Datengestütztes Management (Data-Driven Decision-Making, DDM) ist der Trend, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und nicht auf der Grundlage von Intuition oder Vermutungen zu treffen. Diese Methode hat sich in den letzten Jahren weit verbreitet, da sie mehrere Vorteile gegenüber anderen Methoden bietet. Zum einen bietet sie eine viel bessere Grundlage für Entscheidungen. Da sie durch genaue Daten gestützt werden, können Manager sicherer sein, dass ihre Entscheidungen zum gewünschten Ergebnis führen. Darüber hinaus ermöglicht Data-Driven Decision-Making schnellere Entscheidungen, da die Informationen schnell verarbeitet und analysiert werden können. Dies ist besonders wichtig in der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt, in der die Zeit oft von entscheidender Bedeutung ist.

Dieser Leitfaden bietet eine Einführung in das datengestützte Management, damit Entscheidungsträger fundiertere Entscheidungen treffen und kostspielige Fehler vermeiden können, die sich negativ auf das Endergebnis ihres Unternehmens auswirken können.

Unsere Veröffentlichung auf MoreThanDigital als weitere Referenz: Data-Driven Decision-Making (DDDM): Mit Daten zu besseren Geschäftsentscheidungen

Was ist datengesteuertes Management (DDM)?

Data-Driven Management (DDM) ist ein Entscheidungsprozess, der sich auf Daten und Analysen stützt, um fundierte Entscheidungen zu treffen. DDM wird auch als evidenzbasiertes Management, datengestützte Entscheidungsfindung oder datengestützte Entscheidungsunterstützung bezeichnet.

Ziel von DDM ist es, Managern mithilfe von Daten zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Diese Unterstützung von Managern kann durch die Analyse von Daten aus der Vergangenheit erfolgen, um Trends und Muster zu erkennen, durch die Visualisierung dieser Ergebnisse, um sie leicht verständlich zu machen, oder durch die Bereitstellung von Echtzeitdaten, um sofortige Entscheidungen zu treffen.

DDM stützt sich auf drei Schlüsselelemente und Schritte:

1. Daten: Dazu gehören alle Informationen, die im Rahmen des DDM-Prozesses gesammelt und analysiert werden. Siehe auch „Business Intelligence (BI)„.
2. Analytik: Hier geht es um die Umwandlung von Daten in wertvolle Erkenntnisse, einschließlich Datenvisualisierung. Zusätzliche KPIs können festgelegt werden, um den Fortschritt im Laufe der Zeit zu sehen.
3. Entscheidungsfindung: Die Entscheidungsfindung ist der letzte Schritt der Nutzung von Daten und Analysen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Data-Driven Decision-Making ist in den letzten Jahren immer beliebter geworden, da die Unternehmen immer datenbewusster und die Analysetools immer zugänglicher geworden sind.

Die datengesteuerte Entscheidungsfindung ist kein Allheilmittel, und sie hat einige Grenzen. Zum Beispiel kann DDM nur so gut sein wie die verfügbaren Daten. Wenn die Informationen unvollständig oder von schlechter Qualität sind, werden auch die Entscheidungen von schlechter Qualität sein.

DDM wird auch durch die Fähigkeit der Analysetools eingeschränkt, Daten in Erkenntnisse umzuwandeln. Wenn die Analysetools der Aufgabe nicht gewachsen sind, können die Entscheidungsträger die verfügbaren Daten nicht vollständig nutzen.

Schließlich erfordert DDM die Zustimmung der Entscheidungsträger. Wenn die Entscheidungsträger nicht bereit sind, Daten und Analysen für ihre Entscheidungen zu nutzen, wird DDM keinen Erfolg haben.

Wie können Daten genutzt werden, um bessere Entscheidungen zu treffen?

Data-Driven Decision-Making hilft Unternehmen, ihre Leistung zu verbessern, indem sie Daten zur Entscheidungsfindung heranziehen und diese verbessern. Der erste Schritt in diesem Prozess ist die Identifizierung des Problems oder der Gelegenheit, die Sie lösen möchten. Sobald Sie das Problem erkannt haben, müssen Sie Daten sammeln, die Ihnen helfen, das Problem zu verstehen und eine Lösung zu finden. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, z. B. aus Kundenumfragen, Marktforschung, Finanzberichten usw. Sobald Sie die Daten gesammelt haben, müssen Sie sie analysieren, um Trends und Muster zu erkennen – auch Business Analytics (BA) genannt. Diese Analyse wird Ihnen helfen, die Ursache des Problems zu ermitteln und die beste Lösung zu finden. Schließlich müssen Sie die Lösung umsetzen und die Ergebnisse verfolgen, um festzustellen, ob sie wirksam ist.

