Das Aufkommen von Daten und die Fähigkeit, sie zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren, hat die Arbeitsweise von Unternehmen revolutioniert. Dank preiswerterer Speichermöglichkeiten, schnellerer Computer und einer größeren Anzahl von Datenpunkten als je zuvor können Unternehmen nun intelligentere Entscheidungen treffen, die auf harten Fakten statt auf Intuition oder Vermutungen beruhen. Mehrere Studien haben gezeigt, dass Unternehmen, die datengetriebene Entscheidungsfindung nutzen, ihre Ziele erfolgreicher erreichen als Unternehmen, die sich ausschließlich auf traditionelle Methoden verlassen. Data-Driven Decision-Making kann Unternehmen dabei helfen, Trends schnell und genau zu erkennen und ihre Strategien entsprechend anzupassen. Sie hilft ihnen auch, das Kundenverhalten besser zu verstehen, um Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln, die auf die Kunden zugeschnitten sind.

Darüber hinaus ermöglicht diese Art der Entscheidungsfindung den Unternehmen, Leistungskennzahlen im Laufe der Zeit zu verfolgen, was wichtige Erkenntnisse über die Effektivität verschiedener organisatorischer Initiativen liefert. Letztendlich führt die Verwendung datengetriebener Ansätze für Geschäftsentscheidungen zu besseren Ergebnissen in allen Bereichen der Geschäftstätigkeit – von Marketingkampagnen bis hin zu Produkteinführungen – und ermöglicht es Unternehmen, ihre potenzielle Erfolgsquote in einem wettbewerbsintensiven Marktumfeld zu maximieren.

Was ist Data-Driven Decision-Making (DDDM)?

Data-Driven Decision-Making stützt sich auf Daten und Analysen, um Management- oder strategische Entscheidungen zu treffen. Sie helfen Unternehmen, Trends, Kundenverhalten und Leistungskennzahlen zu bewerten und zu verstehen, um ihre Abläufe zu optimieren, potenzielle Schwachstellen zu erkennen und ihr Erfolgspotenzial zu maximieren. Data-Driven Decision-Making hat mit dem Aufkommen von Technologien, die Daten in großen Mengen und zu geringen Kosten erfassen und analysieren, zunehmend an Bedeutung gewonnen. Die Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren, wird damit zu einem strategischen Ziel für jedes Unternehmen und jede Organisation.

Das Herzstück von DDDM ist der Prozess der Datenanalyse, bei dem Daten untersucht werden, um Muster und Trends zu erkennen. Sobald diese Muster identifiziert sind, können Unternehmen diese Informationen nutzen, um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche Maßnahmen zu ergreifen sind. DDDM wird häufig eingesetzt, um Entscheidungen über Produktpreise, Marketingkampagnen, Kostenoptimierung, strategische Planung oder sogar über den Personalbestand zu treffen.

Vorteile der datengetriebenen Entscheidungen (Data-Driven Decision-Making)

Die datengetriebene Entscheidungsfindung bietet zahlreiche Vorteile, da sie Einblicke gewährt, die Menschen normalerweise nicht sehen oder „fühlen“, wenn sie Entscheidungen treffen. Data-Driven Decision-Making hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen über Mitarbeiter, Geschäftsmodelle und Strategien zu treffen, das Kundenerlebnis zu verbessern und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Im Folgenden finden Sie eine Liste der wichtigsten Vorteile von Data-Driven Decision-Making (DDDM):

1. Verbesserte Genauigkeit und Präzision: DDDM ermöglicht eine genauere und präzisere Entscheidungsfindung durch die Verwendung von Daten zur Ermittlung von Mustern, Trends und Beziehungen, die durch Intuition oder herkömmliche Methoden möglicherweise nicht erkennbar sind.

2. Evidenzbasierte Entscheidungen: DDDM ermöglicht es den Entscheidungsträgern, ihre Entscheidungen auf objektive Daten zu stützen und nicht auf Annahmen, Meinungen oder subjektive Ansichten. Sie ersetzen das „Bauchgefühl“ von Managern und Entscheidungsträgern.

3. Größere Transparenz: DDDM erhöht die Transparenz, indem es eine transparente und überprüfbare Aufzeichnung der Daten und Analysen liefert, die der Entscheidungsfindung zugrunde liegen – dies kann auch zu einer besseren Unterstützung von Entscheidungen führen.

