Wie das “Data” in “Data Driven Decision Making” kommt

Data Driven Decision Making

In Podcasts, LinkedIn Newslettern und Whitepapern wird das Thema “Data Driven Decision Making” hoch gehandelt. Entscheidungen sollen mehr auf Daten und weniger auf Gefühlen oder Erfahrungen basieren. Und das ist sinnvoll.

Damit Entscheidungen datenbasiert getroffen werden können, müssen Daten erhoben werden. Je mehr Daten, desto bessere Entscheidungen – logisch, oder?

Daten sammeln um jeden Preis?

Leider erleben wir in unseren Projekten immer wieder, dass das Sammeln von Daten zum Selbstzweck verkommt. Daten werden erhoben und gespeichert. Egal, um welche Daten es sich handelt oder in welcher Qualität sie vorliegen.

Dabei ist das “Sammeln” von Daten nur der Beginn, denn bevor die Daten überhaupt verwendet werden können, müssen sie häufig überarbeitet werden. 

Zur notwendigen Überarbeitung zählen unter anderem:

  • Standardisieren von Werten wie z. B. Ländernamen, Produktcodes etc.
  • Anpassen von Formaten wie Datumswerte, Nachkommastellen etc.
  • Löschen von offensichtlich falschen Werten wie “Test” oder “0815”
  • Angleichen von Datenmodellen und Strukturen

Wenig Mehrwert bei Daten ohne Vernetzung und Kontext

Nachdem die Daten nun in besserer Qualität vorliegen, können endlich qualitativ hochwertige Entscheidungen getroffen werden, richtig? Leider falsch.

Die Daten liegen meistens in einem isolierten System vor und haben noch keinen Kontext. Als Kontext ist hier der Bezug zu Kundinnen und Kunden, Produkten, Zeiträumen etc. zu verstehen. Um diesen Bezug herzustellen, müssen Daten so gut wie möglich vernetzt werden. Hierfür werden Schnittstellen auf Basis von Middleware Tools wie z. B. Talend, Data Warehouses und Data Lakes genutzt.

Wir haben bereinigte und vernetzte Daten – was nun? 

Eine solide Datenbasis kann nun jederzeit genutzt werden, um smarte Entscheidungen zu treffen. Aber wie genau geht das eigentlich? 

Vor einer Entscheidung steht immer eine Frage im Raum. Um diese Frage zu lösen, werden Daten zu Rate gezogen. In der Realität kann nicht jeder User mit Datenbanken umgehen und nicht jede/r Mitarbeitende darf alle Daten sehen. Stichwort Governance.

Außerdem sind Tabellen in Datenbanken unleserlich und schwer zu nutzen, um Erkenntnisse zu generieren. Nur mit der richtigen Visualisierung können Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter die Daten auch nutzen!

Die Nutzung von Business Intelligence (BI) Tools wie Tableau ermöglicht es Mitarbeitenden, im Daily Business Fragen zu beantworten, ohne auf Berichte der IT warten zu müssen. Ganz im Sinne des Self-Service-BI.

User haben jetzt also über umfassende Tools Zugriff auf aussagekräftige Daten, die ins Daily Business einfließen.

Und was ist mit unternehmensübergreifender Planung?

Diese Erkenntnisse und Learnings sind zwar gut, basieren aber auf kleinen, einsehbaren Datenmengen und haben nur Einfluss auf das Daily Business einzelner User oder Abteilungen.

Data Driven Decision Making lässt sich natürlich auch im größeren Stil nutzen.

Ausgewählte und/oder aggregierte Daten können in Planungstools, wie z. B. Anaplan weiterverwendet werden. Dort nutzen EntscheidungsträgerInnen die Daten, um für Regionen oder Länder Erkenntnisse in weitläufige Planungen einzubinden. Diese Planungen werden dann über Schnittstellen zurück an die Systeme des Daily Business gespielt und kommen für alle Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zum Tragen.

So schließt sich der Kreis und die Datenerhebung kann von vorn beginnen.

Zusammenfassung: Data Driven Decision Making und Ausbaustufen

Das “Data Driven” vor Decision Making ist wichtig, um skalierbar wachsen zu können und dem Wettbewerb standzuhalten – völlig unabhängig von der Branche und Unternehmensgröße. Wir halten in drei “Ausbaustufen” fest:

  1. Wenn Daten nur gesammelt, aber nicht aufbereitet und vernetzt werden, bieten sie wenig Mehrwert für Ihr Unternehmen. Ganz im Gegenteil – schlechte Daten sind schlimmer als keine Daten, da Sie zu Fehlentscheidungen führen können.
  2. Auch wenn Ihnen Daten in hoher Qualität vorliegen, werden BI-Tools benötigt, um diese in Grafiken umzusetzen, Stories zu erschaffen, Fragen zu klären und Einsichten zu generieren. Nur so können Sie Daten sinnvoll in Ihre Entscheidungsprozesse einbinden. 
  3. Das volle Potenzial Ihrer Daten nutzen Sie dann, wenn sie diese in Ihrer unternehmensübergreifenden Planung nutzen und so das gesamte Daily Business erreichen.

Sie möchten sich zu Data Driven Decision Making austauschen?

Wir unterstützen beim Thema Data Driven Decision Making End to End, indem wir Ihnen helfen bei:

  • Der Einführung von Governance Prozessen
  • Der Aufbereitung von Daten
  • Der Vernetzung von Systemen
  • Der Einführung von BI- und Planungs-Tools

Kontaktieren Sie uns schnell und unkompliziert telefonisch oder hier über das Kontaktformular.

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