Die datengetriebene Entscheidungsfindung (Data-Driven Decision-Making, DDDM) wird für den zukünftigen Erfolg von Unternehmen immer wichtiger. Durch die Nutzung von Daten und Analysen zur Entscheidungsfindung können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die ihnen helfen, schneller und präziser als je zuvor bessere Entscheidungen zu treffen.

Viele Unternehmen tun sich jedoch schwer mit der Einführung eines datengetriebenen Ansatzes, da es mehrere Hindernisse gibt, die den Fortschritt behindern oder die Integration von datengetriebenem Management (DDM) sogar völlig blockieren.

Am häufigsten sind dies der begrenzte Zugang zu Daten, Schwierigkeiten bei der Interpretation komplexer Datensätze, mangelndes Wissen der Mitarbeiter über die effektive Nutzung von Daten, keine datengetriebene Unternehmenskultur und eine unzureichende technologische Infrastruktur. Darüber hinaus verhindern kulturelle Barrieren in den Unternehmen die breite Einführung einer datengetriebenen Denkweise. Um diese Herausforderungen zu überwinden und eine erfolgreiche datengetriebene Strategie zu implementieren, sind das Engagement der Unternehmensleitung und angemessene Ressourcen für die Schulung der Mitarbeiter in den für die Nutzung von Big Data erforderlichen Fähigkeiten erforderlich. Mit der richtigen Einstellung und der Unterstützung auf allen Ebenen eines Unternehmens können Unternehmen die Früchte der fundierten Entscheidungen ernten, die auf der genauen Analyse der verfügbaren Informationen und den daraus resultierenden Erkenntnissen basieren.

In diesem Artikel werden einige der häufigsten Probleme bei der datengetriebenen Entscheidungsfindung (Data-Driven Decision-Making, DDDM) und Strategien zur Überwindung dieser Hindernisse vorgestellt.

Hindernis 1: Mangelnde Datenqualität

Die meisten Unternehmen denken, dass sie viele Daten haben, aber in Wirklichkeit haben sie nicht genügend Daten von guter Qualität. Datenqualität ist von entscheidender Bedeutung, da sie sich auf die Genauigkeit von Entscheidungen auswirkt, und ungenaue Daten können zu falschen Schlussfolgerungen führen. In diesem Zusammenhang bezieht sich eine schlechte Datenqualität auf die geringe Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Relevanz der Daten. Für Unternehmen, die sich bei ihren Entscheidungen auf Daten stützen, stellt dies eine große Herausforderung dar.

Häufige Ursachen für schlechte Datenqualität

Die folgenden Ursachen sind häufig für eine schlechte Datenqualität verantwortlich:

1. Fehlende Standardisierung: Das Fehlen eines einheitlichen Regelwerks und von Richtlinien für die Datenerhebung, -speicherung und -verwaltung. Ohne Standardisierung können die Daten inkonsistent sein, was zu Verwirrung und falschen Schlussfolgerungen führt.
2. Fehlende Werte: Dies ist der Fall, wenn wichtige Daten nicht erfasst, aufgezeichnet oder in das System eingegeben werden. Fehlende Werte können zu falschen oder unvollständigen Analysen und Entscheidungen führen.
3. Veraltete Informationen: Daten können schnell veraltet sein, was zu ungenauen oder irrelevanten Analysen und Entscheidungen führt. Unternehmen müssen ihre Daten regelmäßig aktualisieren, um deren Genauigkeit und Relevanz zu gewährleisten.
4. Unstrukturierte Datensätze: Unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder oder Audiodateien können schwierig zu verwalten und zu verarbeiten sein. Ohne eine angemessene Organisation und Strukturierung können die Daten unübersichtlich und schwer zu verwenden sein.
5. Fehlende Datenverwaltung: Eine wirksame Datenverwaltung ist unerlässlich, um die Qualität und Konsistenz der Daten zu gewährleisten. Ein Mangel an Governance kann zu inkonsistenten und falschen Daten und zu Schwierigkeiten bei der Verfolgung und Kontrolle des Datenzugriffs und der Datennutzung führen.
6. Fehlende Datenvalidierung: Das Fehlen von Prüfungen und Kontrollen, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, vollständig und konsistent sind. Unternehmen können sich ohne Überprüfung auf falsche oder unvollständige Daten verlassen, was zu einer schlechten Entscheidungsfindung führt.

