Entscheide auf Basis von Daten zu fällen, setzen sich Unternehmen immer öfters als Ziel. Hierzu wird oft aber an Investitionen in die IT-Infrastruktur gedacht. Es gibt hier aber viele weitere Einflussfaktoren, welche eine erfolgreiche data driven company ausmachen. Und obwohl viele Einflussfaktoren offensichtlich erscheinen, bleibt der IT-Fokus oft im Vordergrund.
Die sieben data driven Einflussfaktoren
Der Markt hat viele Modelle entwickelt, anhand welcher Unternehmen in ihrer Daten-Reife messen können. So ist auch die Auswahl der verschiedenen Einflussfaktoren jeweils leicht unterschiedlich. Wir haben uns auf sieben Faktoren geeinigt, da damit ein guter Mix aus wirtschaftlicher Messbarkeit und nachvollziehbaren Erkenntnissen gewonnen wird.
Einflussfaktor: Technology
Welche technische Infrastruktur steht bereit und wie flexibel kann diese erweitert werden? Es wird auch betrachtet, wie die effektive Datenspeicherung erfolgt (wo und wie) und wie die verschiedenen Datenquellen für Analysen integriert werden können. Nicht vergessen werden darf die Datensicherheit und das Zugriffsmanagement, welches alles zusammen im Einflussfaktor der Technologie berücksichtigt werden muss. Es geht somit primär um den technischen Basis-Layer.
Einflussfaktor: Data
Auf der Basis-Infrastruktur aufbauend müssen nun Standards für die Datenüberführung definiert werden (Extract, Transform, Load). Es gilt aber auch ein Vertrauen in die Datenqualität zu schaffen, was einfacher klingt, als es oft ist. Ebenfalls sollte hier ein Daten-Katalog thematisiert werden, welcher jegliche Datenquellen für Analytics-Zwecke aufführt inkl. der Metadaten (Beschreibungen, Verantwortlichkeiten, Zugriffsprozesse, usw.).
Einflussfaktor: Governance
Die Data Governance definiert Richtlinien und Verantwortlichkeiten bezüglich der Sammlung, Verwendung und Analyse der Daten, inkl. der zu verwendenden Tools. Es geht aber auch um das Datenqualitäts-Management, dem Daten-Lifecycle Management und dem Informationssicherheits-Management. Natürlich dürfen Aspekte wie Compliance oder Datenschutz, sowie auch ethische Bewertungen nicht vergessen gehen.
Einflussfaktor: People
Wenn die Technik bereitsteht, die Daten in guter Qualität vorliegen und auch die verschiedenen Verantwortlichkeiten definiert sind, bedarf es aber noch immer Mitarbeitende, welche mit den Daten sinnstiftende Datenanalyse-Ergebnisse erbringen können. Hierzu müssen Fähigkeiten für die Tools bestehen.
Mitarbeitende müssen aber auch das Business verstehen. Kommunikationsfähigkeiten helfen, die Ergebnisse stufengerecht mitteilen zu können.
Einflussfaktor: Culture
Das ganze Unternehmen muss eine datenorientierte Kultur anstreben. Den entsprechenden Top-Management-Support vorausgesetzt muss aber ein Bewusstsein aller Mitarbeiter geschaffen werden, bezüglich der Wichtigkeit und positiven Einstellung zur Datenanalyse. Das individuelle Bauchgefühl bei Entscheiden muss zugunsten von Daten etwas zurückgestellt werden. Eine Innovations- und Fehlerkultur, sowie auch ein abteilungsübergreifender Austausch fördert den Einbezug aller Mitarbeiter und erhöht das Vertrauen in datenbasierte Entscheide.
Einflussfaktor: Strategy
Wurde eine Ausrichtung auf Daten in der Strategie definiert? Gibt es eine Datenstrategie und ist diese auf die Vision und Firmenziele abgestimmt? Falls dies nicht vorhanden ist, könnte die Investitionsbereitschaft nicht lange anhalten. Die Datenausrichtung bedingt auch entsprechender Kompetenzzentren (organisatorische Anpassung). Generell helfen agile Organisationsformen, da damit schneller auf Veränderungen reagiert werden kann.
Einflussfaktor: Analytics
Mittels Datenanalysen entsteht Wissen. Dieses Wissen muss explizit gemacht werden. Die Ausrichtung und Entwicklung der Datenanalyse muss überwacht und kontinuierlich angepasst werden. Bestehende Analytics-Lösungen müssen auf Verwendung hin kontrolliert und verbessert werden, damit eine fortlaufende Verbesserung und damit Wissensvorsprung vor dem Wettbewerb bestehen bleibt. Hierzu bedarf es der Identifizierung und Einbeziehung der jeweiligen Business-Stakeholder.
Erfassen der eigenen Reife für Datenanalyse-Themen
Ein grosser Anteil wird somit nicht durch die IT bestimmt: es gibt viele Einflussfaktoren für eine data driven company. Jedes Unternehmen ist in den einzelnen Themenbereichen unterschiedlich weit, hat aber auch pro Einflussfaktoren unterschiedliche Ziele.
Es kann aber nicht einfach ein Einflussfaktor nach dem andern top-down umgesetzt werden, sondern es gilt diese sieben Aspekte in ein sinnvolles, ans jeweilige Unternehmen angepasste Gleichgewicht zu bringen. Hierbei helfen Reifegradmodelle. Damit wird eine individuelle Standortanalyse für ein Unternehmen durchgeführt. In einem zweiten Schritt werden dann die Ziele definiert, welche Reife pro Einflussfaktor erreicht werden will. Womit sich dann entsprechende Massnahmen ableiten lassen.
Gerne helfen wir Ihnen dabei, eine Standortbestimmung durchzuführen und begleiten Sie gerne auf Ihrem Weg zum datenorientierten Unternehmen. Gerne freuen wir uns auf Ihre Kontaktaufnahme.