4. Bessere Prognosen: DDDM kann dazu beitragen, Muster und Trends zu erkennen, die für bessere Vorhersagen über künftige Ergebnisse genutzt werden können. Auf der Grundlage der Prognosen können neue Optimierungsideen gefunden oder sogar Geschäftsmodelle erstellt werden.

5. Bessere Verfolgung und Messung: DDDM ermöglicht es Unternehmen, die Ergebnisse ihrer Entscheidungen zu verfolgen und zu messen und sie bei Bedarf anzupassen.

6. Verbesserte Effizienz: DDDM kann Unternehmen dabei helfen, Ressourcen besser zu nutzen, Prozesse zu automatisieren und sie besser einzusetzen.

7. Verbesserte Agilität: DDDM kann Unternehmen dabei helfen, schnell auf Veränderungen im Umfeld zu reagieren, z. B. auf Kundenpräferenzen oder Marktbedingungen.

8. Bessere Identifizierung von Chancen: DDDM kann Unternehmen dabei helfen, neue Chancen und Wachstumsbereiche zu erkennen, indem Muster und Trends identifiziert werden, die ohne Datenanalyse möglicherweise nicht offensichtlich wären.

9. Besseres Risikomanagement: DDDM ermöglicht es Unternehmen, Risiken zu erkennen und zu mindern, indem alle Daten und Informationen berücksichtigt werden, die die Entscheidung beeinflussen können.

10. Identifizierung neuer Produkte oder Dienstleistungen: DDDM kann Unternehmen dabei helfen, auf der Grundlage von Kundendaten und Marktforschung zu bestimmen, welche neuen Produkte oder Dienstleistungen sie anbieten sollten.

11. Höhere Kundenzufriedenheit: DDDM ermöglicht es Unternehmen, die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden besser zu verstehen und maßgeschneiderte Produkte oder Dienstleistungen anzubieten, die diese Anforderungen erfüllen.

12. Gesteigerte Wettbewerbsfähigkeit: DDDM kann Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem es ihnen ermöglicht, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen und sich rasch an Marktveränderungen anzupassen.

Warum datengetriebene Entscheidungen wichtig sind

Wir haben viel darüber gelernt, was DDDM ist und welche Vorteile es hat. Aber warum ist es so wichtig? Warum sollte sich ein Unternehmen überhaupt mit Daten befassen? Warum spricht jeder über „Daten als das neue Öl“?

DDDM spielt bereits eine wesentliche Rolle für den Erfolg eines Unternehmens, da es Unternehmen ermöglicht, fundierte Entscheidungen zu treffen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Durch die Nutzung von Daten und Analysen können Unternehmen das Kundenverhalten besser verstehen, Abläufe optimieren, die Leistung messen und potenzielle Wachstums- oder Verbesserungsmöglichkeiten erkennen. Begriffe wie datengetriebenes Management (DDM) oder datengetriebenes strategisches Management (DDSM) werden durch die Nutzung der Insights und Daten immer wichtiger.

Der Begriff „Digital Divide“ wird hier ein wesentlicher Aspekt sein. Die Kluft zwischen den Unternehmen, die andere durch die Nutzung von Daten und Analysen übertreffen, wird erheblich sein, und diejenigen, die die Macht der Daten nicht nutzen, werden zurückbleiben. Data-Driven Decision-Making (DDDM) ist ein unverzichtbares Werkzeug für jedes Unternehmen, das in einer digitalen Welt erfolgreich sein will, da es datengetriebene Entscheidungen ermöglicht, die das Potenzial des Unternehmens maximieren und zu tatsächlichen Ergebnissen führen.

Wie lassen sich kognitive Verzerrungen bei der Entscheidungsfindung überwinden?

Unternehmen und Einzelpersonen fallen immer wieder kognitiven Verzerrungen zum Opfer, die zu schlechten Entscheidungen führen können. Diese Voreingenommenheit kann durch datengetriebene Entscheidungsfindung überwunden werden, die sich auf Fakten statt auf persönliche Vorlieben oder Annahmen stützt. Die datengetriebene Entscheidungsfindung kann Unternehmen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, kognitive Verzerrungen zu vermeiden und alte Muster zu überwinden.

