Sich bei Entscheidungen allein auf begrenzte und subjektive Vermutungen oder Erfahrungen zu verlassen, ist in einer Zeit wachsenden Datenvolumens und steigender Komplexit?t im Gesch?ft nicht mehr zielf?hrend. In einer Data Driven Culture werden Entscheidungen auf der Basis von Daten, also von „harten Fakten“, getroffen. Den Weg dazu bahnt Business Analytics.
Daten – die Lebensader der Unternehmensentwicklung
F?hrungskr?fte bewerten heute zu 77 Prozent Unternehmensdaten als ihr „wertvollstes Kapital“ und sind ?berzeugt, dass die Geschwindigkeit der Datenanalyse in Zukunft noch wichtiger wird. Sogar die EU-Kommission bezeichnet Daten als die „Lebensader der wirtschaftlichen Entwicklung“. Untersuchungen zeigen: Unternehmen, die datengetrieben agieren und umfassende Daten in Echtzeit verarbeiten, steigern ihre betriebliche Effizienz sowie ihren Gewinn um mindestens 17 Prozent.
Daten umfassend zu nutzen, wird f?r Unternehmen mehr und mehr zu einem Verm?genswert. Denn eine Data Driven Culture bringt bessere Entscheidungen hervor. Diese zeichnen sich durch h?here Genauigkeit und Treffsicherheit, h?here Geschwindigkeit und h?here Transparenz aus; zudem m?ssen sie weniger oft revidiert werden. Business Analytics kann Unternehmen helfen, den wachsenden Datenmengen gerecht zu werden und diese produktiv zu nutzen.
Vorteile von Business Analytics
Die meisten Unternehmen verarbeiten heute strukturierte Daten. Auf der Basis eines Reporting-Systems k?nnen sie Fragen beantworten, deren Fokus auf der Vergangenheit liegt: Was ist passiert und aus welchen Gr?nden? R?ckw?rtsgewandt lassen sich nachtr?glich Ursachen und Gr?nde f?r bestimmte, bereits eingetretene Ereignisse ermitteln. Das nennt sich Descriptive Analytics und ist das Herzst?ck von Business Intelligence.
Doch dies allein reicht f?r eine Data Driven Culture nicht aus. Denn es nicht m?glich, Echtzeit-Daten (Big Data) mit modernen, datenwissenschaftlichen Werkzeugen zu analysieren und damit vorherzusagen, was in naher Zukunft passieren wird und wie man darauf optimal reagieren sollte (Predictive und Prescriptive Analytics). Business Intelligence fehlt hierzu die Daten- und die Werkzeugbasis. Somit kann die alte Business-Intelligence-Welt nicht ermitteln, wie man im Hinblick auf die wahrscheinlich eintretenden Ereignisse vorausschauend agieren sollte, damit Unerw?nschtes ausgeschlossen wird und sich fr?hzeitig optimale L?sungen zum Erreichen gesch?ftlicher Ziele finden. Beides ist mit Business Analytics m?glich.
Durch die Einf?hrung von Business Analytics kann sich ein Unternehmen aus einer schl?ssigen Datenwelt auf der Basis von Algorithmen umfassend und weitestgehend automatisiert mit entscheidungsrelevanten Informationen versorgen lassen. Das ist der Weg zu eine Data Driven Culture, in der Daten in fast jeden Entscheidungsprozess einflie?en und die Performance kontinuierlich und pr?zise messbar ist.
Nicht mit der technischen Datenverarbeitung beginnen
Im Zuge der steigenden Datenmengen investieren Unternehmen oft isoliert in die Technik, indem sie die vorhandene, statische IT-Infrastruktur durch neue Softwaretools „erg?nzen“, um „mehr“ Daten auch anders verarbeiten zu k?nnen. Nachher stellt sich h?ufig heraus, dass die gew?nschten analytischen Ergebnisse nicht geliefert werden k?nnen, weil die Puzzle-Teile nicht zusammenpassen: Oft fehlen dann Basisdaten, Schnittstellen wie auch Speicherungs- und Auswertungstools.
