Die 6 wichtigsten Punkte für Ihre Daten-und Analysestrategie

Stellen Sie sich vor, Sie sind der Mannschaftskapitän eines Drachenbootes, das voller Elan stromaufwärts fährt. Ihr fünfköpfiges Team hat große Mühe, gegen die Strömung anzukommen. Aus diesem Grund nehmen Sie ein weiteres Mitglied im Team auf. Diese Person springt ins Boot, nimmt das Paddel in die Hand und beginnt enthusiastisch zu paddeln - allerdings in die entgegengesetzte Richtung. Ihre Bemühungen sind nicht nur vergeblich, sie verlangsamen das gesamte Drachenboot. Indem er rückwärts rudert, macht das neue Teammitglied einen Teil der von der übrigen Mannschaft aufgewendeten Anstrengung völlig zunichte.

Genau das passiert, wenn Ihre Bemühungen im Bereich Data und Analytics nicht mit den Geschäftszielen Ihres Unternehmens übereinstimmen. Die kostspieligen Aufwendungen und Maßnahmen gehen nicht nur wortwörtlich den Bach hinunter, sondern bremsen auch die komplette Geschäftsdynamik. Viele Unternehmen versuchen sich an den Themen rund um Data und Analytics jedoch ohne jegliche Datenstrategie. Die resultierenden Ergebnisse sind leider sehr ernüchternd.

Wir von roosi haben dies bereits bei diversen Beratungsprojekten in unterschiedlichsten Branchen beobachtet. Um herauszufinden, warum dies passiert, sehen wir uns die sechs wichtigsten Punkte einer erfolgreichen Daten- und Analysestrategie an.

70% versenken im Namen der Daten ihr Geld

Laut eines Artikels im Forbes verfügen nur 30% der Unternehmen über eine gut ausgearbeitete Datenstrategie, und nur 29,2% der Führungskräfte gaben an, mit Daten verbesserte Geschäftsergebnisse zu erzielen. Das bedeutet, dass 70% der Führungskräfte im Namen der Daten so zusagen Geld verbrennen. Warum begehen so viele Unternehmen diesen grundlegenden Fehler?

Der Erfolg moderner datengetriebener Strategien gründet sich auch auf den Einsatz intelligenter und aussagekräftiger Datenanalysen. "Durch die kontinuierliche Analyse geschäftsspezifischer Daten und KI lässt sich präventiv erkennen, wo Chancen warten und sich Geschäftsrisiken verbergen", sagt Gernot Bernert, Geschäftsführer, roosi GmbH.

Trotz des großen Interesses an Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz betrachten Führungskräfte diese Elemente oft sehr taktisch. Sie wenden sich Analyseprojekten zu, um lokalisierte Probleme im Unternehmen zu lösen. Es überrascht nicht, dass ein taktischer Ansatz im Umgang mit Daten nur marginale Ergebnisse für ein Unternehmen liefert.

Wir von roosi haben eine solche fehlende Ausrichtung in Unternehmen gesehen, die mit einer antiquierten Denkweise herangehen. Die Herangehensweise ist nicht innovativ genug, sie scheitern an der Umsetzung iterativer Sprints und haben Schwierigkeiten, eine offene Kultur mit einer datenorientierten Denkweise zu vereinen. "Am Ende des Tages entscheidet der Faktor Mensch - nicht die Technologie", kommentiert Ralf Pichl, Geschäftsführer, roosi GmbH.

Was ist eine Datenstrategie?

Data Intelligence ist ein weiteres Schlagwort in der Branche, genauso wie KI (eng. AI), Data Science und Big Data. Es kann eine Vielzahl von Bedeutungen haben, die von sehr strategisch bis sehr operativ sich erstrecken. Was ist der Zweck der Datenstrategie eines Unternehmens?

Eine Strategie ist definiert als ein Plan zur Erreichung eines oder mehrerer mittel- bzw. langfristiger Ziele unter ungewissen / nicht bekannten Bedingungen. In ähnlicher Weise ist eine Datenstrategie ein Plan mit einer Reihe von Entscheidungen, die zur Erreichung der Unternehmensziele beitragen.

Wolfgang Fahrnberger kommentiert: „Der Erfolg moderner datengetriebener Unternehmen fusst auch auf dem Einsatz intelligenter und aussagekräftiger Datenanalysen. Durch die kontinuierliche Analyse lassen sich Chancen erkennen und nutzen, um die Unternehmensziele zu erreichen".

Was ist die Basis für eine erfolgreiche Daten- und Analysestrategie?

Schauen wir uns die sechs wichtigsten Punkte einer effektiven Datenstrategie an:

#1. Ist-Analyse
Da eine Datenstrategie in den Dienste der Geschäftsziele steht, muss absolute Klarheit über die Unternehmensvision bei den wichtigsten Führungskräften im Unternehmen herrschen. Fragen Sie das Führungsteam: "Was sind die langfristigen Geschäftsziele?" Überprüfen und verinnerlichen Sie die Unternehmensstrategie. 

