{"id":235155,"date":"2023-02-01T10:16:26","date_gmt":"2023-02-01T08:16:26","guid":{"rendered":"https:\/\/insights.mtd.info\/die-4-groessten-hindernisse-bei-datengetriebenen-entscheidungen-und-ihre-bewaeltigung\/"},"modified":"2023-02-07T09:35:04","modified_gmt":"2023-02-07T07:35:04","slug":"die-4-groessten-hindernisse-bei-datengetriebenen-entscheidungen-und-ihre-bewaeltigung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/insights.mtd.info\/de\/die-4-groessten-hindernisse-bei-datengetriebenen-entscheidungen-und-ihre-bewaeltigung\/","title":{"rendered":"Die 4 gr\u00f6\u00dften Hindernisse bei datengetriebenen Entscheidungen und ihre Bew\u00e4ltigung"},"content":{"rendered":"<p>Die datengetriebene Entscheidungsfindung (<a href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/de\/data-driven-decision-making-erklaert-einfuehrung-bedeutung-beispiele-und-der-prozess-der-datengetriebenen-entscheidungsfindung\/\">Data-Driven Decision-Making, DDDM<\/a>) wird f\u00fcr den zuk\u00fcnftigen Erfolg von Unternehmen immer wichtiger. Durch die Nutzung von Daten und Analysen zur Entscheidungsfindung k\u00f6nnen Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die ihnen helfen, schneller und pr\u00e4ziser als je zuvor bessere Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n<p>Viele Unternehmen tun sich jedoch schwer mit der Einf\u00fchrung eines datengetriebenen Ansatzes, da es mehrere Hindernisse gibt, die den Fortschritt behindern oder die Integration von <a href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/de\/datengetriebenes-management-data-driven-management-ddm-erklaerung-und-einfuehrung\/\">datengetriebenem Management (DDM)<\/a> sogar v\u00f6llig blockieren.<\/p>\n<p>Am h\u00e4ufigsten sind dies der begrenzte Zugang zu Daten, Schwierigkeiten bei der Interpretation komplexer Datens\u00e4tze, mangelndes Wissen der Mitarbeiter \u00fcber die effektive Nutzung von Daten, keine datengetriebene Unternehmenskultur und eine unzureichende technologische Infrastruktur. Dar\u00fcber hinaus verhindern kulturelle Barrieren in den Unternehmen die breite Einf\u00fchrung einer datengetriebenen Denkweise. Um diese Herausforderungen zu \u00fcberwinden und eine erfolgreiche datengetriebene Strategie zu implementieren, sind das Engagement der Unternehmensleitung und angemessene Ressourcen f\u00fcr die Schulung der Mitarbeiter in den f\u00fcr die Nutzung von Big Data erforderlichen F\u00e4higkeiten erforderlich. Mit der richtigen Einstellung und der Unterst\u00fctzung auf allen Ebenen eines Unternehmens k\u00f6nnen Unternehmen die Fr\u00fcchte der fundierten Entscheidungen ernten, die auf der genauen Analyse der verf\u00fcgbaren Informationen und den daraus resultierenden Erkenntnissen basieren.<\/p>\n<p>In diesem Artikel werden einige der h\u00e4ufigsten Probleme bei der datengetriebenen Entscheidungsfindung (Data-Driven Decision-Making, DDDM) und Strategien zur \u00dcberwindung dieser Hindernisse vorgestellt.