Beispiele für Data-Driven Decision-Making (DDDM)

Im Folgenden finden Sie nur einige Beispiele, aber die Vorteile datengetriebener Entscheidungsfindung gelten für viele Branchen und Organisationen. Zu den Standardvorteilen von Unternehmen, die datengetriebene Entscheidungsfindung einsetzen, gehören verbesserte Leistung, höhere Effizienz, bessere Prognosen und verbesserte Entscheidungsprozesse, die langfristig zu besseren Ergebnissen führen.

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen verbessert die datengetriebene Entscheidungsfindung die Patientenergebnisse durch die Analyse von Daten aus elektronischen Gesundheitsakten, prädiktiver Diagnostik, medizinischer Bildgebung und klinischen Studien. Beispielsweise können Ärzte und Forscher mithilfe der Datenanalyse Risikofaktoren für bestimmte Krankheiten ermitteln und wirksamere Behandlungspläne entwickeln.

Einzelhandel und E-Commerce

Einzelhandels- und E-Commerce-Unternehmen nutzen datengetriebene Entscheidungsfindung, um Einblicke in das Verbraucherverhalten zu gewinnen, den Absatz und die Lagerbestände zu verbessern, neue Trends zu erkennen und leere Regale zu vermeiden. Durch die Analyse von Daten über Kundenkäufe, Website-Verkehr und Aktivitäten in sozialen Medien können Unternehmen beispielsweise Trends bei den Verbraucherpräferenzen erkennen und fundiertere Entscheidungen darüber treffen, welche Produkte sie vorrätig halten und wie sie vermarktet werden sollen. Dies kann dazu beitragen, den Umsatz zu steigern, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und neue Möglichkeiten für Verkauf und Werbung zu eröffnen.

Finanzen

Im Finanzwesen wird die datengetriebene Entscheidungsfindung in großem Umfang genutzt, um Risiken zu bewerten und fundiertere Investitionsentscheidungen zu treffen. So können Finanzinstitute beispielsweise mithilfe der Datenanalyse Trends und Muster bei Aktienkursen, Zinssätzen und Wirtschaftsindikatoren erkennen, um fundiertere Entscheidungen über den Kauf und Verkauf von Vermögenswerten zu treffen. Finanzsysteme sind sogar so weit fortgeschritten, dass sie auf der Grundlage von Daten, Vorhersagen und Algorithmen in Millisekunden handeln und damit den Menschen übertreffen.

Fertigung

In der Fertigung verbessert die datengetriebene Entscheidungsfindung die betriebliche Effizienz, verringert Ausfallzeiten und erhöht die Produktivität. Durch die Analyse von Sensordaten von Maschinen und Anlagen können Hersteller beispielsweise Verschleißmuster erkennen und vorhersagen, wann eine Wartung erforderlich ist – auch „Predictive Maintainance“ genannt.

Regierung und öffentliche Politik

Sogar Regierungen nutzen Data-Driven Decision-Making, um politische Maßnahmen zu entwickeln, indem sie die Bedürfnisse und Sorgen der Bevölkerung verstehen. Durch die Analyse von Verbrechens-, Armuts- und Bildungsdaten können Regierungsbeamte beispielsweise die Bereiche ermitteln, in denen öffentliche Ressourcen am dringendsten benötigt werden, und politische Maßnahmen entwickeln, um diese Bedürfnisse zu erfüllen. Die datengetriebene Entscheidungsfindung kann auch dazu genutzt werden, die Wirksamkeit bestehender Maßnahmen und Programme zu bewerten und sie entsprechend anzupassen – „Data-Driven Policy-Making“ und „Impact Measurement“ sind zwei wichtige Begriffe in diesem Zusammenhang.