Beginnen sollte man daher mit der Sammlung und Umsetzung ?berschaubarer Uses Cases, die schnell einen Business-Mehrwert bieten. Die hierzu notwendigen Anpassungen in der bestehende IT-Architektur nutzt man daf?r, diese in Richtung Agilit?t zu transformieren, und zwar langsam, Schritt f?r Schritt. Hierzu modularisiert man die technischen L?sungen und definiert das Schnittstellenmanagement. Die Module sind dann eigenst?ndig und k?nnen unabh?ngig voneinander entwickelt, getestet, bereitgestellt, weiterentwickelt und ausgetauscht werden. Dies erh?ht die Flexibilit?t f?r die Erf?llung neuer Bausteine daramatisch.
In einer Data Driven Culture geht man aber nicht isoliert von der Optimierung der technischen Seite aus, um mehr Daten besser analysieren zu k?nnen, sondern von der gesch?ftlichen Seite. Denn Datenanalyse ist kein Selbstzweck, sondern dient allein der Verbesserung der Gesch?ftsf?higkeiten. Daten sollen das Unternehmen unterst?tzen, die Wettbewerbsf?higkeit zu erh?hen, Kundenbed?rfnisse besser zu verstehen und neue, innovative Leistungen zu kreieren.
Daher ist es erforderlich, zun?chst die gesch?ftliche Seite im Hinblick auf den angestrebten Nutzen zu betrachten, der mit Business Analytics geschaffen werden soll. In Anbetracht der exponentiell wachsenden Datenmengen sollte eine IT-Infrastruktur zudem in der Lage sein, mit steigenden und sich ver?ndernden Anforderungen kontinuierlich „mitzuwachsen“. Sie darf nicht nur „statisch“ auf die momentanen gesch?ftlichen Erfordernisse ausgerichtet sein. Es ist die agile, datengetriebene (Entscheidungs-)Kultur, die erst die Nachfrage nach einer speziellen Datenverarbeitung schafft – nicht umgekehrt.
Das Reifegradmodell digitaler Gesch?ftsprozesse
Von 5 Stufen der Datenreife f?r die Digitalisierung von Gesch?ftsprozessen erreichen die meisten Unternehmen erst Stufe 2 mit Business Intelligence und dem Daten-Reporting. Erst ab Stufe 3 werden Daten als Verm?genswerte organisatorisch gemanagt, wobei auch Business-Analytics-Methoden zum Einsatz kommen. Die Mehrheit der Unternehmen bleibt derzeit hinter den technologischen M?glichkeiten zur?ck und riskiert damit, von Wettbewerbern mit h?herem Reifegrad abgeh?ngt zu werden.
Buch zum Thema Agile Analytics
In seinem Buch „Agile Analytics. Wie Unternehmen Daten f?r bessere Entscheidungen und Leistungen nutzen“ (Haufe Verlag 2023, ISBN 978-3-648-16435-8) zeigt Dirk B?ckmann auf, wie Unternehmen Business Analytics mithilfe von Agilit?t architektonisch, prozessual und strukturell so organisieren, dass sie der Dynamik des Wettbewerbs und dem steigenden Datenvolumen gewachsen sind. Leser des Buches k?nnen beim Autor kostenlos einen Readyness-Check anfordern, um ihren Reifegrad f?r eine Data Driven Culture zu ermitteln.
(Link zum Buch: https://www.amazon.de/Agile-Analytics-Unternehmen-Entscheidungen-Leistungen/dp/364816435X/)
Dirk B?ckmann ist Gr?nder und Gesch?ftsf?hrer der Beat2Lead GmbH. Seit ?ber 20 Jahren ber?t er Mittelst?ndler und Global Player im Bereich des Performance Managements und der Nutzung fortgeschrittener Analytics-Technologien.
Keywords:Data driven culture, Business Analytics, Business Intelligence, Agile Analytics
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