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_76 ez-toc-wrap-right-text counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Inhalts\u00fcbersicht<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/de\/die-4-groessten-hindernisse-bei-datengetriebenen-entscheidungen-und-ihre-bewaeltigung\/#Hindernis_1_Mangelnde_Datenqualitaet\" >Hindernis 1: Mangelnde Datenqualit\u00e4t<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/de\/die-4-groessten-hindernisse-bei-datengetriebenen-entscheidungen-und-ihre-bewaeltigung\/#Haeufige_Ursachen_fuer_schlechte_Datenqualitaet\" >H\u00e4ufige Ursachen f\u00fcr schlechte Datenqualit\u00e4t<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/de\/die-4-groessten-hindernisse-bei-datengetriebenen-entscheidungen-und-ihre-bewaeltigung\/#Strategien_zur_Verbesserung_der_Datenqualitaet\" >Strategien zur Verbesserung der Datenqualit\u00e4t<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/de\/die-4-groessten-hindernisse-bei-datengetriebenen-entscheidungen-und-ihre-bewaeltigung\/#Hindernis_2_Unzureichender_Datenzugang_und_unzureichende_Analysekapazitaeten\" >Hindernis 2: Unzureichender Datenzugang und unzureichende Analysekapazit\u00e4ten<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/de\/die-4-groessten-hindernisse-bei-datengetriebenen-entscheidungen-und-ihre-bewaeltigung\/#Haeufige_Probleme_mit_denen_Unternehmen_bei_Datenzugriff_und_-analyse_konfrontiert_sind\" >H\u00e4ufige Probleme, mit denen Unternehmen bei Datenzugriff und -analyse konfrontiert sind<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/de\/die-4-groessten-hindernisse-bei-datengetriebenen-entscheidungen-und-ihre-bewaeltigung\/#Strategien_zur_Verbesserung_des_Datenzugangs_und_der_Analysemoeglichkeiten\" >Strategien zur Verbesserung des Datenzugangs und der Analysem\u00f6glichkeiten<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/de\/die-4-groessten-hindernisse-bei-datengetriebenen-entscheidungen-und-ihre-bewaeltigung\/#Hindernis_3_Fehlende_Datenkultur\" >Hindernis 3: Fehlende Datenkultur<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/de\/die-4-groessten-hindernisse-bei-datengetriebenen-entscheidungen-und-ihre-bewaeltigung\/#Haeufige_Gruende_fuer_das_Fehlen_einer_Datenkultur_in_Unternehmen\" >H\u00e4ufige Gr\u00fcnde f\u00fcr das Fehlen einer Datenkultur in Unternehmen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/de\/die-4-groessten-hindernisse-bei-datengetriebenen-entscheidungen-und-ihre-bewaeltigung\/#Strategies_to_improve_and_promote_a_corporate_culture_for_data\" >Strategies to improve and promote a corporate culture for data<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/de\/die-4-groessten-hindernisse-bei-datengetriebenen-entscheidungen-und-ihre-bewaeltigung\/#Hindernis_4_Schwierigkeiten_bei_der_Interpretation_der_Datenkomplexitaet\" >Hindernis 4: Schwierigkeiten bei der Interpretation der Datenkomplexit\u00e4t<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/de\/die-4-groessten-hindernisse-bei-datengetriebenen-entscheidungen-und-ihre-bewaeltigung\/#Schlussfolgerungen\" >Schlussfolgerungen<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hindernis_1_Mangelnde_Datenqualitaet\"><\/span>Hindernis 1: Mangelnde Datenqualit\u00e4t<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die meisten Unternehmen denken, dass sie viele Daten haben, aber in Wirklichkeit haben sie nicht gen\u00fcgend Daten von guter Qualit\u00e4t. Datenqualit\u00e4t ist von entscheidender Bedeutung, da sie sich auf die Genauigkeit von Entscheidungen auswirkt, und ungenaue Daten k\u00f6nnen zu falschen Schlussfolgerungen f\u00fchren. In diesem Zusammenhang bezieht sich eine schlechte Datenqualit\u00e4t auf die geringe Genauigkeit, Vollst\u00e4ndigkeit, Konsistenz und Relevanz der Daten. F\u00fcr Unternehmen, die sich bei ihren Entscheidungen auf Daten st\u00fctzen, stellt dies eine gro\u00dfe Herausforderung dar.