Rolle der KI bei der Data-Driven Decision-Making

Im heutigen wettbewerbsorientierten und sich ständig verändernden Geschäftsumfeld spielen intelligente Algorithmen oder „Künstliche Intelligenz (KI)“ eine immer wichtigere Rolle bei der Unterstützung von Unternehmen bei datengetriebenen Entscheidungen. Intelligente Algorithmen nutzen verschiedene Arten von künstlicher Intelligenz (KI) wie maschinelles Lernen und Deep Learning, um große Datensätze zu analysieren, Trends und Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und die beste Vorgehensweise für eine bestimmte Situation vorzuschlagen. Durch die Nutzung von KI können Unternehmen wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten gewinnen, die ihnen helfen, ihre Abläufe zu optimieren und ihr Potenzial zu maximieren. Darüber hinaus ermöglichen es intelligente Algorithmen, alltägliche Aufgaben zu automatisieren, die bei manueller Ausführung Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen würden. Die Bedeutung intelligenter Algorithmen kann nicht hoch genug eingeschätzt werden, da sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für jedes Unternehmen geworden sind, das in einer digitalen Welt erfolgreich sein will.

Prozess der datengetriebenen Entscheidungsfindung (Data-Driven Decision-Making)

1. Definition des Problems

Der erste Schritt der datengetriebenen Entscheidungsfindung besteht darin, das Problem zu definieren. Dies erfordert ein klares Verständnis des Problems oder der Entscheidung, die angegangen werden muss, und der gewünschten Ergebnisse. Dazu gehört auch die Analyse von Faktoren, die für das Problem oder die Entscheidung wesentlich sind, z. B. Kundenpräferenzen, Website-Verkehr, Lagerbestände, Wirtschaftsindikatoren, Maschinennutzung oder KPIs.

2. Datenerhebung

Der zweite Schritt im Prozess der datengetriebenen Entscheidungsfindung ist die Datenerhebung. Die Erhebungsphase umfasst die Sammlung von Daten aus internen und externen Quellen sowie die Festlegung des Stichprobenumfangs und der Stichprobenmethode, um sicherzustellen, dass die gesammelten Daten von hoher Qualität und Relevanz sind. Um geeignete Datensätze, die die Ziele eines Unternehmens unterstützen, effektiv zu identifizieren und zu finden, müssen Datenanalysten ein gründliches Verständnis des Unternehmens und seiner Ziele haben, da die Ergebnisse mit falschen Datensätzen problematisch oder irreführend werden.

3. Aufbereitung der Daten

Die Datenaufbereitung ist ein wesentlicher Schritt im Prozess der datengetriebenen Entscheidungsfindung. Sie umfasst die Bereinigung und Formatierung der Daten, den Umgang mit fehlenden oder doppelten Daten, die Identifizierung und Behandlung von Ausreißern oder Fehlern sowie die Umwandlung der Daten in ein brauchbares Format. Ohne eine ordnungsgemäße Datenaufbereitung können Unternehmen ihre Datensätze nicht nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen oder umsetzbare Entscheidungen zu treffen.

4. Datenanalyse

Die Datenanalyse ist wahrscheinlich die „Essenz“ des Prozesses und entscheidend für die Identifizierung von Mustern, Trends und Korrelationen aus den gesammelten Datensätzen und für die sinnvolle Nutzung aller gesammelten Daten. Durch Datenanalysetechniken wie deskriptive Statistiken, Visualisierungstools, Inferenzstatistiken und Algorithmen für maschinelles Lernen können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus den gesammelten Daten gewinnen.

In der Analysephase können verschiedene Methoden und Tools eingesetzt werden:

1. Deskriptive Statistik
2. Datenvisualisierung
3. Inferentielle Statistik
4. Algorithmen für maschinelles Lernen
5. Prädiktive Analytik und Modellierungstools
6. Statistische Prozesskontrolle (SPC) und Qualitätskontrolldiagramme
7. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
8. Text Mining
9. Mustererkennungs-Techniken
10. Zeitreihenanalyse

5. Modellierung und Validierung

Modellierung und Validierung sind bei der datengetriebenen Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung, da sie es Unternehmen ermöglichen, ihre gesammelten Datensätze zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Modellierung umfasst die Erstellung von Vorhersagemodellen mithilfe verschiedener Algorithmen des maschinellen Lernens wie Regression, lineare Regression, k-nearest neighbors, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines, Random Forests und Deep Learning. Diese Modelle können Kundenverhalten, Website-Leistung, Verkaufstrends, Maschinenausfälle usw. vorhersagen.

Die Validierung ist der nächste Schritt im Prozess, bei dem verschiedene Modelle bewertet und verglichen werden, um festzustellen, welches Modell am genauesten ist. Die Genauigkeit des Modells kann mithilfe von realen Daten und statistischen Techniken wie Kreuzvalidierung, Bootstrapping und A/B-Tests ermittelt werden.