Strategien zur Verbesserung der Datenqualität

Die Einführung von Data-Governance-Richtlinien ist eine der besten Strategien zur Verbesserung der Datenqualität. Diese Richtlinien sollten einen Rahmen für die Regelung der Datenerfassung, -nutzung, -speicherung und -entsorgung enthalten. Sie sollten auch Richtlinien für die gemeinsame Nutzung von Daten, die Zugriffskontrolle, die Sicherheit und die Einhaltung von Gesetzen und Vorschriften enthalten. Darüber hinaus sollten die Organisationen Standardverfahren für die Erfassung und Verwaltung von Daten einführen, um deren Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten. Darüber hinaus sollten Organisationen Datenvalidierungsprozesse einführen, um Fehler zu erkennen und die Vollständigkeit der Daten zu überprüfen, bevor sie für die Entscheidungsfindung verwendet werden. Schließlich sollten Unternehmen ihre Datenarchitektur regelmäßig überprüfen, um sicherzustellen, dass geeignete Systeme für die Speicherung, den Zugriff und die effektive Verwaltung von Daten vorhanden sind.

Hier sind einige gängige Lösungen für schlechte Datenqualität:

• Sicherstellen, dass die Daten standardisiert, validiert und verwaltet werden.
• Regelmäßige Prüfung und Bereinigung von Datensätzen zur Gewährleistung der Genauigkeit.
• Einführung von Verfahren für die ordnungsgemäße Erfassung, Speicherung und Verwendung von Daten.
• Investieren Sie in automatisierte Tools, um falsche oder fehlende Daten zu überwachen, zu identifizieren und zu korrigieren.

Hindernis 2: Unzureichender Datenzugang und unzureichende Analysekapazitäten

Datenzugriff und -analyse sind entscheidende Komponenten eines erfolgreichen datengetriebenen Decision-Making-Prozesses. Der Zugang zu den richtigen Daten ist unerlässlich, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die sich positiv auf das Unternehmen auswirken. Die Durchführung genauer Analysen oder die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse kann ohne den Zugang zu den richtigen Daten und den analytischen Fähigkeiten, die zur Gewinnung nützlicher Informationen aus den Daten erforderlich sind, unmöglich sein.

Häufige Probleme, mit denen Unternehmen bei Datenzugriff und -analyse konfrontiert sind

Dies sind die häufigsten Probleme, wenn wir über Hindernisse beim Datenzugang und bei der Datenanalyse sprechen:

1. Mangelnder Zugang zu Daten: Ein unzureichender Zugang zu Daten kann die Fähigkeit eines Unternehmens einschränken, fundierte Entscheidungen zu treffen. Unternehmen benötigen einen angemessenen Zugang zu den richtigen Daten, um diese effektiv analysieren und interpretieren zu können.
2. Mangelnde Datenintegration: Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen ist unerlässlich, um einen umfassenden Überblick über die Daten zu erhalten. Ohne Integration sind Unternehmen darauf beschränkt, mit isolierten Datensätzen zu arbeiten, die kein genaues Bild ihrer Datenlandschaft vermitteln.
3. Begrenzte analytische Fähigkeiten: Unternehmen verfügen möglicherweise nicht über die nötigen Fähigkeiten und Werkzeuge, um Daten genau zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
4. Fehlende Tools zur Datenvisualisierung: Die Visualisierung von Daten hilft Unternehmen, Trends zu verstehen, Fortschritte zu verfolgen und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen. Ohne diese Werkzeuge ist es schwierig, wertvolle Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu gewinnen.
5. Fehlen von Benchmarking-Tools und Daten: Benchmarking ermöglicht es Unternehmen, ihre Leistung mit Branchenstandards zu vergleichen und Fortschritte im Laufe der Zeit zu verfolgen. Ohne diese Tools ist es für Unternehmen schwieriger, den Erfolg ihrer Entscheidungen zu messen. Plattformen wie MoreThanDigital Insights helfen bei der Auswertung und dem Vergleich relevanter Datensätze.