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Haeufige_Ursachen_fuer_schlechte_Datenqualitaet\"><\/span>H\u00e4ufige Ursachen f\u00fcr schlechte Datenqualit\u00e4t<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die folgenden Ursachen sind h\u00e4ufig f\u00fcr eine schlechte Datenqualit\u00e4t verantwortlich:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Fehlende Standardisierung<\/strong>: Das Fehlen eines einheitlichen Regelwerks und von Richtlinien f\u00fcr die Datenerhebung, -speicherung und -verwaltung. Ohne Standardisierung k\u00f6nnen die Daten inkonsistent sein, was zu Verwirrung und falschen Schlussfolgerungen f\u00fchrt.<\/li>\n<li><strong>Fehlende Werte<\/strong>: Dies ist der Fall, wenn wichtige Daten nicht erfasst, aufgezeichnet oder in das System eingegeben werden. Fehlende Werte k\u00f6nnen zu falschen oder unvollst\u00e4ndigen Analysen und Entscheidungen f\u00fchren.<\/li>\n<li><strong>Veraltete Informationen<\/strong>: Daten k\u00f6nnen schnell veraltet sein, was zu ungenauen oder irrelevanten Analysen und Entscheidungen f\u00fchrt. Unternehmen m\u00fcssen ihre Daten regelm\u00e4\u00dfig aktualisieren, um deren Genauigkeit und Relevanz zu gew\u00e4hrleisten.<\/li>\n<li><strong>Unstrukturierte Datens\u00e4tze<\/strong>: Unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder oder Audiodateien k\u00f6nnen schwierig zu verwalten und zu verarbeiten sein. Ohne eine angemessene Organisation und Strukturierung k\u00f6nnen die Daten un\u00fcbersichtlich und schwer zu verwenden sein.<\/li>\n<li><strong>Fehlende Datenverwaltung<\/strong>: Eine wirksame Datenverwaltung ist unerl\u00e4sslich, um die Qualit\u00e4t und Konsistenz der Daten zu gew\u00e4hrleisten. Ein Mangel an Governance kann zu inkonsistenten und falschen Daten und zu Schwierigkeiten bei der Verfolgung und Kontrolle des Datenzugriffs und der Datennutzung f\u00fchren.<\/li>\n<li><strong>Fehlende Datenvalidierung<\/strong>: Das Fehlen von Pr\u00fcfungen und Kontrollen, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, vollst\u00e4ndig und konsistent sind. Unternehmen k\u00f6nnen sich ohne \u00dcberpr\u00fcfung auf falsche oder unvollst\u00e4ndige Daten verlassen, was zu einer schlechten Entscheidungsfindung f\u00fchrt.<\/li>\n<\/ol>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Strategien_zur_Verbesserung_der_Datenqualitaet\"><\/span>Strategien zur Verbesserung der Datenqualit\u00e4t<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Die Einf\u00fchrung von Data-Governance-Richtlinien ist eine der besten Strategien zur Verbesserung der Datenqualit\u00e4t. Diese Richtlinien sollten einen Rahmen f\u00fcr die Regelung der Datenerfassung, -nutzung, -speicherung und -entsorgung enthalten. Sie sollten auch Richtlinien f\u00fcr die gemeinsame Nutzung von Daten, die Zugriffskontrolle, die Sicherheit und die Einhaltung von Gesetzen und Vorschriften enthalten. Dar\u00fcber hinaus sollten die Organisationen Standardverfahren f\u00fcr die Erfassung und Verwaltung von Daten einf\u00fchren, um deren Konsistenz und Genauigkeit zu gew\u00e4hrleisten. Dar\u00fcber hinaus sollten Organisationen Datenvalidierungsprozesse einf\u00fchren, um Fehler zu erkennen und die Vollst\u00e4ndigkeit der Daten zu \u00fcberpr\u00fcfen, bevor sie f\u00fcr die Entscheidungsfindung verwendet werden. Schlie\u00dflich sollten Unternehmen ihre Datenarchitektur regelm\u00e4\u00dfig \u00fcberpr\u00fcfen, um sicherzustellen, dass geeignete Systeme f\u00fcr die Speicherung, den Zugriff und die effektive Verwaltung von Daten vorhanden sind.