6. Entscheidungsfindung

Die Entscheidungsfindung ist vielleicht der praktischste Teil für Manager und Mitarbeiter des Unternehmens. Hier geht es darum, die aus den vorangegangenen Schritten generierten Prognosemodelle zu nutzen, um fundierte Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen. Unternehmen können ihre Modelle zur Vorhersage von Kundenverhalten, Website-Leistung, Verkaufstrends, Maschinenausfällen usw. nutzen und sie mit ihren Geschäftszielen und -vorgaben kombinieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Zur Entscheidungsfindung gehört jedoch auch, die Grenzen der erstellten Prognosemodelle zu erkennen und zu verstehen. Aus diesem Grund müssen Unternehmen mit ihren Stakeholdern zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass ihre Entscheidungen mit den Geschäftszielen übereinstimmen. Bei der Entscheidungsfindung sollten Unternehmen auch potenzielle Risiken und Unsicherheiten in Verbindung mit ihren Modellvorhersagen berücksichtigen.

7. Umsetzung und kontinuierliche Überwachung

Die Umsetzung der im Rahmen des datengetriebenen Entscheidungsprozesses getroffenen Entscheidungen und Maßnahmen ist vielleicht einer der kritischsten Schritte. Es muss sichergestellt werden, dass alle Beteiligten mit den getroffenen Entscheidungen und ihren jeweiligen Auswirkungen auf das Unternehmen einverstanden sind. Nach der Umsetzung der Entscheidungen sollten Unternehmen neue Daten erheben, um die Ergebnisse und das Feedback der Beteiligten zu verfolgen und zu messen.

Darüber hinaus sollten die Unternehmen die Ergebnisse ihrer Entscheidungen kontinuierlich überwachen und bei Bedarf Verbesserungen vornehmen. Denn neue Daten können andere Erkenntnisse bringen, die zu einer besseren Entscheidungsfindung in der Zukunft oder zu neuen Schlussfolgerungen führen können, für die neue Daten beschafft und analysiert werden müssen. Daher müssen Unternehmen Daten nutzen, und ein kontinuierliches Feedback von Mitarbeitern und Management ist von entscheidender Bedeutung.

8. Kommunikation, Austausch und Zusammenarbeit

Die Vermittlung der Ergebnisse und Erkenntnisse an die Beteiligten ist für den Erfolg entscheidend. Stakeholder wie Mitarbeiter, Manager oder die Führungsebene sollten die Ergebnisse verstehen, wie sie zustande gekommen sind und wie sich ihre Entscheidungen auf das Unternehmen auswirken können. Darüber hinaus ist es wichtig, dass die Stakeholder sich der potenziellen Risiken bewusst sind, die mit ihren Entscheidungen verbunden sind, z. B. Datenverzerrungen oder potenzielle Leistungsprobleme.

Darüber hinaus müssen Unternehmen zusammenarbeiten und Daten mit anderen Abteilungen austauschen, damit alle von den aus den Vorhersagemodellen gewonnenen Erkenntnissen profitieren können. Ein einfacher Zugang zu Daten und umsetzbaren Erkenntnissen hilft den Mitarbeitern, bessere Entscheidungen zu treffen, die Kundenerfahrung zu verbessern und letztlich den Geschäftserfolg zu steigern. Schließlich müssen Unternehmen den Umgang mit Daten normalisieren, indem sie dafür sorgen, dass jeder genügend Informationen erhält, ohne ihn mit zu vielen Informationen zu überhäufen.

9. Sammeln von Feedback

Das Einholen von Rückmeldungen der Beteiligten ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass die mit datengetriebenen Methoden getroffenen Entscheidungen mit ihren Erwartungen und Zielen übereinstimmen. Außerdem hilft es den Unternehmen zu beurteilen, ob ihre Strategien wirksam waren und verbessert werden können. Um effektiv Feedback einzuholen, müssen Unternehmen eine Atmosphäre des Vertrauens, des Verständnisses und des Engagements zwischen den Teammitgliedern schaffen. So können die Stakeholder ihre Meinung frei äußern und die Organisation für ihre Entscheidungen zur Rechenschaft ziehen.

