Die Kluft zwischen der Menge der verfügbaren Daten und den wichtigen unternehmerischen Entscheidungen wird immer größer. Eine Demokratisierung von Daten auf allen beruflichen Ebenen ist unerlässlich, um bessere Unternehmenserfolge zu erzielen. [...]
Es gibt sie in jedem Unternehmen und in der Regel zu Haufe: Daten. Sie werden erfasst und gespeichert. Aber was geschieht mit diesen Informationen? Eine von uns durchgeführte Studie namens “Closing the Data Decision Gap” kommt zu der Erkenntnis, dass häufig strategische und operative Entscheidungen “aus dem Bauch heraus” und nicht auf Grundlage von Daten getroffen werden.
Es gibt eine immer größere Lücke zwischen der Menge an verfügbaren Daten und den wichtigen Entscheidungen, die auf jeder Ebene eines Unternehmens tagtäglich getroffen werden.
Untersucht wurden hierfür Engpässe, organisatorische Barrieren und technologische Hindernisse, die eine datengestützte Entscheidungsfindung behindern. Dabei haben Daten ein großes Potenzial, ein Unternehmen und seine Mitarbeiter:innen nach vorne zu bringen. Wenn sie richtig genutzt werden.
Hürden beim Zugriff erschweren datengesteuerte Entscheidungen
Obwohl Dateneinblicke zunehmend verfügbar sind, verhindern organisatorische und technische Hindernisse die allgemeine Demokratisierung von Daten und erschweren den Mitarbeiter:innen damit, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Die bereits vorhandenen Tools sind zu wenig mit dem tatsächlichen Arbeitsprozess verbunden. Es fehlt an Schulungen für die richtige Nutzung. Stattdessen verlassen sich Unternehmen weiterhin auf einige wenige interne oder externe Daten-Analyst:innen. Damit bleiben die erfassten Daten bei einer bestimmten Gruppe von Mitarbeiter:innen, die über exklusives Verständnis und Wissen verfügen.
Die Studienteilnehmer:innen gaben an, dass die zur Verfügung gestellten Werkzeuge für die Datenauswertung zu kompliziert und spezialisiert sind. Je komplexer diese sind, desto mehr distanzieren sie sich vom Arbeitsalltag. Weil es an entsprechenden Tools mangelt, finden Mitarbeiter:innen keinen richtigen Zugang zu Daten. Folgende Gründe werden dafür genannt:
- 28% die Umsetzung ist zu komplex
- 24% fehlende Integration in den Arbeitsalltag
- 20% Mangel an Zeit und Geld für die Umsetzung
- 12% verfügen nicht über die richtige Hardware
Investitionen in Erfassung, Speicherung und Datenanalyse reichen nicht aus
55% der Befragten gaben an, dass trotz der Investitionen in die Erfassung, Speicherung und Analyse von Daten wichtige operative und strategische Entscheidungen dennoch “aus dem Bauch heraus” getroffen werden und nicht auf Grundlage von Daten. Die Kluft zwischen den Zahlen und der Entscheidungsfindung hat sich nicht verringert.
Zudem gibt es eine positive Korrelation zwischen Führungskräften, die Entscheidung “aus dem Bauch heraus” treffen und der Einschätzung der Befragten, dass sich das Unternehmen nicht genug verändert hat in den letzten Jahren.
Des Weiteren befürchten sie, dass die Datenfragmentierung mit der Zeit exponentiell zunehmen wird. Für die Befragten sind die drei größten technischen Probleme für eine bessere Datenimplementierung folgende:
1. Komplexität der Implementierung
2. Mangelnde Integration in den Arbeitsalltag
3. Fehlende Zeit oder Geld für die Umsetzung
Datenfragmentierung verringert Vertrauen in Daten
31% gaben an, dass die Zahl der Daten Engpässe in ihrem Unternehmen im Laufe der Zeit erheblich oder exponentiell zunehmen wird. Mangel an Informationen und Datenfragmentierung sind nicht nur eine Frage der Ineffizienz, sondern sie verringern das Vertrauen in die Daten. Sie vermindern die Aussagekraft einer bestimmten gewonnenen Erkenntnis.
Wenn diese nicht korrigiert werden, können diese ein Vorwand dafür sein, Investitionen in wichtige Tools zu vermeiden. Die Unternehmen sollten in Werkzeuge investieren, die einfach zu benutzen sind, sich leicht in die bestehenden Arbeitsabläufe integrieren lassen und keine umfangreichen Schulungen erfordern.
Data-Analyst:innen geben folgende acht Attribute an, die für Business Intelligence Tools wichtig sind:
- Korrektheit der Daten
- Umfassende Daten
- Geschwindigkeit der Einblicke
- Effizienz des Datenabrufs
- Einfacher Gebrauch des Tools
- Effizienz des Datenlebenszyklus
- Endgültige Kosten für die Nutzung der Daten
- Häufigkeit der Nutzung des Tools
Einmal Daten für alle, bitte!
Die Befragten äußerten Bedenken darüber, dass Führungskräfte Daten bei der Entscheidungsfindung weiterhin ignorieren oder zu gering bewerten, obwohl sie immer häufiger zur Verfügung stehen und die Tools in der Lage sind, aussagekräftige Erkenntnisse über das Unternehmen zu gewinnen.
Mitarbeiter:innen müssen nicht nur sehen, dass Führungskräfte nach diesen Daten handeln, sondern sie sollten auch in ihrer eigenen unternehmerischen Rolle zum Umgang mit Daten befähigt werden.
Alle Mitarbeiter:innen profitieren innerhalb eines Unternehmens davon, wenn sie Zugang zu Tools haben, die maßgeschneidert für die Arbeitsabläufe und Geschäftsprozesse sind und sofortige Einblicke liefern: barrierefrei, verständlich und zielführend.
Die Lücken zwischen Theorie und Praxis schließen
Diese Datenentscheidungslücke stellt ein übergeordnetes Change-Management-Problem dar, das sich nicht über Nacht lösen wird. Um datengesteuert zu handeln, muss ein Unternehmen mehr tun, als Daten zu erfassen, zu speichern und Zugriff zu gewähren. Unternehmen müssen Investitionen in die richtigen Tools tätigen.
Dann wird die Lücke verkleinert und das Unternehmen macht sich die Vorteile einer datengesteuerten Organisation zunutze. Denn ein Unternehmen, das wirklich datengesteuert agiert, reduziert den Zeit- und Energieaufwand der Mitarbeiter:innen für die rudimentäre Entscheidungsfindung.
Zahlreiche Tools lösen beispielsweise ein sofortiges automatisches Handeln aus einer App heraus aus, die dann Daten an andere Systeme senden. Diese datengesteuerten Workflows haben das Potenzial, enorme Effizienzgewinne zu erzielen.
Mitarbeiter:innen auf allen Ebenen können jetzt die spezifisch und für sie relevanten gewonnenen Erkenntnisse nutzen. Diese Informationsdemokratie ermöglicht es, erfolgversprechende Entscheidungen zu treffen, die folglich zu besseren Ergebnissen führen. Denn wem nützen all die erfassten Daten, wenn diese nicht bei der Entscheidungsfindung mit einbezogen werden?
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