<\/p>\n<p><strong>Hier sind einige g\u00e4ngige L\u00f6sungen f\u00fcr schlechte Datenqualit\u00e4t:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Sicherstellen, dass die Daten standardisiert, validiert und verwaltet werden.<\/li>\n<li>Regelm\u00e4\u00dfige Pr\u00fcfung und Bereinigung von Datens\u00e4tzen zur Gew\u00e4hrleistung der Genauigkeit.<\/li>\n<li>Einf\u00fchrung von Verfahren f\u00fcr die ordnungsgem\u00e4\u00dfe Erfassung, Speicherung und Verwendung von Daten.<\/li>\n<li>Investieren Sie in automatisierte Tools, um falsche oder fehlende Daten zu \u00fcberwachen, zu identifizieren und zu korrigieren.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hindernis_2_Unzureichender_Datenzugang_und_unzureichende_Analysekapazitaeten\"><\/span>Hindernis 2: Unzureichender Datenzugang und unzureichende Analysekapazit\u00e4ten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Datenzugriff und -analyse sind entscheidende Komponenten eines erfolgreichen datengetriebenen Decision-Making-Prozesses. Der Zugang zu den richtigen Daten ist unerl\u00e4sslich, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die sich positiv auf das Unternehmen auswirken. Die Durchf\u00fchrung genauer Analysen oder die Gewinnung aussagekr\u00e4ftiger Erkenntnisse kann ohne den Zugang zu den richtigen Daten und den analytischen F\u00e4higkeiten, die zur Gewinnung n\u00fctzlicher Informationen aus den Daten erforderlich sind, unm\u00f6glich sein.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Haeufige_Probleme_mit_denen_Unternehmen_bei_Datenzugriff_und_-analyse_konfrontiert_sind\"><\/span>H\u00e4ufige Probleme, mit denen Unternehmen bei Datenzugriff und -analyse konfrontiert sind<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Dies sind die h\u00e4ufigsten Probleme, wenn wir \u00fcber Hindernisse beim Datenzugang und bei der Datenanalyse sprechen:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Mangelnder Zugang zu Daten<\/strong>: Ein unzureichender Zugang zu Daten kann die F\u00e4higkeit eines Unternehmens einschr\u00e4nken, fundierte Entscheidungen zu treffen. Unternehmen ben\u00f6tigen einen angemessenen Zugang zu den richtigen Daten, um diese effektiv analysieren und interpretieren zu k\u00f6nnen.<\/li>\n<li><strong>Mangelnde Datenintegration<\/strong>: Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen ist unerl\u00e4sslich, um einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber die Daten zu erhalten. Ohne Integration sind Unternehmen darauf beschr\u00e4nkt, mit isolierten Datens\u00e4tzen zu arbeiten, die kein genaues Bild ihrer Datenlandschaft vermitteln.<\/li>\n<li><strong>Begrenzte analytische F\u00e4higkeiten<\/strong>: Unternehmen verf\u00fcgen m\u00f6glicherweise nicht \u00fcber die n\u00f6tigen F\u00e4higkeiten und Werkzeuge, um Daten genau zu analysieren und aussagekr\u00e4ftige Erkenntnisse zu gewinnen.<\/li>\n<li><strong>Fehlende Tools zur Datenvisualisierung<\/strong>: Die Visualisierung von Daten hilft Unternehmen, Trends zu verstehen, Fortschritte zu verfolgen und Verbesserungsm\u00f6glichkeiten zu erkennen. Ohne diese Werkzeuge ist es schwierig, wertvolle Erkenntnisse aus komplexen Datens\u00e4tzen zu gewinnen.