlegende Datenstrategie sowie klar definierte Investitionsprogramme mit einem strukturierten Portfoliomanagement.
Enge Zusammenarbeit von IT und Business sowie die Bereitschaft, Änderungen in der Arbeitsweise auf allen Ebenen der Organisation vorzunehmen, sind der Schlüssel zur Wertschöpfung aus Daten. Konkret führt der Weg zum Erfolg von Datenbemühungen über vier Schlüsselelemente – die eng miteinander verwoben sind.
1. Qualität der Daten und Zugang zu ihnen permanent verbessern
Auch wenn die IT die Hauptarbeit an ihnen leistet: Daten als das wichtigste Asset eines Unternehmens gehören in die Fachabteilungen, die mit ihnen arbeiten: Vertrieb, Marketing und F&E müssen uneingeschränkten Zugriff auf sie haben und – als Nutzende – auch Verantwortung für ihre Qualität übernehmen. Nur so entsteht echte Autonomie. Die Datenbestände der Fachabteilungen machen den Unterschied im Wettbewerb, und zwar mehr denn je, etwa als strategische Anlageklasse bei Unternehmenstransaktionen wie Fusionen und Übernahmen. Hier stellen Daten einen erheblichen Teil des Unternehmenswerts dar und ermöglichen erst Kernaspekte des Geschäftsmodells. Stimmt ihre Qualität nicht, kann dies Probleme bei der Regulierung geben.
2. Offene operative Daten soweit wie möglich automatisieren
Alles, was automatisiert werden kann, wird automatisiert, so die unvermeidliche Entwicklung. Das betrifft auch die Art und Weise, wie Unternehmen und Wertschöpfungsnetzwerke organisiert sind. Daten sind der wichtigste operative Wegbereiter und ihren Fluss zu automatisieren bedeutet auch Transparenz und die Möglichkeit, eine bessere Investitionsallokation sicherzustellen. Der finnische Aufzugsanlagen- und Fahrtreppenproduzent KONE beispielsweise verwendet sie, um Vorhersagen des Wartungsbedarfs zu automatisieren. Das bedeutet, dass Aufzüge bei Bedarf und nicht nach dem Kalender gewartet werden. Daraus resultieren Optimierungen bei Reisen, Ersatzteillogistik und Verfügbarkeitszeiten der Anlagen.
3. Dynamische Angebote machen
Produkte und Dienstleistungen sind nicht mehr statisch, sondern bestehen zunehmend aus automatisierten Prozessen. Das schafft Kosteneffizienz und verbessert zugleich das Kundenerlebnis. Datenorientierte Unternehmen vermarkten auch interne Fähigkeiten als Datenprodukte. Wenn diese entwickelt und offen intern und extern genutzt werden, ermöglichen sie geringere Kosten, schnellere Innovationen und neue, agilere Geschäftsmodelle. Das Coxa Hospital zum Beispiel verbindet chirurgische Operationsdaten und maschinelles Lernen zu einem medizinischen Produkt, mit dem sich die Ergebnisse und Risiken von Operationen vorhersagen lassen.
4. Kunden gewinnen und halten mit datengesteuerter Kundenbindung
Wir leben in einem Zeitalter der Relevanz. Big Data-orientierte Giganten wie Amazon, Apple oder Google sammeln alle Kundendaten und entwickeln Produkte und Dienstleistungen auf der Grundlage prädiktiver Kundenanalysen. Sie wissen schon in Echtzeit, was wir wollen oder brauchen, bevor wir es selbst artikulieren. Das setzt Maßstäbe dafür, wie Kunden heute erwarten, bedient zu werden. Es erfordert, an allen Kundenkontaktpunkten das gleiche Echtzeit-Kundenverständnis zu haben, um in Zukunft jeden ihrer Kunden betreuen zu können.
Schalter umlegen und bestehende Arbeitsweisen umkrempeln
Als Essenz der vier Schlüsselelemente lässt sich festhalten: Daten und Analysen sind kein Projekt, keine separate Funktion oder ein IT-System. Sie sind eine grundlegende Transformation, die den positiven Datenzyklus in Gang setzt und bestehende Arbeitsweisen, Geschäftsmodelle sowie Prozesse grundlegend verändert. Wer dies verinnerlicht, ist auf dem besten Weg, auf die andere Seite zu gelangen. Die Seite der 32 Prozent, die aus ihren Datenbemühungen einen echten Nutzen ziehen. Es ist nicht einfach, „data-driven“ zu werden. Wer aber dazu den Schalter im Hirn umlegt, kann jenseits des ChatGPT-Hypes Daten nutzen, um strategische Ziele schneller zu erreichen.