DDM kann in einer Vielzahl von verschiedenen Entscheidungskontexten eingesetzt werden, wie z. B:

• Strategische Entscheidungen: Welche Märkte sollen erschlossen werden, welche Geschäftsmodelle sollen verfolgt werden, strategische Gesamtplanung usw.
• Operative Entscheidungen: Welche Lieferanten sollen eingesetzt werden, wie sollen die Ressourcen verteilt werden usw.
• Marketing-Entscheidungen: Welche Produkte sollen beworben werden, wofür sollen die Marketingausgaben verwendet werden, usw.
• Vertriebsentscheidungen: Welche Leads sollen weiterverfolgt werden, welche Rabatte sollen angeboten werden usw.
• Entscheidungen zur Produktentwicklung: Welche Funktionen sollen entwickelt werden, welche Produkte sollen gestrichen werden, usw.

Was sind die Vorteile des datengesteuerten Managements?

Daten, Analysen und Erkenntnisse helfen auf vielfältige Weise, das Management und die Mitarbeiter bei besseren datengestützten Entscheidungen zu unterstützen.

Einige der wichtigsten Vorteile sind:

1. Bessere Entscheidungsfindung: Datengestütztes Management (Data-Driven Management, DDM) hilft Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie sich auf Daten und Analysen stützen, um ihre Entscheidungen zu treffen. Dieser datengestützte Ansatz kann Unternehmen dabei helfen, ihre Leistung zu verbessern, indem sie fundiertere Entscheidungen treffen und kostspielige Fehler aufgrund von Voreingenommenheit oder falschen Bauchgefühlen vermeiden.
2. Verbesserte Abläufe: Die datengestützte Entscheidungsfindung kann Unternehmen dabei helfen, ihre Abläufe zu verbessern, indem sie Ineffizienzen erkennen und ihre Prozesse optimieren.
3. Geringeres Risiko: Data-Driven Decision-Making kann Unternehmen helfen, ihr Risiko zu verringern, indem sie potenzielle Risiken erkennen und vermeiden.
4. Verbesserte Kundenzufriedenheit: Die datengesteuerte Entscheidungsfindung kann Unternehmen helfen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, indem sie ihnen hilft, ihre Kunden besser zu verstehen und Entscheidungen zu treffen, die den Bedürfnissen und Präferenzen der Kunden entsprechen.
5. Gesteigerte Effizienz: Die datengestützte Entscheidungsfindung kann Unternehmen dabei helfen, effizienter zu werden, indem sie ihnen dabei hilft, Ressourcen besser zu nutzen und unnötige Teile zu eliminieren.
6. Geringere Entscheidungskosten: Data-Driven Decision-Making kann Unternehmen helfen, die Kosten für Fehlentscheidungen zu vermeiden. Diese Reduzierung umfasst die direkten Kosten des Fehlers selbst und die indirekten Kosten von Produktivitätsverlusten, Kundenverlusten oder sogar Konkursen.

Wie können Sie mit dem datengesteuerten Management beginnen?

Wenn Sie daran interessiert sind, Ihr Unternehmen mit Hilfe von DDM zu verbessern, gibt es einige Dinge, die Sie tun können, um damit zu beginnen:

• Informieren Sie sich und Ihr Team: Der erste Schritt besteht darin, mehr über DDM zu erfahren und darüber, wie es zur Verbesserung Ihres Unternehmens eingesetzt werden kann. Das können Sie tun, indem Sie Artikel lesen, Workshops besuchen oder Online-Kurse belegen. Sobald Sie DDM verstanden haben, müssen Sie Ihr Team schulen, damit alle auf derselben Seite stehen.
• Setzen Sie klare Ziele: Der nächste Schritt besteht darin, klare Ziele für Ihre DDM-Initiative festzulegen. Was wollen Sie erreichen? Welches Problem wollen Sie lösen? Sobald Sie ein klares Ziel vor Augen haben, können Sie mit dem Sammeln von Daten und dem Treffen von Entscheidungen beginnen.
• Legen Sie erste Schritte fest – tun Sie nicht zu viel: Sobald Sie ein Ziel vor Augen haben, ist es wichtig, die ersten Schritte festzulegen, die Sie unternehmen müssen, um loszulegen. Der Versuch, zu viel auf einmal zu tun, kann überwältigend sein und zu einer Lähmung durch Analyse führen. Fangen Sie also klein an und bauen Sie Ihre DDM-Fähigkeiten mit der Zeit auf.
• Sammeln Sie relevante Daten: Der nächste Schritt besteht darin, Daten zu sammeln, die Ihnen helfen, Ihre Kunden zu verstehen und bessere Entscheidungen zu treffen. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, z. B. aus Kundenumfragen, Marktforschung, Finanzberichten usw.
• Bereinigen Sie Ihre Daten: Sobald Sie die Daten gesammelt haben, müssen Sie sie bereinigen, damit sie genau und zuverlässig sind. Diese Bereinigung umfasst das Entfernen doppelter Daten, die Standardisierung von Datenformaten und vieles mehr.
• Analysieren Sie die Daten: Sobald Sie die Daten gesammelt haben, müssen Sie Trends und Muster erkennen. Diese Analyse hilft Ihnen, die Ursache des Problems zu ermitteln und die beste Lösung zu finden.
• Treffen Sie datengestützte Managemententscheidungen: Nachdem Sie die Daten analysiert und Erkenntnisse gewonnen haben, auf die Sie reagieren können, müssen Sie Entscheidungen treffen und diese umsetzen. Dies kann bedeuten, dass Sie Ihre Prozesse ändern, Ihr Team schulen, in neue Märkte expandieren oder in neue Technologien investieren.
• Ergebnisse nachverfolgen: Schließlich müssen Sie die Ergebnisse Ihrer DDM-Implementierung verfolgen, um festzustellen, ob sie effektiv ist. Sie können wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) wie Kundenzufriedenheit, Umsatz oder Rentabilität messen. Möglicherweise müssen Sie Ihren Ansatz anpassen, wenn Sie nicht die gewünschten Ergebnisse sehen.
• Aufbau einer „Data-Driven Culture“: Integrieren Sie eine datengetriebene Unternehmens-Kultur in die DNA Ihrer Organisation, um Daten für Entscheidungen zu nutzen. Es sollte zur Normalität werden, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und Erkenntnissen zu kommunizieren. Versuchen Sie, auch Unsicherheiten in den Daten zu kommunizieren, und geben Sie Ihren Mitarbeitern und Managern das Vertrauen, ihre Entscheidungen auf Daten zu stützen.

Was sind einige der Herausforderungen des datengesteuerten Managements?

Eine der größten Herausforderungen des datengesteuerten Managements besteht darin, alle Beteiligten mit ins Boot zu holen. Viele Manager zögern, sich auf datengestützte Entscheidungen zu verlassen, weil sie der Meinung sind, dass damit das Rätselraten bei der Entscheidungsfindung wegfällt. Sie sind vielleicht auch besorgt über die Menge der Daten, die für eine Entscheidung benötigt werden, über die Genauigkeit der Daten und darüber, ob sie die Fähigkeiten haben, diese zu analysieren und zu interpretieren.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass Unternehmen in die Falle tappen können, den Daten zu sehr zu vertrauen. Dieses übermäßige Vertrauen kann zu Fehlentscheidungen führen, da die Daten möglicherweise nicht der Realität entsprechen, mit Unsicherheit behaftet sind oder aufgrund persönlicher Vorlieben fehlinterpretiert werden können. Um dies zu vermeiden, müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie ihre Daten gut verstehen und sie als Ergänzung zu ihrer Intuition und Erfahrung nutzen, nicht als Ersatz dafür.

Ein weiterer häufiger Fallstrick ist, dass Unternehmen oft nicht über genügend Datenkenntnisse verfügen. Diese mangelnde Datenkompetenz bedeutet, dass sie nicht verstehen, wie man Daten für die Entscheidungsfindung nutzt, und dass sie Probleme mit der Analyse und Interpretation von Daten haben. Um dieses Problem zu beheben, müssen Unternehmen in die Schulung ihrer Mitarbeiter investieren, damit jeder das datengesteuerte Management versteht.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass die Unternehmensleitung eine Initiative zum datengestützten Management möglicherweise nicht unterstützt, oder dass die Manager nicht bereit sind, Daten zur Entscheidungsfindung zu nutzen. Für ein erfolgreiches datengesteuertes Management ist die Unterstützung der oberen Führungsebene unerlässlich.

Trotz dieser Herausforderungen kann datengestütztes Management ein leistungsfähiges Instrument für Unternehmen sein. Wenn es richtig eingesetzt wird, kann datengestütztes Management Unternehmen helfen, ihre Entscheidungsfindung zu verbessern, ihre Abläufe zu optimieren und ihre Kunden besser zu verstehen.