<\/li>\n<li><strong>Fehlen von Benchmarking-Tools und Daten<\/strong>: Benchmarking erm\u00f6glicht es Unternehmen, ihre Leistung mit Branchenstandards zu vergleichen und Fortschritte im Laufe der Zeit zu verfolgen. Ohne diese Tools ist es f\u00fcr Unternehmen schwieriger, den Erfolg ihrer Entscheidungen zu messen. Plattformen wie <a href=\"https:\/\/app.jasper.ai\/docs\/edit\/https\/\/insights.mtd.info\/\">MoreThanDigital Insights<\/a> helfen bei der Auswertung und dem Vergleich relevanter Datens\u00e4tze.<\/li>\n<\/ol>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Strategien_zur_Verbesserung_des_Datenzugangs_und_der_Analysemoeglichkeiten\"><\/span>Strategien zur Verbesserung des Datenzugangs und der Analysem\u00f6glichkeiten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Zur Verbesserung des Datenzugriffs und der Analysefunktionen geh\u00f6rt die Optimierung der Datenspeicherung, des Abrufs und der Verarbeitung. Unternehmen sollten L\u00f6sungen einsetzen, die den Zugriff auf Daten \u00fcber mehrere Plattformen und Standorte hinweg erleichtern. Dazu geh\u00f6ren Technologien wie ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden), Datenbanken und Middleware, die bei der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen helfen.<\/p>\n<p>Neben den Tools sollten auch die Mitarbeiter einbezogen werden, um einen erfolgreichen Datenzugriff und eine erfolgreiche Analyse zu gew\u00e4hrleisten. Unternehmen brauchen Mitarbeiter mit den richtigen Kenntnissen und F\u00e4higkeiten, 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 F\u00e4higkeiten vermitteln, oder bei Bedarf externe Experten engagieren.<\/p>\n<p><strong>Im Folgenden finden Sie einige g\u00e4ngige L\u00f6sungen f\u00fcr einen besseren Datenzugang und bessere Analysef\u00e4higkeiten:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Implementierung geeigneter Datenwerkzeuge, um den Zugang zu Daten und Analysen zu erleichtern<\/li>\n<li>Investitionen in Analysesoftware und Zugang f\u00fcr die Mitarbeiter<\/li>\n<li>Einsatz von Datenvisualisierungstools zum leichteren Verst\u00e4ndnis der abgerufenen Daten<\/li>\n<li>Einrichtung von Benchmarking-Tools (z. B. MoreThanDigital Insights)<\/li>\n<li>Entwicklung einer datengetriebenen Kultur, die sicherstellt, dass jeder den Wert von Daten erkennt und die F\u00e4higkeit dazu in der gesamten Organisation aufgebaut wird<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hindernis_3_Fehlende_Datenkultur\"><\/span>Hindernis 3: Fehlende Datenkultur<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Eine datengetriebene Unternehmenskultur ist eine Kultur, in der Entscheidungen auf der Grundlage von Erkenntnissen getroffen werden, die aus Daten gewonnen wurden, anstatt sich ausschlie\u00dflich 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 f\u00fcr das Unternehmen f\u00fchren. Leider mangelt es vielen Unternehmen an dieser Kultur und sie verlassen sich bei wichtigen Gesch\u00e4ftsentscheidungen stark auf ihr Bauchgef\u00fchl und ihre subjektive Meinung. Infolgedessen verpassen sie wertvolle M\u00f6glichkeiten zur Optimierung ihrer Abl\u00e4ufe und zur Gewinnmaximierung. Ein Mangel an datengetriebener Unternehmenskultur kann f\u00fcr die meisten Unternehmen ein erhebliches Hindernis darstellen.