Strategien zur Verbesserung des Datenzugangs und der Analysemöglichkeiten

Zur Verbesserung des Datenzugriffs und der Analysefunktionen gehört die Optimierung der Datenspeicherung, des Abrufs und der Verarbeitung. Unternehmen sollten Lösungen einsetzen, die den Zugriff auf Daten über mehrere Plattformen und Standorte hinweg erleichtern. Dazu gehören Technologien wie ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden), Datenbanken und Middleware, die bei der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen helfen.

Neben den Tools sollten auch die Mitarbeiter einbezogen werden, um einen erfolgreichen Datenzugriff und eine erfolgreiche Analyse zu gewährleisten. Unternehmen brauchen Mitarbeiter mit den richtigen Kenntnissen und Fähigkeiten, um Daten zu analysieren, Ergebnisse zu interpretieren und Entscheidungen auf der Grundlage der aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse zu treffen. Unternehmen sollten auch in Schulungsprogramme investieren, die ihren Mitarbeitern diese Fähigkeiten vermitteln, oder bei Bedarf externe Experten engagieren.

Im Folgenden finden Sie einige gängige Lösungen für einen besseren Datenzugang und bessere Analysefähigkeiten:

• Implementierung geeigneter Datenwerkzeuge, um den Zugang zu Daten und Analysen zu erleichtern
• Investitionen in Analysesoftware und Zugang für die Mitarbeiter
• Einsatz von Datenvisualisierungstools zum leichteren Verständnis der abgerufenen Daten
• Einrichtung von Benchmarking-Tools (z. B. MoreThanDigital Insights)
• Entwicklung einer datengetriebenen Kultur, die sicherstellt, dass jeder den Wert von Daten erkennt und die Fähigkeit dazu in der gesamten Organisation aufgebaut wird

Hindernis 3: Fehlende Datenkultur

Eine datengetriebene Unternehmenskultur ist eine Kultur, in der Entscheidungen auf der Grundlage von Erkenntnissen getroffen werden, die aus Daten gewonnen wurden, anstatt sich ausschließlich auf Intuition oder Erfahrung zu verlassen. Diese Kultur legt den Schwerpunkt auf die Nutzung von Daten, um fundierte, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen, die letztendlich zu besseren Ergebnissen für das Unternehmen führen. Leider mangelt es vielen Unternehmen an dieser Kultur und sie verlassen sich bei wichtigen Geschäftsentscheidungen stark auf ihr Bauchgefühl und ihre subjektive Meinung. Infolgedessen verpassen sie wertvolle Möglichkeiten zur Optimierung ihrer Abläufe und zur Gewinnmaximierung. Ein Mangel an datengetriebener Unternehmenskultur kann für die meisten Unternehmen ein erhebliches Hindernis darstellen.

Häufige Gründe für das Fehlen einer Datenkultur in Unternehmen

Dies sind die häufigsten Gründe, warum es keine datengetriebene Unternehmenskultur gibt:

1. Fehlende Unterstützung durch die Führung: Unternehmen tun sich oft schwer damit, eine Datenkultur von oben nach unten zu implementieren, da die Führungskräfte und das obere Management oft zögern, einen datengetriebenen Ansatz zu übernehmen. Ohne eine starke Unterstützung durch die Führung ist es für Unternehmen schwierig, eine Datenkultur einzuführen und aufrechtzuerhalten. Daher sollten Unternehmen sicherstellen, dass ihre Führungskräfte mit der Bedeutung datengetriebener Entscheidungsfindung vertraut sind und diese Botschaft im gesamten Unternehmen wirksam vermitteln können.
2. Probleme mit der Organisationsstruktur und Hierarchie: Unzureichend definierte Organisationsstrukturen können ein zusätzliches Hindernis für die Einführung einer Datenkultur darstellen. Ohne angemessene Rollen und Zuständigkeiten ist es für Unternehmen schwierig sicherzustellen, dass die Mitarbeiter verstehen, warum Daten wichtig sind und wie sie genutzt werden können, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Organisationsstrukturen sollten so gestaltet sein, dass Daten effizient fließen und alle Beteiligten ihre jeweilige Rolle im datengetriebenen Prozess kennen.
3. Mangelnde Datenkompetenz der Mitarbeiter: Mangelndes Verständnis und fehlende Wertschätzung für Daten innerhalb einer Organisation können ebenfalls verhindern, dass eine Datenkultur entsteht. Unternehmen sollten in Schulungsprogramme investieren, die ihre Mitarbeiter mit den Fähigkeiten und dem Wissen ausstatten, das sie für die effektive Nutzung von Daten benötigen. Datenkompetenz könnte eine Kombination aus technischen, softwarebezogenen und analytischen Fähigkeiten umfassen.
4. Widerstand gegen Veränderungen: Bei der Einführung einer datengetriebenen Unternehmenskultur stoßen Unternehmen häufig auch auf den Widerstand einzelner Mitarbeiter. Es kann sein, dass die Mitarbeiter zögern oder nicht bereit sind, die Veränderungen zu akzeptieren, die mit diesem Wandel einhergehen. Unternehmen müssen diese Probleme erkennen und angehen, um einen reibungslosen Übergang und eine erfolgreiche Implementierung datengetriebener Entscheidungsprozesse zu gewährleisten.
5. Fehlende Data Governance: Ohne angemessene Data Governance kann es für Unternehmen schwierig sein, auf die Daten zuzugreifen, die sie für fundierte Entscheidungen benötigen. Data Governance ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass Daten ordnungsgemäß erfasst, gespeichert und analysiert werden, um die Effizienz und den Nutzen zu maximieren.
6. Unzureichend definierte Prozesse für das Sammeln, Analysieren und Verwenden von Daten: Ohne klar definierte Prozesse für die Sammlung, Analyse und Nutzung von Daten sind Unternehmen möglicherweise nicht in der Lage, den vollen Nutzen aus den ihnen zur Verfügung stehenden Daten zu ziehen. Unternehmen müssen transparente Prozesse und Richtlinien entwickeln, um ihre Daten effektiv zu nutzen.
7. Mangel an verlässlichen Daten und Erkenntnissen: Unternehmen haben möglicherweise Schwierigkeiten, zuverlässige Datenquellen und Erkenntnisse zu finden. Ohne Zugang zu hochwertigen, genauen Informationen kann es für Entscheidungsträger schwierig sein, fundierte Entscheidungen zu treffen. Unternehmen sollten in Datenquellen (interne, z. B. Websites, CRM und ERP) oder externe Analyseanbieter (z. B. Gartner, Forrester, MoreThanDigital Insights) und Tools investieren, die verlässliche Erkenntnisse für eine bessere Entscheidungsfindung liefern können.

Strategies to improve and promote a corporate culture for data

Jede gute datengetriebene Unternehmenskultur muss ein datenfokussiertes Führungsteam aufbauen, das Daten und Erkenntnisse versteht und danach handelt. Die Führungskräfte sollten sicherstellen, dass ihre Organisationen über die entsprechenden Ressourcen und Mitarbeiter verfügen, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Das Führungsteam sollte auch dafür sorgen, dass datengetriebenen Initiativen die nötige Aufmerksamkeit und Unterstützung (vielleicht sogar Priorität) zuteil wird. Dazu gehört auch, dass Anreize für die Mitarbeiter geschaffen werden, damit sie Daten für ihre Entscheidungen nutzen.

Damit eine datengetriebene Unternehmenskultur funktioniert, ist es unerlässlich, ALLE Mitarbeiter in der Nutzung von Daten zu schulen. Unternehmen sollten in Programme und Schulungen investieren, um den Mitarbeitern beizubringen, wie sie Datenerkenntnisse interpretieren und in Entscheidungsprozesse einfließen lassen können. Ein einfacher Trick ist die Implementierung von KPIs und Insights in die täglichen Arbeitsmittel der Mitarbeiter, z. B. durch die Anzeige relevanter KPIs für die jeweilige Person in ihrem Intranet-Portal oder durch die Versendung täglicher/wöchentlicher automatisierter Datenberichte, so dass dies ganz selbstverständlich wird.

