Dürfen wir Sie beraten?
Norbert Kytka
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„The world’s most valuable resource is no longer oil, but data” – So titelte The Economist bereits 2017 in einem kontrovers-diskutierten Artikel. Ob man dieser viel-zitierten Headline und ähnlichen Aussagen zustimmen mag oder nicht, die wachsende Bedeutung von Daten für Unternehmen ist unbestritten. Längst spricht man branchenübergreifend von dem Idealbild der data-driven organization, also einem Unternehmen, in dem alle wichtigen strategischen Entscheidungen vollständig datengetrieben getroffen werden. Soweit das Ideal. Eine allgemeingültige, praxisnahe Definition des Begriffs, ab wann genau man nun „data-driven“ ist, gibt es jedoch genauso wenig wie den einen mustergültigen Trampelpfad, der jeden schnörkellos ans Ziel führt.
Ergebnisorientiert ist es vielmehr, ein hohes Maß an Self Service innerhalb der Organisation ins Visier zu nehmen. Bezogen auf Data & Analytics spielen dabei zwei „Grundzutaten“ eine besonders wichtige Rolle: die Daten-Demokratisierung und die Daten-Kompetenz.
Daten-Demokratisierung zielt darauf ab, bestenfalls jeden Mitarbeiter dazu zu befähigen, selbstständig Daten zu sammeln, auszuwerten und zu nutzen.
Daten-Kompetenz bedeutet ein vertieftes Verständnis beispielsweise darüber zu haben, welche Daten wofür benötigt werden, welche Auswertungen möglich sind, wie ein Sachverhalt visualisiert/kommuniziert werden kann oder wie benötigte Daten angefordert werden können.
Eine essenzielle Voraussetzung dafür ist die klare Definition und Vergabe von Rollen, welche in der Regel als zusätzliche Aufgaben an Mitarbeiter unter anderem im Data-&-Analytics-Team oder der IT übertragen werden. In aller Kürze empfiehlt sich folgendes Rollenkonzept:
Data Consumer:
Der klassische End-User, der Daten für verschiedene Zwecke nutzt, z.B. im Marketing, um gezielte Kampagnen zu fahren oder Finanzanalysten, um Investitionsentscheidungen zu treffen.
Business Analyst:
Analysiert die Daten, um etwa Geschäftsprozesse zu verbessern. Business Analysten kennen die Datenbasis sowie was hinter den Daten steckt und sind z.B. im Controlling aktiv.
Data Engineer:
Klassischerweise in der IT-Abteilung tätig und unter anderem für die Datenmodellierung und die Anbindung von Datenquellen zuständig.
Data Scientist:
Data Scientists sind damit vertraut, Datenmuster zu erkennen und durch fundiertes Forecasting wegweisende Vorhersagen zu treffen – auch unter Berücksichtigung von künstlicher Intelligenz.
Data Steward:
Kernaufgabe eines Data Stewards ist es, die Korrektheit der Daten sowie deren Zugänglichkeit innerhalb der Organisation sicherzustellen. Er hat dadurch wesentlichen Anteil daran, die bereits erwähnte Daten-Demokratisierung mit Leben zu befüllen.
Chief Data Officer:
Hauptverantwortlich für die Datenstrategie des Unternehmens und direkter Ansprechpartner für die Geschäftsleitung.
Ergänzend zu diesen konventionellen Rollen lassen sich optional zwei weitere Schlüsselrollen bestimmen:
1) Die des sogenannten High Execute Sponsors (oftmals die gleiche Person wie der Chief Data Officer), der das Thema „data-driven“ top-down ins Unternehmen bringt.
2) Der Data Champion, der bottom-up agiert und so als Treiber des Change-Managements seiner Vorreiterrolle und Vorbildfunktion gerecht wird.
Diese beiden Player sind von großer Bedeutung, um das notwendige Mindset im Unternehmen zu verankern und dadurch eine lebendige „data-driven culture“ zu etablieren. Diese steht und fällt mit den einzelnen Mitarbeitern. Ohne Zweifel liegt wertvolles Domänen-Wissen beim Menschen und meist nicht bei der Maschine.
Eine Sensibilisierung der Belegschaft für die gemeinsame Sache ist somit unabdingbar. Um dem „Faktor Mensch“ vollumfänglich Sorge zu tragen, sollte früh damit begonnen werden, die Kollegen zu „data-driven people“ zu befähigen, welche die Möglichkeiten des Self-Services optimal für sich und die Firma nutzen.
Wird ein Mitarbeiter mit einer der oben genannten Verantwortlichkeiten vertraut gemacht, darf nicht außer Acht gelassen werden, dass er ebenso wie die gesamte Organisation mitunter einen weitreichenden Change-Prozess durchläuft. Die neue – meist zusätzliche – Rolle stellt jeden Einzelnen vor ungewohnten Herausforderungen. Für viele bedeutet das: Raus aus der Routine, die man sich über die Jahre ebenso wie sein Standing erarbeitet hat, rein in eine Form der Ungewissheit und konfrontiert mit der Angst, gravierende Fehler zu machen.
Das Verlassen der Komfortzone bietet allerdings auch Potenzial für einen großen Lernprozess und Motivationsschub, sofern es vorausschauend mit Enablement begleitet wird. Die T.CON rät daher dazu, den Mitarbeitern mit Best Practice Guides, Templates und user-freundlichen Tools zur Seite zu stehen. Stellen Sie Ihrem Team zielgerichtete Schulungsunterlagen/-möglichkeiten (on-site und remote) zur Verfügung. Vergessen Sie dabei nicht, unterschiedliche Formate anzubieten und den diversen Lerntypen gerecht zu werden, denn nicht jeder lernt auf die gleiche Art und Weise gleich effektiv. Außerdem kann das Vorwissen und Skill-Level der Mitarbeiter variieren, weshalb das Clustern von verschiedenen Personas ratsam ist. Etablieren Sie zudem unbedingt eine positive Fehlerkultur – nicht alles wird von Anfang an komplett reibungslos klappen, vermitteln Sie Sicherheit!
Ein weiterer Weg, die Datenkompetenz innerhalb Ihres Unternehmens weiter aufzubauen, stellen Communities dar. Unsere Erfahrung zeigt, dass sich viel Mehrwert leicht dadurch schaffen lässt, Leute mit unterschiedlichen Domänenwissen zum Austausch zusammenzubringen. Werden Silos eingerissen, indem z.B. Auswertungserkenntnisse geteilt werden, entstehen oft Multiplikationsfaktoren von Knowhow. Neben der Datenkompetenz wird auch die Datendemokratisierung als zweite Säule des Self Services erreicht.
Zusammengefasst: Gelingt eine erfolgreiche Berücksichtigung beider Aspekte in Kombination, so wird die Nutzung von Domänenwissen aus den unterschiedlichen Fachbereichen erleichtert und eine substanzielle Verbesserung der Entscheidungsqualität ermöglicht. Es zeigt sich einmal mehr: Es gibt keine data-driven organization ohne data-driven culture und ohne data-driven people. Als T.CON begleiten wir Sie gerne auf Ihrem ganz individuellen Weg zum datengetriebenen Unternehmen. Melden Sie sich hier. #givedatapurpose
Haben Sie Fragen zu diesem Thema? Dann kontaktieren Sie mich gerne.
Stefan Schwenzl | Business Lead SGF Analytics | analytics.experte@team-con.de
