Fit fürs Datenzeitalter?

Entscheidungen wurden in Unternehmen bislang vor allem auf der Basis von Erfahrung und Bauchgefühl getroffen – aber die Digitale Transformation stellt auch hier alles auf den Kopf. Wirtschaftsunternehmen entdecken nach und nach Data Analytics für sich, um die Geschicke der Organisation faktenbasiert bzw. -unterstützt zu lenken. Mit diesen objektiven Fakten als Diskussionsgrundlage vereinfachen sich Entscheidungsprozesse, lassen sich Geschäftsprozesse optimieren, Ressourcen schonen und Gewinne maximieren.

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Damit Unternehmen aber wirklich von Data Analytics profitieren, muss die grundlegende Dateninfrastruktur stimmen, damit Informationen innerhalb kürzester Zeit vorliegen können. Zudem müssen Unternehmen sich dem Thema „Datendemokratisierung“ widmen, damit möglichst viele Mitarbeiter in die Lage versetzt werden, Daten zu sammeln, auszuwerten und in ihre täglichen Entscheidungsprozesse zu integrieren. Aber genau hier besteht zurzeit noch großes Nachholpotenzial. Denn bislang wissen häufig nur die speziell geschulten Experten, sogenannte Data-Analysten, mit digitalen Informationen umzugehen.

Nachholbedarf bei der Datenkompetenz

Die Studie „Data connects people“, in der Konsumenten sowie Mitarbeiter und Führungskräfte aus Unternehmen befragt wurden, zeigt zwar deutlich, dass das Wissen um das Potenzial von Data Analytics in der Mitte der Gesellschaft angekommen ist. Die Einsatzmöglichkeiten der Technologie sind aber nach wie vor ein Buch mit sieben Siegeln. So konnten sich 50 Prozent der befragten Mitarbeiter bei ihrer Arbeit keinen Bereich vorstellen, in dem Data Analytics sie unterstützen könnte. In der gleichen Zielgruppe haben auch 43 Prozent keine Vorstellung davon, inwieweit Data Analytics schon heute eine Rolle in den Entscheidungsprozessen bei ihrem Arbeitgeber spielt. Auch in Bezug auf das eigene Know-how besteht Nachholbedarf: Lediglich ein Drittel der befragten Verbraucher schätzt ihr Wissen darüber, was Unternehmen oder Behörden mit ihren personenbezogenen Daten machen, als eher gut oder sehr gut ein.

Mehr Datendemokratisierung wagen

Der Weg zur umfassenden Datendemokratisierung ist also noch ein weiter. Damit er nicht allzu steinig wird, helfen laut Exasol die folgenden Schritte Unternehmen dabei, ihre Daten nutzbar zu machen.

Der Chief Data Officer als Daten-Evangelist: Um die Kräfte in der Organisation zu bündeln, sollte die Verantwortung für das Thema „Daten“ in der Hand eines Chief Data Officer (CDO) liegen – das erhöht die Wahrscheinlichkeit einer klaren und umsetzbaren digitalen Strategie im Unternehmen enorm. Ein CDO wird mit seiner Kompetenz und einem visionären Blick das Thema „Daten“ und deren Nutzung in allen Unternehmensbereichen vorantreiben; so wird das Wissen dazu zum integralen Bestandteil jeder Abteilung.

Strategie ist Trumpf: Ohne Strategie bleibt der Einsatz von Data Analytics immer nur Stückwerk. Idealerweise lässt sich die Datenstrategie direkt in die Business-Strategie integrieren. So kann das Management in der gesamten Organisation Praktiken und Prozesse implementieren, welche die Arbeit mit Daten unterstützen. Dieser ganzheitliche Ansatz animiert auch die Teams eher, das Thema „Datendemokratisierung“ selbst voranzutreiben. Sobald die Datenstrategie steht, muss die technische Infrastruktur daran angepasst werden. Hier muss jedes Unternehmen für sich entscheiden, welcher Weg der Beste ist – ob über eine Cloud-, On-Premise- oder eine Hybridlösung.

Wissen ist Macht – Schulung und Weiterbildung: Wollen Unternehmen immer mehr Teams den Zugriff auf Data Analytics ermöglichen, sind flächendeckende Schulungen der Mitarbeiter das A und O, damit der Umgang mit Daten in die DNA der Organisation übergeht. Auch Best Practises, die intern weitergegeben werden, können ein vielversprechender Ansatz sein – ebenso die Entwicklung eines Center of Excellence.

Auf die Technik kommt es an: Auch die passende Technologie entscheidet mit über eine erfolgreiche Datendemokratisierung. Dabei sollten Unternehmen zukunftsgerichtet denken: Wo wollen sie hin und wie können sie es mehr Mitarbeitern ermöglichen, sinnvoll mit Daten zu arbeiten? Skalierbarkeit ist daher ein wesentlicher Aspekt. Es empfiehlt sich, in der Auswahlphase verschiedene Tools und ihre Anwendungsfälle in unterschiedlichen Abteilungen zu testen. Mitarbeiter können so mit ihren eigenen Daten sowie den Lösungen experimentieren, und erkennen so schnell, was für sie praktikabel ist.

Für jede Organisation eine individuelle Lösung: Standardlösungen sind in der Regel nicht der Königsweg zur Datendemokratisierung. Kein Unternehmen gleicht dem anderen, daher ist es wichtig, dass jede Organisation ihren ganz individuellen Ansatz findet, mit dem sie das Thema erfolgreich angehen kann. Das fängt mit der Strategie an, geht über die Infrastruktur und das Tempo, in dem der Umgang mit Daten nach und nach in jeder Hierarchieebene verankert wird. Wichtig ist hier also, dass Unternehmen ihre Besonderheiten und ihre Ziele kennen, wahrnehmen und in ihren Plänen berücksichtigen: So werden sie langfristig am meisten von den unerschöpflichen Möglichkeiten von Data Analytics profitieren.

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