Darüber hinaus ist es wichtig, die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und Teams für den Datenaustausch und mehr zu fördern. Dies kann erreicht werden, indem ein gemeinsames Verständnis dafür entwickelt wird, wie Daten die Geschäftsziele unterstützen können, und indem „Datenbotschafter“ identifiziert und gefördert werden, die die Macht der datengetriebenen Entscheidungsfindung verstehen.

Hier sind einige allgemeine Lösungen, die Ihnen helfen, eine Unternehmenskultur für Daten zu schaffen:

• Sicherstellen, dass das Führungsteam datenorientiert wird
• Investitionen in Schulung und Ausbildung, um die Datenkompetenz der Mitarbeiter zu erhöhen
• Schaffung eines Gefühls der Eigenverantwortung für Daten und Analysen für jeden Mitarbeiter
• Identifizierung und Förderung von „Datenbotschaftern“, die als interne Stimme fungieren
• Machen Sie Daten zu einer „neuen Normalität“, indem Sie KPIs und Berichte in Intranets, Dashboards, anderen Berichten, Meetings und Managemententscheidungen einführen
• Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und Teams, indem Sie ein gemeinsames Verständnis dafür entwickeln, wie Daten die Geschäftsziele unterstützen können.

Hindernis 4: Schwierigkeiten bei der Interpretation der Datenkomplexität

Die Analyse komplexer Datensätze kann entmutigend sein, insbesondere für weniger erfahrenes Personal. Das liegt an der schieren Menge der verfügbaren Daten, die es schwierig macht, Muster zu finden oder einen Sinn darin zu erkennen. Um diese Herausforderung zu meistern, sollten Unternehmen in Schulungen und Datenvisualisierungstools investieren, die es den Mitarbeitern ermöglichen, komplexe Datensätze schnell und präzise zu interpretieren. Unternehmen können auch datengetriebene Entscheidungsfindungs-Workshops oder Seminare entwickeln, die den Mitarbeitern die Bedeutung der Nutzung von Daten für fundierte Entscheidungen näher bringen.

Hier sind einige gängige Lösungen, die Ihnen bei der Interpretation komplexer Daten helfen:

• Investitionen in Schulungen und Datenvisualisierungstools, die es den Mitarbeitern ermöglichen, komplexe Datensätze schnell zu analysieren
• Entwickeln Sie datengetriebene Decision-Making-Workshops oder Seminare, die den Mitarbeitern helfen, komplexe Daten besser zu verstehen.
• Einsatz von „Datenbotschaftern“, die als interne „Übersetzer“ für andere Mitarbeiter fungieren können
• Konsultieren Sie externe Experten, wie Sie Ihre Daten besser präsentieren oder organisieren können, um die Komplexität zu reduzieren.
• Bewerten Sie, ob die Komplexität notwendig ist, und finden Sie gegebenenfalls einfachere Lösungen.
• Melden Sie sich regelmäßig bei Ihren Mitarbeitern, wenn sie Komplexität und Schwierigkeiten erleben – holen Sie sich schnell und häufig Feedback.

Schlussfolgerungen

Unternehmen müssen die häufigsten Hindernisse bei der datengetriebenen Entscheidungsfindung angehen, um eine florierende Datenkultur zu fördern, die zu besseren Entscheidungen, schnelleren Ergebnissen und weniger Reibungsverlusten führt. Führungskräfte sollten sicherstellen, dass ihre Organisationen über die Ressourcen und das Personal verfügen, die für datengetriebene Entscheidungen erforderlich sind, und ihre Mitarbeiter in der Interpretation und Umsetzung von Datenerkenntnissen schulen und weiterbilden. Darüber hinaus kann die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und Teams gefördert werden, indem ein gemeinsames Verständnis dafür entwickelt wird, wie Daten die Geschäftsziele unterstützen können, und indem „Datenbotschafter“ identifiziert werden, die die Möglichkeiten datengetriebener Entscheidungsfindung verstehen und intern kommunizieren.

Indem sie diese Probleme direkt angehen, können Unternehmen eine Umgebung schaffen, in der jeder versteht, wie wichtig die Nutzung von Daten ist, wenn es darum geht, Entscheidungen zu treffen.