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Haeufige_Gruende_fuer_das_Fehlen_einer_Datenkultur_in_Unternehmen\"><\/span>H\u00e4ufige Gr\u00fcnde f\u00fcr das Fehlen einer Datenkultur in Unternehmen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Dies sind die h\u00e4ufigsten Gr\u00fcnde, warum es keine datengetriebene Unternehmenskultur gibt:<\/p>\n<ol>\n<li>Fehlende Unterst\u00fctzung durch die F\u00fchrung: Unternehmen tun sich oft schwer damit, eine Datenkultur von oben nach unten zu implementieren, da die F\u00fchrungskr\u00e4fte und das obere Management oft z\u00f6gern, einen datengetriebenen Ansatz zu \u00fcbernehmen. Ohne eine starke Unterst\u00fctzung durch die F\u00fchrung ist es f\u00fcr Unternehmen schwierig, eine Datenkultur einzuf\u00fchren und aufrechtzuerhalten. Daher sollten Unternehmen sicherstellen, dass ihre F\u00fchrungskr\u00e4fte mit der Bedeutung datengetriebener Entscheidungsfindung vertraut sind und diese Botschaft im gesamten Unternehmen wirksam vermitteln k\u00f6nnen.<\/li>\n<li>Probleme mit der Organisationsstruktur und Hierarchie: Unzureichend definierte Organisationsstrukturen k\u00f6nnen ein zus\u00e4tzliches Hindernis f\u00fcr die Einf\u00fchrung einer Datenkultur darstellen. Ohne angemessene Rollen und Zust\u00e4ndigkeiten ist es f\u00fcr Unternehmen schwierig sicherzustellen, dass die Mitarbeiter verstehen, warum Daten wichtig sind und wie sie genutzt werden k\u00f6nnen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Organisationsstrukturen sollten so gestaltet sein, dass Daten effizient flie\u00dfen und alle Beteiligten ihre jeweilige Rolle im datengetriebenen Prozess kennen.<\/li>\n<li>Mangelnde Datenkompetenz der Mitarbeiter: Mangelndes Verst\u00e4ndnis und fehlende Wertsch\u00e4tzung f\u00fcr Daten innerhalb einer Organisation k\u00f6nnen ebenfalls verhindern, dass eine Datenkultur entsteht. Unternehmen sollten in Schulungsprogramme investieren, die ihre Mitarbeiter mit den F\u00e4higkeiten und dem Wissen ausstatten, das sie f\u00fcr die effektive Nutzung von Daten ben\u00f6tigen. Datenkompetenz k\u00f6nnte eine Kombination aus technischen, softwarebezogenen und analytischen F\u00e4higkeiten umfassen.<\/li>\n<li>Widerstand gegen Ver\u00e4nderungen: Bei der Einf\u00fchrung einer datengetriebenen Unternehmenskultur sto\u00dfen Unternehmen h\u00e4ufig auch auf den Widerstand einzelner Mitarbeiter. Es kann sein, dass die Mitarbeiter z\u00f6gern oder nicht bereit sind, die Ver\u00e4nderungen zu akzeptieren, die mit diesem Wandel einhergehen. Unternehmen m\u00fcssen diese Probleme erkennen und angehen, um einen reibungslosen \u00dcbergang und eine erfolgreiche Implementierung datengetriebener Entscheidungsprozesse zu gew\u00e4hrleisten.<\/li>\n<li>Fehlende Data Governance: Ohne angemessene Data Governance kann es f\u00fcr Unternehmen schwierig sein, auf die Daten zuzugreifen, die sie f\u00fcr fundierte Entscheidungen ben\u00f6tigen. Data Governance ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass Daten ordnungsgem\u00e4\u00df erfasst, gespeichert und analysiert werden, um die Effizienz und den Nutzen zu maximieren.<\/li>\n<li>Unzureichend definierte Prozesse f\u00fcr das Sammeln, Analysieren und Verwenden von Daten: Ohne klar definierte Prozesse f\u00fcr die Sammlung, Analyse und Nutzung von Daten sind Unternehmen m\u00f6glicherweise nicht in der Lage, den vollen Nutzen aus den ihnen zur Verf\u00fcgung stehenden Daten zu ziehen. Unternehmen m\u00fcssen transparente Prozesse und Richtlinien entwickeln, um ihre Daten effektiv zu nutzen.