Technologische Werkzeuge und Plattformen für datengesteuertes Management (DDM)

Im Bereich des datengesteuerten Managements (DDM) kann die Bedeutung von technologischen Werkzeugen und Plattformen gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Sie rationalisieren nicht nur die Datenerfassung und -analyse, sondern verbessern auch die Genauigkeit und Effizienz der Entscheidungsfindung.

1. Tools zur Datenerfassung und -analyse: Unverzichtbar für die Erfassung und Verarbeitung großer Datenmengen. Plattformen wie Google Analytics, Tableau und Microsoft Power BI werden wegen ihrer robusten Datenanalysefunktionen häufig eingesetzt. Sie bieten Funktionen zur Datenvisualisierung, Trendanalyse und prädiktiven Modellierung und machen komplexe Datensätze für Entscheidungsträger/innen verständlich und umsetzbar.
2. Systeme für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM): Salesforce und HubSpot sind bemerkenswerte Beispiele. Diese Systeme verwalten nicht nur die Kundeninteraktionen, sondern bieten auch wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten, die Vorlieben und Trends.
3. Projektmanagement-Tools: Plattformen wie Asana und Trello bieten zunehmend Datenanalysefunktionen, die Manager/innen dabei helfen, fundierte Entscheidungen über Projektzeitpläne, Ressourcenzuweisung und Leistungsverfolgung zu treffen.
4. Datengesteuerte Managementplattformen: Neue Formen von Plattformen demokratisieren die datengesteuerte Entscheidungsfindung und ermöglichen es Unternehmen, eine „Insights-Driven Organization (IDO)“ zu werden. MoreThanDigital Insights ist zum Beispiel ein bemerkenswertes Beispiel, das kostenlosen Zugang zu Analysetools bietet. Diese Demokratisierung ist wichtig für kleinere Unternehmen, die nicht über die Ressourcen für teure Analysesoftware oder Millionen von Benchmarking-Daten verfügen. Diese Plattformen ermöglichen es Unternehmen jeder Größe, Daten zu nutzen, um strategische Entscheidungen zu treffen und das Spielfeld in der Geschäftswelt zu ebnen.

Welche Tipps gibt es für ein erfolgreiches datengestütztes Management?

Hier finden Sie einige Tipps für ein erfolgreiches datengestütztes Management:

• Fangen Sie klein an und bauen Sie Ihre DDM-Fähigkeiten mit der Zeit aus. Der Versuch, zu viel auf einmal zu tun, kann überwältigend sein und zu einer Lähmung durch Analyse führen.
• Sammeln Sie relevante Daten aus einer Vielzahl von Quellen. Die Daten können aus Kundenbefragungen, Finanzberichten, Marktforschung, sozialen Medien und vielem mehr stammen.
• Bereinigen und organisieren Sie Ihre Daten, damit sie genau und zuverlässig sind. Dazu gehören das Entfernen doppelter Daten, die Standardisierung von Datenformaten und vieles mehr.
• Analysieren Sie die Daten, um Trends und Muster zu erkennen. Diese Analyse hilft Ihnen, die Ursache des Problems zu ermitteln und die beste Lösung zu finden.
• Treffen Sie datengestützte Management-Entscheidungen. Nachdem Sie die Daten analysiert und Erkenntnisse gewonnen haben, auf die Sie reagieren können, müssen Sie Entscheidungen treffen und diese umsetzen. Dies kann bedeuten, dass Sie Ihre Prozesse ändern, Ihr Team schulen, in neue Märkte expandieren oder in neue Technologien investieren.
• Verfolgen Sie die Ergebnisse, um festzustellen, ob Ihre DDM-Implementierung effektiv ist. Sie können Schlüsselindikatoren wie Kundenzufriedenheit, Umsatz oder Rentabilität messen. Wenn sich die gewünschten Ergebnisse nicht einstellen, müssen Sie Ihre Vorgehensweise möglicherweise anpassen.

Datengesteuertes Management kann ein mächtiges Werkzeug für Unternehmen sein, wenn es richtig eingesetzt wird. Wenn Sie diese Tipps befolgen, können Sie Herausforderungen meistern und Ihr Unternehmen zum Erfolg führen.

Integration von KI und maschinellem Lernen in datengestütztes Management: Betonung der Notwendigkeit von Qualitätsdaten

Das Versprechen, dass Lösungen der künstlichen Intelligenz (KI) das datengestützte Management (DDM) verbessern, ist immens, insbesondere mit dem Aufkommen von groß angelegten Sprachmodellen (LLMs) und generativen KI-Technologien. Diese Werkzeuge bieten zwar viel Marketingmaterial über die revolutionären Möglichkeiten, Daten zu analysieren, Trends vorherzusagen und Entscheidungsprozesse zu automatisieren. Ihr Erfolg hängt jedoch entscheidend von der Qualität und Klarheit der zugrunde liegenden Daten ab.