Unternehmen sollten auch offen sein für Kritik und Feedback von Mitarbeitern, Partnern, Kunden und anderen Stakeholdern zu den getroffenen Entscheidungen, die auf Fakten beruhen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Modelle, Analysen, KPIs oder Datengrundlagen bei Bedarf angepasst werden können.

10. Kontinuierliche Verbesserung und Iteration

Kontinuierliche Verbesserungen und Iterationen sind ein wesentlicher Bestandteil der datengetriebenen Entscheidungsfindung. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie ständig neue Daten analysieren und ihre Modelle verfeinern, um ihre Entscheidungen auf der Grundlage des zuvor erwähnten gesammelten Feedbacks zu verbessern. Dies geschieht durch die kontinuierliche Sammlung und Analyse neuer Daten, um weitere Erkenntnisse zu gewinnen, die die Entscheidungsfindung unterstützen können. Die Unternehmen müssen sich auch an die jüngsten Veränderungen im Geschäftsumfeld anpassen und ihre Modelle entsprechend umstellen.

Unternehmen können die Genauigkeit und das Vertrauen in ihre Entscheidungen erhöhen, indem sie ihre datengetriebenen Entscheidungsprozesse kontinuierlich verfeinern und verbessern. Dies hilft ihnen auch, in der sich ständig verändernden Geschäftslandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben, da sie sich schnell an neue Veränderungen anpassen können. Darüber hinaus wird es den Mitarbeitern leichter fallen, Daten zu nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen, da sie das Gefühl haben, dass sie Daten und Erkenntnisse erhalten, die relevant und aktuell sind.

Werkzeuge für datengetriebene Entscheidungen

Tools für die Datengenerierung

Zur Datenerfassung werden verschiedene Geschäftsinstrumente eingesetzt. ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) werden verwendet, um Daten aus allen Bereichen des Unternehmens zu sammeln. eCommerce-Systeme sammeln Daten über das Kundenverhalten. CRM-Systeme (Customer Relationship Management) verfolgen Kundeninteraktionen. IoT-Systeme (Internet der Dinge) verwenden Sensoren, um Daten über physische Objekte zu sammeln.

Aber auch andere Quellen wie Mitarbeiterbefragungen, Kundenbefragungen, Finanzdaten und Webanalysedaten können Erkenntnisse liefern, die helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.

Tools für die Datenanalyse

Sobald die Daten gesammelt sind, müssen sie analysiert werden. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Daten zu analysieren, aber einige gängige Methoden sind:

• Deskriptive Analytik: Diese Methode beantwortet die Frage, was passiert ist. Sie beschreibt die Daten und sucht nach Mustern.
• Prädiktive Analyse: Diese Methode beantwortet die Frage, was passieren wird. Sie verwendet historische Daten, um Modelle zu erstellen, die zukünftige Ereignisse vorhersagen.
• Prädiktive Analytik: Diese Methode beantwortet die Frage, was getan werden sollte. Sie verwendet prädiktive Analysen, um die beste Vorgehensweise zu ermitteln.

Es gibt eine Vielzahl von Tools, die Data-Driven Decision-Making unterstützen, darunter Data Mining, Predictive Analytics und statistische Analysen. Data Mining ist der Prozess der Extraktion wertvoller Informationen aus großen Datensätzen. Bei der prädiktiven Analyse werden historische Daten verwendet, um Muster und Trends zu erkennen und künftiges Verhalten vorherzusagen. Die statistische Analyse wird verwendet, um Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.

Einige häufig verwendete Tools für die Datenanalyse:

• SQL
• Excel
• Tableau
• R
• MATLAB

Plattformen für Data-Driven Decision-Making

Es gibt eine Vielzahl von Plattformen, die Unternehmen dabei helfen, Daten zu kaufen und Einblicke in die Branchendynamik oder externe Daten zu erhalten. Hier sind ein paar Beispiele:

1. MoreThanDigital Insights: MoreThanDigital Insights ist eine Unternehmensanalyseplattform, die Daten aus der ganzen Welt generiert und es Unternehmen ermöglicht, ihre Leistung mit anderen Unternehmen ihrer Branche zu vergleichen und zu analysieren. Außerdem bietet sie Einblicke in alle qualitativen und quantitativen Aspekte eines Unternehmens und ermöglicht sogar unternehmensweite Umfragen.
2. Socrata: Socrata ist eine Plattform, die Unternehmen dabei hilft, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, indem sie Zugang zu öffentlichen Datenquellen bietet. Es bietet eine Vielzahl von Tools, die den Nutzern bei der Analyse und Visualisierung von Daten helfen.
3. Factiva: Factiva ist eine Plattform, die Zugang zu Wirtschaftsnachrichten und -informationen aus aller Welt bietet. Sie umfasst eine Datenbank mit über 32 Millionen Artikeln aus mehr als 2.000 Quellen.
4. Dunnhumby: Dunnhumby ist eine Plattform, die Unternehmen hilft, das Verbraucherverhalten zu verstehen. Sie bietet Dienstleistungen an, die Unternehmen bei der Sammlung und Analyse von Kundendaten sowie bei der Entwicklung von Marketingprogrammen auf der Grundlage von Kundeneinblicken unterstützen.

Herausforderungen und Erwägungen

Datengetriebene Entscheidungen können sehr effektiv sein, wenn sie richtig umgesetzt werden. Sie bringen jedoch auch zahlreiche Herausforderungen und potenzielle Probleme mit sich, denen sich Organisationen bewusst sein müssen, um den Erfolg zu gewährleisten. Zu diesen Problemen können Datenqualität und -integrität, Verzerrungen in Daten und Algorithmen, ethische Erwägungen, falsche Zielsetzungen und das Fehlen einer datengetriebenen Unternehmenskultur zur Nutzung und Umsetzung von Daten für Entscheidungen gehören. Eine gründliche Bewertung eines datengetriebenen Systems ist unabdingbar, um sicherzustellen, dass all diese Probleme vor der Umsetzung angegangen werden. Darüber hinaus sollte regelmäßiges Feedback von den Beteiligten eingeholt und analysiert werden, um mögliche Verbesserungsbereiche zu ermitteln.

Hier sind 10 der größten Herausforderungen für datengetriebene Decision-Making:

1. Datenqualität und -integrität: Die Gewährleistung einer ausreichenden Datenqualität und -genauigkeit kann bei großen Datensätzen schwierig sein.
2. Verzerrungen in Daten und Algorithmen: Die Verwendung voreingenommener Daten oder Algorithmen kann zu Entscheidungen führen, die nicht auf einer objektiven, unvoreingenommenen Analyse beruhen.
3. Ethische Erwägungen: Unternehmen müssen bei der Erhebung, Speicherung und Verwendung von Daten zur Entscheidungsfindung ethische Standards einhalten.
4. Falsche Ziele setzen: Es ist wichtig, realistische, erreichbare Ziele zu setzen, die genau gemessen und im Laufe der Zeit konsequent verfolgt werden können.
5. Fehlende Kultur zur Nutzung und Umsetzung von Daten für Entscheidungen: In vielen Unternehmen fehlt die Kultur, die für eine effektive Nutzung von Daten im Entscheidungsprozess erforderlich ist.
6. Schwierigkeiten beim Verstehen der Ergebnisse von Vorhersagemodellen: Die genaue Interpretation der Ergebnisse von Prognosemodellen erfordert fortgeschrittene statistische Kenntnisse oder Fachwissen.
7. Ungenaue oder unzuverlässige Prognosen/Vorhersagen: Je nach Qualität der Eingaben können die Ergebnisse von Prognosen oder Vorhersagen falsch oder unzuverlässig sein.
8. Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes bei gesammelten Daten: Bei der Datenerfassung muss die Privatsphäre der Nutzer angemessen berücksichtigt werden, um die Gesetze und Vorschriften zum Schutz personenbezogener Daten einzuhalten.
9. Die Komplexität des Systems: Datengetriebene Entscheidungssysteme erfordern komplexe Architekturen, die Hardware- und Softwarekomponenten umfassen, um korrekt zu funktionieren.
10. Kostenauswirkungen: Um ein effektives datengetriebenes Entscheidungssystem zu schaffen, das regelmäßig und in großem Umfang genaue Erkenntnisse liefert, sind Investitionen sowohl in Hardware als auch in die Schulung der Mitarbeiter erforderlich.