<\/li>\n<li>Mangel an verl\u00e4sslichen Daten und Erkenntnissen: Unternehmen haben m\u00f6glicherweise Schwierigkeiten, zuverl\u00e4ssige Datenquellen und Erkenntnisse zu finden. Ohne Zugang zu hochwertigen, genauen Informationen kann es f\u00fcr Entscheidungstr\u00e4ger schwierig sein, fundierte Entscheidungen zu treffen. Unternehmen sollten in Datenquellen (interne, z. B. Websites, <a href=\"https:\/\/de.six.ms\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CRM und ERP<\/a>) oder externe Analyseanbieter (z. B. Gartner, Forrester, <a href=\"https:\/\/insights.mtd.info\/de\/\">MoreThanDigital Insights<\/a>) und Tools investieren, die verl\u00e4ssliche Erkenntnisse f\u00fcr eine bessere Entscheidungsfindung liefern k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ol>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Strategies_to_improve_and_promote_a_corporate_culture_for_data\"><\/span>Strategies to improve and promote a corporate culture for data<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Jede gute datengetriebene Unternehmenskultur muss ein datenfokussiertes F\u00fchrungsteam aufbauen, das Daten und Erkenntnisse versteht und danach handelt. Die F\u00fchrungskr\u00e4fte sollten sicherstellen, dass ihre Organisationen \u00fcber die entsprechenden Ressourcen und Mitarbeiter verf\u00fcgen, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Das F\u00fchrungsteam sollte auch daf\u00fcr sorgen, dass datengetriebenen Initiativen die n\u00f6tige Aufmerksamkeit und Unterst\u00fctzung (vielleicht sogar Priorit\u00e4t) zuteil wird. Dazu geh\u00f6rt auch, dass Anreize f\u00fcr die Mitarbeiter geschaffen werden, damit sie Daten f\u00fcr ihre Entscheidungen nutzen.<\/p>\n<p>Damit eine datengetriebene Unternehmenskultur funktioniert, ist es unerl\u00e4sslich, 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 einflie\u00dfen lassen k\u00f6nnen. Ein einfacher Trick ist die Implementierung von KPIs und Insights in die t\u00e4glichen Arbeitsmittel der Mitarbeiter, z. B. durch die Anzeige relevanter KPIs f\u00fcr die jeweilige Person in ihrem Intranet-Portal oder durch die Versendung t\u00e4glicher\/w\u00f6chentlicher automatisierter Datenberichte, so dass dies ganz selbstverst\u00e4ndlich wird.<\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus ist es wichtig, die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und Teams f\u00fcr den Datenaustausch und mehr zu f\u00f6rdern. Dies kann erreicht werden, indem ein gemeinsames Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr entwickelt wird, wie Daten die Gesch\u00e4ftsziele unterst\u00fctzen k\u00f6nnen, und indem &#8222;Datenbotschafter&#8220; identifiziert und gef\u00f6rdert werden, die die Macht der datengetriebenen Entscheidungsfindung verstehen.<\/p>\n<p><strong>Hier sind einige allgemeine L\u00f6sungen, die Ihnen helfen, eine Unternehmenskultur f\u00fcr Daten zu schaffen:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Sicherstellen, dass das F\u00fchrungsteam datenorientiert wird<\/li>\n<li>Investitionen in Schulung und Ausbildung, um die Datenkompetenz der Mitarbeiter zu erh\u00f6hen<\/li>\n<li>Schaffung eines Gef\u00fchls der Eigenverantwortung f\u00fcr Daten und Analysen f\u00fcr jeden Mitarbeiter<\/li>\n<li>Identifizierung und F\u00f6rderung von &#8222;Datenbotschaftern&#8220;, die als interne Stimme fungieren<\/li>\n<li>Machen Sie Daten zu einer &#8222;neuen Normalit\u00e4t&#8220;, indem Sie KPIs und Berichte in Intranets, Dashboards, anderen Berichten, Meetings und Managemententscheidungen einf\u00fchren<\/li>\n<li>F\u00f6rdern Sie die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und Teams, indem Sie ein gemeinsames Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr entwickeln, wie