Sobald Sie die Geschäftsziele explizit gemacht haben, sollten Sie herausfinden, wie Daten und Analysen beitragen können, diese zu erreichen. Diese Sicht auf die Daten und ihren möglichen Wertbeitrag kann Ihnen bei der Auswahl der Stakeholder und der Initiativen helfen, und Sie können überprüfen, ob sie die beabsichtigten Ergebnisse liefern. 

Wir arbeiten zielgerichtet! Zusammen mit unseren Data & Analytics-Experten ermitteln wir mit Ihnen Ihre kurz-, mittel- und langfristigen Herausforderungen bei der Datenarbeit, auf deren Basis wir Ihnen direkt ein Angebot erstellen.

#2. Konzepterstellung
Auf Grundlage der gesammelten Informationen und Daten entwickeln wir mit Ihnen die passende Strategie und präsentieren Ihnen ein Erfolgskonzept. 

#3. Proof of Concept
Nachdem wir das Konzept gemeinsam entwickelt haben, machen wir uns sofort an die Realisierung: Mit Hilfe eines „minimum viable product (MVP)“ treten wir den Beweis der Wirkung unseres Konzepts an. Selbstverständlich unter Berücksichtigung Ihrer vorgegebenen Rahmenbedingungen.

#4. Umsetzung
Nach dem MVP steht der Rollout in Ihrem Unternehmen oder in der jeweiligen Fachabteilung an. Dabei bringen wir alle Stakeholder an einen Tisch und kümmern uns in Teamarbeit um das Projektmanagement sowie natürlich die Implementierung.

#5. Betrieb
Auf Wunsch übernehmen wir den kompletten Betrieb Ihrer Installation. Egal, ob es in der Cloud, On Premise oder Hybrid realisiert wird.

#6. Training
Analytics ist eine unumstößliche Kernkompetenz unserer Zeit. Deshalb sorgen wir dafür, dass Sie diese in Ihrem eigenen Unternehmen aufbauen und die Schulung Ihrer Mitarbeiter übernehmen können. Für uns ist Data Literacy nicht nur ein Begriff, sondern Überzeugung.

Was ist nötig, um eine Datenstrategie für ein Unternehmen umzusetzen?

Führungskräfte spielen wie schon erwähnt eine entscheidende Rolle bei der Ausarbeitung und Umsetzung der Datenstrategie eines Unternehmens. Ralf Pichl erklärt, dass „Führungskräfte dabei helfen müssen, die wichtigsten zu lösenden Geschäftsprobleme zu definieren“.

"Sie sollten dabei helfen, messbare Ziele für die Data & Analytics-Maßnahmen festzulegen. Um ein Umfeld zu schaffen, das der Entscheidungsfindung mit Daten förderlich ist, müssen Führungskräfte mit gutem Beispiel vorangehen und zeigen, dass sie Daten für ihre eigenen Entscheidungen nutzen", rät Wolfgang Fahrnberger.

Einen Kulturwandel mit Daten herbeizuführen, ist leichter gesagt als getan. "Aber wir haben die Erfahrung gemacht, dass frühe Erfolge eine positive Dynamik erzeugen", verrät Gernot Bernert. "Wenn man den Menschen zeigt, was die Datenwissenschaft für ihre Unternehmen bzw. Stadt oder Kommune tun kann, sehen sie die Möglichkeiten und sind von den potenziellen Auswirkungen begeistert."

Ein sehr schönes Beispiel hierzu ist der RIWA Winterdienst PLUS der Smart Data Services - Nahezu in jedem Winter ertönt aus einer Region in Deutschland der Hilferuf: „Der Winter hat uns fest im Griff. Die Salzvorräte sind aufgebraucht oder neigen sich bedrohlich dem Ende entgegen.“ Eine Situation, die puren Stress bedeutet und auch negative Folgen haben kann. Denn die Abhängigkeiten reichen von erhöhtem Unfallrisiko bis hin zu signifikanten wirtschaftlichen Auswirkungen aufgrund unterbrochener Lieferketten. Durch den Einsatz von IoT und Methoden aus dem Bereich Data & Analytics lässt sich den Verantwortlichen des Winterdiensts eine mächtige Lösung an die Hand geben, die Ressourcen spart und besseres Monitoring und Controlling erlaubt. Die AKDB-Unternehmensgruppe bietet dafür eine IoT-Lösung: den RIWA Winterdienst Plus aus der Smart Data Services-Produktpalette.

Weitere Tipps rund um die Datenstrategie

✔️ Stakeholder anvisieren

Fragen Sie sich bei der Auswahl der Geschäftsziele: "Wen wollen Sie mit Ihren Dateninitiativen erreichen?" Es ist zwar verlockend, alle zu bedienen, aber das ist nicht realistisch - vor allem nicht zu Beginn Ihrer Datenreise. Legen Sie eine Reihe von Zielabteilungen und -rollen fest.

Sie könnten zum Beispiel mit den Forschungs- und Entwicklungsteams und den Vertriebsteams eines Unternehmens beginnen. Der organisatorische Datenplan könnte dazu beitragen, die Vorhaben z.B. bei einem Produkt oder Dienstleistung bei der Umsetzung zu beschleunigen, um ein gezieltes Geschäftswachstum zu erzielen. Anschließend planen Sie die Ausweitung der Abdeckung auf weiter Abteilungen bzw. auf das gesamte Unternehmen.