Eine der größten Herausforderungen beim Einsatz von KI, insbesondere von generativer KI, besteht für DDM darin, sicherzustellen, dass die Eingabedaten nicht nur reichhaltig, sondern auch sauber und gut strukturiert sind. Die Effektivität von KI-Modellen, einschließlich der fortschrittlichsten generativen KI-Systeme, hängt von ihren Trainingsdaten ab. Ohne qualitativ hochwertige und relevante Daten sind diese Modelle bestenfalls in der Lage, allgemeine Vorschläge zu generieren, denen es an Spezifität und Relevanz für den einzigartigen Kontext eines Unternehmens mangelt. Im schlimmsten Fall kann eine schlechte Datenqualität zu irreführenden Erkenntnissen führen, die die Entscheidungsträger/innen von optimalen Ergebnissen ablenken.

Entscheidend ist nicht einfach die Anhäufung großer Datenmengen, sondern die sorgfältige Aufbereitung und Bereinigung dieser Daten. Gute Datenpraktiken umfassen die Beseitigung von Ungenauigkeiten, die Standardisierung von Formaten und die Eliminierung von Redundanzen, die zusammen den Gesamtnutzen des Datensatzes für KI-Anwendungen verbessern. Dieser Schritt ist entscheidend, da KI naturgemäß die Eigenschaften ihrer Trainingsdaten verstärkt. Ohne eine solide Grundlage aus sauberen und zuverlässigen Daten ist das Potenzial der KI, differenzierte Geschäftsbeziehungen zu verstehen und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, stark eingeschränkt.

Im Bereich DDM kann es ein pragmatischer Ansatz sein, mit einfachen Algorithmen zu beginnen. Erste KI-Implementierungen müssen nicht unbedingt komplex sein; auch einfache Modelle können wichtige Erkenntnisse liefern, wenn sie mit qualitativ hochwertigen Daten gefüttert werden. Diese Erkenntnisse können strategische Entscheidungen beeinflussen, die betriebliche Effizienz verbessern und das Kundenerlebnis steigern.

Sobald eine Organisation eine zuverlässige Datenpipeline aufgebaut hat und mit einfacheren Modellen präzise Ergebnisse erzielt, kann sie die Integration anspruchsvollerer KI- und generativer KI-Tools in Erwägung ziehen. Diese fortgeschrittenen Technologien können die Datenanalyse in interaktivere und leichter zugängliche Formate umwandeln, z. B. in KI-gesteuerte Chatbots. Solche Anwendungen können dem Management Echtzeiteinblicke in Geschäftstrends geben, relevante Fragen zur aktuellen Situation beantworten und Datenänderungen in leicht verständliche Informationen übersetzen.

Insbesondere die generative KI hat das Potenzial, Schnittstellen zu schaffen, die eine Interaktion mit Unternehmensdaten in natürlicher Sprache ermöglichen. Man stelle sich einen Chatbot vor, der nicht nur über Verkaufstrends berichtet, sondern auch Veränderungen der Marktdynamik interpretiert und strategische Anpassungen vorschlägt – und das alles in einem unterhaltsamen, für Menschen lesbaren Format. Diese Art der Interaktion ist ein wichtiger Schritt, um datengestützte Erkenntnisse in die tägliche Entscheidungsfindung zu integrieren und die Lücke zwischen komplexen Datensätzen und strategischem Geschäftshandeln zu schließen.

Fazit

Das datengesteuerte Management ist auf dem Vormarsch. Eine kürzlich durchgeführte McKinsey-Studie ergab, dass datengesteuerte Unternehmen 19-mal rentabler sind als solche, die dies nicht tun. Um erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen ein gutes Verständnis für ihre Daten haben und diese nutzen, um ihre Intuition zu ergänzen, nicht um sie zu ersetzen. Um mit datengestütztem strategischem Management erfolgreich zu sein, muss die oberste Führungsebene einer datengestützten Managementinitiative zustimmen. Unternehmen sollten klein anfangen und ihre DDM-Fähigkeiten im Laufe der Zeit schrittweise ausbauen. Außerdem müssen sie relevante Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, sie bereinigen und organisieren, sie auf Trends und Muster hin analysieren, datengestützte Entscheidungen treffen, die Ergebnisse verfolgen und bei Bedarf anpassen. Wenn Unternehmen diese Tipps befolgen, können sie sich für ein erfolgreiches datengesteuertes Management rüsten.