Schaffung einer datengetriebenen Unternehmenskultur

Eine datengetriebene Unternehmenskultur ist eine Kultur, in der Entscheidungen auf der Analyse von Daten und nicht auf Intuition oder Vermutungen beruhen. Die Umsetzung kann eine Herausforderung sein, aber mit den richtigen Instrumenten und Verfahren ist sie durchaus erreichbar. Hier sind einige Schritte, die Ihnen den Einstieg erleichtern:

• Das Management sollte eine Vorbildfunktion übernehmen: Der erste Schritt besteht darin, sicherzustellen, dass das Management die Idee der datengetriebenen Entscheidungsfindung teilt. Sie müssen ein Vorbild für den Rest des Unternehmens sein, indem sie Daten als Grundlage für ihre eigenen Entscheidungen nutzen und diese Informationen dann mit den Mitarbeitern teilen. Dies wird dazu beitragen, eine Kultur zu schaffen, in der jeder gerne mit Daten arbeitet und sie nutzt, um

• Machen Sie Daten und Erkenntnisse sichtbar: Versuchen Sie, Daten in täglichen Besprechungen, internen Nachrichten, Berichten und wichtigen Mitteilungen einzusetzen. Ein guter Weg ist auch, sie in Tools einzubinden, die die Mitarbeiter täglich nutzen, z. B. ERP, CRM und Intranets.

• Ermutigen Sie „Daten-Ambassadoren“ und setzen Sie sie ein: Dies sind Personen innerhalb des Unternehmens, die sich für Daten und deren Nutzungsmöglichkeiten einsetzen können. Sie können ein Vorbild sein, aber auch die Mitarbeiter unterstützen und ermutigen.

• Investieren Sie in datengetriebene Software: Damit können Sie bessere Entscheidungen treffen, da Sie Zugang zu mehr Informationen erhalten. Stellen Sie sicher, dass alle Mitarbeiter in Datenkompetenz geschult sind. Das bedeutet, dass sie wissen, wie man Daten liest, analysiert und Schlussfolgerungen aus ihnen zieht.

• Etablieren Sie einen datengetriebenen Decision-Making-Prozess: Dazu gehört die Festlegung klarer Richtlinien, wann Daten zur Entscheidungsfindung herangezogen werden sollten, und die Bestimmung, wer befugt ist, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.

• Schulung von Mitarbeitern und Management in der Datenanalyse: Dazu gehört, dass sie lernen, wie man Daten nutzt, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen.

• Nutzung von Daten zur Verbesserung der Abläufe: Dazu gehört die Nutzung von Daten zur Optimierung von Geschäftsprozessen, zur Ermittlung von verbesserungswürdigen Bereichen und zur Verfolgung von Fortschritten im Laufe der Zeit.

• Feiern Sie Erfolge: Eine datengetriebene Kultur lernt ständig dazu und entwickelt sich weiter, daher ist es wichtig, Erfolge zu feiern. Dies hilft den Mitarbeitern, motiviert zu bleiben und sich auf das Ziel zu konzentrieren, ein wirklich datengetriebenes Unternehmen zu werden.

Fazit

Data-Driven Decision-Making hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen Geschäftsentscheidungen treffen, zu revolutionieren. Unternehmen können durch die Nutzung von Daten, Vorhersagemodellen und KI fundierte Entscheidungen treffen, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Unternehmen müssen sich jedoch der Herausforderungen bewusst sein, die mit dieser Methode verbunden sind, z. B. Probleme mit der Datenqualität und -integrität, Verzerrungen in Algorithmen, ethische Überlegungen, falsche Zielsetzungen usw. Auch das Einholen von Feedback der Beteiligten ist wichtig, um sicherzustellen, dass alle Erwartungen erfüllt werden. Unternehmen sollten sich um eine kontinuierliche Verbesserung bemühen, indem sie ständig neue Daten sammeln und ihre Modelle verfeinern, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Mit der richtigen Risikobewertung und den richtigen Implementierungsstrategien überwiegen die Vorteile eines datengetriebenen Systems bei weitem die Risiken – bessere Kundenerfahrungen bis hin zu höheren Umsätzen und Erträgen sind nur einige Beispiele. Die datengetriebene Entscheidungsfindung wird auch in Zukunft die Art und Weise, wie Unternehmen heute arbeiten, prägen und ein integraler Bestandteil der Strategie jedes erfolgreichen Unternehmens bleiben.