✔️ Strategische Maßnahmen

Sobald Sie Ihr Ziel definiert haben, müssen Sie herausfinden, welche großen Initiativen Sie Ihren Zielen näherbringen werden. Diese strategischen Programme werden den von Ihnen ausgewählten Interessengruppen helfen, ihre Geschäftsziele zu erreichen.

"Beginnen Sie mit der Frage, die Sie zu beantworten versuchen, und arbeiten Sie sich zurück, denn es hat keinen Sinn, Daten, um der Daten willen zu haben", rät Ralf Pichl. "In der Kommunikationsfunktion haben wir jetzt zum Beispiel quantifizierbare Reputationsdaten über die Verbindung zwischen Marken und Themen, die in den globalen Medien von Interesse sind.

✔️ Erfolgskontrolle durch KPIs

Fragen Sie sich bei jeder strategischen Maßnahme: "Wie sieht der Erfolg dieser Maßnahme aus?" Häufig werden Maßnahmen nach der Dringlichkeit und nicht nach den Auswirkungen auf das Geschäft ausgewählt. Die Dokumentation der gewünschten Ergebnisse hilft auch zu überprüfen, ob die ausgewählten Maßnahmen die wichtigsten sind.

"Verwenden Sie klar definierte Key Performance Indicators (KPIs) um den Fortschritt bei Ihren Geschäftszielen zu verfolgen", empfiehlt Florian Schwaiger, Head of Sales. "Dies kann dazu beitragen auf Kurs zu bleiben und Lücken auf dem Weg aufzudecken.

✔️ Geldgeber und Co.

Klarheit über die Maßnahmen und ihre Ergebnisse gibt Aufschluss über die nächste Frage: "Wer wird die Rechnungen für diese Programme/Umsetzungen bezahlen?" Manche Organisationen schmieden große strategische Pläne, stellen aber schnell fest, dass sie auf halbem Weg nicht in der Lage sind, die benötigten Mittel zu beschaffen. Ermitteln Sie Ihre wahrscheinlichen Quellen für die Finanzierung. Einige Unternehmen weisen beispielsweise einen festen Prozentsatz des Abteilungsbudgets für unternehmensweite Maßnahmen zu Data & Analytics zu. Andere wiederum stellen einen Teil ihrer zentralen Technologieausgaben dafür bereit.

✔️ Herausforderungen

Neben dem Rückenwind müssen erfahrene Führungskräfte auch auf die wahrscheinlichen Gegenwinde oder Herausforderungen achten. Finden Sie die größten Hindernisse und planen Sie Wege, um diese zu entschärfen. Die Formulierung der erforderlichen Unterstützung für die Datenstrategie des Unternehmens ist ein ausgezeichneter Weg, um die notwendigen Ressourcen zu sichern. Beispielsweise sind Unternehmen oft unterschiedlich weit entwickelt und die Technologieimplementierung ist in den einzelnen Abteilungen unterschiedlich weit fortgeschritten. Dies könnte die Einführung behindern und muss bei der Planung von Maßnahmen zu Data Intelligence dringend berücksichtigt werden.

✔️ Data Governance

Um sicherzustellen, dass eine Daten- und Analysestrategie das ganze Jahr über umgesetzt wird, sollten Sie sich fragen: "Welche Mechanismen werden die Ergebnisse von Data & Analytics verfolgen und überprüfen?" Planen Sie die Überprüfung des Fortschritts nicht nur von Geschäftsprojekten, sondern auch von Technologieinitiativen wie Plattform-Upgrades oder Weiterbildungsprogrammen. Unternehmen können beispielsweise einen Lenkungsausschuss einrichten, der vierteljährlich zusammentritt, um den Fortschritt der Programme zu überprüfen, die Ergebnisse zu validieren und grünes Licht für neue Maßnahmen zu geben. Planen Sie solche Eingriffe ein.

✔️ Aufzubauende Fähigkeiten

Bei der Ausarbeitung der Daten- und Analysestrategie müssen Sie in Fähigkeiten investieren, die sich auf Menschen, Prozesse und Technologie beziehen. Dies ist entscheidend für den Aufbau der Strategieumsetzung. Fragen Sie sich, wie Sie die Benutzer einbinden und befähigen können, wie Sie Ihre Geschäftsprozesse umgestalten können, um Ihre Data & Analytics-Maßnahmen zu integrieren, und wie die Technologiestrategie die Data & Analytics-Bemühungen unterstützen kann. Unternehmen reagieren oft reaktiv und planen nicht für diese Fähigkeiten.

Fazit

Unternehmen müssen entscheidende Investitionen in den Aufbau von Kompetenzen investieren, die Einführung neuer Tools und die Unterstützung von Teams gewährleisten sowie offen für Experimente und Anpassungen sein, um eine erfolgreiche Daten- und Analysestrategie zu verfolgen.