Daten die Gesch\u00e4ftsziele unterst\u00fctzen k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hindernis_4_Schwierigkeiten_bei_der_Interpretation_der_Datenkomplexitaet\"><\/span>Hindernis 4: Schwierigkeiten bei der Interpretation der Datenkomplexit\u00e4t<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Analyse komplexer Datens\u00e4tze kann entmutigend sein, insbesondere f\u00fcr weniger erfahrenes Personal. Das liegt an der schieren Menge der verf\u00fcgbaren 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 erm\u00f6glichen, komplexe Datens\u00e4tze schnell und pr\u00e4zise zu interpretieren. Unternehmen k\u00f6nnen auch datengetriebene Entscheidungsfindungs-Workshops oder Seminare entwickeln, die den Mitarbeitern die Bedeutung der Nutzung von Daten f\u00fcr fundierte Entscheidungen n\u00e4her bringen.<\/p>\n<p><strong>Hier sind einige g\u00e4ngige L\u00f6sungen, die Ihnen bei der Interpretation komplexer Daten helfen:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Investitionen in Schulungen und Datenvisualisierungstools, die es den Mitarbeitern erm\u00f6glichen, komplexe Datens\u00e4tze schnell zu analysieren<\/li>\n<li>Entwickeln Sie datengetriebene Decision-Making-Workshops oder Seminare, die den Mitarbeitern helfen, komplexe Daten besser zu verstehen.<\/li>\n<li>Einsatz von &#8222;Datenbotschaftern&#8220;, die als interne &#8222;\u00dcbersetzer&#8220; f\u00fcr andere Mitarbeiter fungieren k\u00f6nnen<\/li>\n<li>Konsultieren Sie externe Experten, wie Sie Ihre Daten besser pr\u00e4sentieren oder organisieren k\u00f6nnen, um die Komplexit\u00e4t zu reduzieren.<\/li>\n<li>Bewerten Sie, ob die Komplexit\u00e4t notwendig ist, und finden Sie gegebenenfalls einfachere L\u00f6sungen.<\/li>\n<li>Melden Sie sich regelm\u00e4\u00dfig bei Ihren Mitarbeitern, wenn sie Komplexit\u00e4t und Schwierigkeiten erleben &#8211; holen Sie sich schnell und h\u00e4ufig Feedback.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Schlussfolgerungen\"><\/span>Schlussfolgerungen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Unternehmen m\u00fcssen die h\u00e4ufigsten Hindernisse bei der datengetriebenen Entscheidungsfindung angehen, um eine florierende Datenkultur zu f\u00f6rdern, die zu besseren Entscheidungen, schnelleren Ergebnissen und weniger Reibungsverlusten f\u00fchrt. F\u00fchrungskr\u00e4fte sollten sicherstellen, dass ihre Organisationen \u00fcber die Ressourcen und das Personal verf\u00fcgen, die f\u00fcr datengetriebene Entscheidungen erforderlich sind, und ihre Mitarbeiter in der Interpretation und Umsetzung von Datenerkenntnissen schulen und weiterbilden. Dar\u00fcber hinaus kann die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und Teams gef\u00f6rdert werden, indem ein gemeinsames Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr entwickelt wird, wie Daten die Gesch\u00e4ftsziele unterst\u00fctzen k\u00f6nnen, und indem &#8222;Datenbotschafter&#8220; identifiziert werden, die die M\u00f6glichkeiten datengetriebener Entscheidungsfindung verstehen und intern kommunizieren.<\/p>\n<p>Indem sie diese Probleme direkt angehen, k\u00f6nnen Unternehmen eine Umgebung schaffen, in der jeder versteht, wie wichtig die Nutzung von Daten ist, wenn es darum geht, Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Lernen Sie die 4 h\u00e4ufigsten Hindernisse f\u00fcr datengetriebene Decision-Making in jeder Organisation kennen. 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