In acht Schritten zu einer datengetriebenen Unternehmenskultur
Die meisten Unternehmen kratzen nur an der Oberfläche, wenn es darum geht, ihre Daten zu nutzen. Allerdings kann die selbstverständliche Nutzung von Daten in der täglichen Arbeit nicht per Dekret verordnet, sondern muss erst kultiviert werden.
Untersuchungen von IDC zufolge bleiben bis zu 90 Prozent der Daten unverarbeitet und werden nicht analysiert. Unternehmen stehen dabei vor zahlreichen Herausforderungen: Viele Mitarbeiter sind im Umgang mit Daten nicht geschult und Abteilungen wissen häufig nicht, auf welche Daten sie Zugriff haben oder nutzen dürfen oder haben nicht die richtigen Tools zur Hand, um mit den Daten arbeiten zu können.
Diese Faktoren verhindern, dass sich ein Bewusstsein für den Wert von Daten in der täglichen Arbeit etablieren kann und Unternehmen diesen voll ausschöpfen können. Wie können Unternehmen also das Beste aus den unzähligen Informationen machen, die ihnen jetzt zur Verfügung stehen?
1Datenkultur basiert auf Vertrauen
Eine Analysekultur beginnt mit „Empowerment“. Die Mitarbeiter müssen befähigt werden, Daten selbst zu erkunden und ihre eigenen Fragen zu beantworten. Dazu gehört auch ein gewisses Maß an Vertrauen, dass Führungskräfte ihren Teams im Umgang mit Daten gegenüber bringen müssen. Moderne BI-Tools helfen zudem bei der Kuratierung, also der gezielten Zurverfügungstellung von Daten. So bekommt jeder Zugriff auf die Daten, die er auch benötigt, ohne sensible Daten und Governance Vorschriften zu gefährden.
2Saubere Daten sind die Grundlage
Ein geregeltes Datenmanagement bildet eine starke Grundlage für die gesamte Analyse-Pipeline. Dazu gehört auch die saubere Aufbereitung der Daten, bevor diese dann im Unternehmen verteilt werden. Daten aus verschiedenen Quellen, ähnliche Werte in unterschiedlichen Formaten und ein täglich wachsender Datenpool sind dabei die größten Herausforderungen. Doch eine gute Vorbereitung lohnt sich. Denn: Ohne sauberes Datenmaterial keine glaubwürdigen Analyseergebnisse.
3Fragen, fragen, fragen
Ein grundlegendes Verständnis für den Umgang mit technischen Tools und Analysemethoden ist unerlässlich für die datengetriebene Arbeit. Mindestens genauso wichtig sind Eigenschaften wie kritisches Denken und analytische Neugier. Diese lassen sich mit einer Kultur des Fragens fördern. Denn den wahren Wert der Daten können Unternehmen nur heben, wenn sie immer wieder neue Fragen an ihre Daten stellen.
4Umgang mit Daten gehört zu grundlegenden Fähigkeiten
Gehörten bis vor wenigen Jahren noch Grundkenntnisse in Office auf den Lebenslauf, werden diese heute als selbstverständlich vorausgesetzt. Stattdessen sind heute Analytics-Fähigkeiten und Kenntnisse im Umgang mit BI-Tools gefragt. Auch wenn für die Spezialaufgaben nach wie vor Datenspezialisten zuständig sind, sollte heute jeder – von der Personalabteilung über das Marketing bis hin zum Produktionsleiter – in der Lage sein, Daten als Informationen zu lesen, zu verstehen, zu kommunizieren und zu nutzen. Unternehmen sollten diese Fähigkeiten mit entsprechenden Trainings fördern.
5Das Bauchgefühl ignorieren
Damit sich eine datengetriebene Kultur entwickeln kann und die Mitarbeiter zum richtigen Denkansatz motiviert werden, muss die Unternehmensführung auf datengesteuerte Antworten setzen. Anstatt nur Meinungen der mittleren Managementebene einzuholen, müssen Führungskräfte Empfehlungen einfordern, die von Daten gestützt sind. Dieselbe Vorgehensweise sollten sie auch von ihren Teams erwarten. Fragen dürfen nicht mit den Worten „Ich finde“ beantwortet werden. In jedem Gespräch sollte ein versierter Umgang mit Daten offenkundig sein.
6Mit den Daten in den Dialog treten
Wenn fortgeschrittene technologische Anwendungen schwer zu bedienen sind, werden sie häufig nicht verwendet. Wollen Unternehmen erreichen, dass mehr Mitarbeiter mit Daten arbeiten, müssen sie ihnen den Zugang zu diesen möglichst einfach gestalten. Self-Service-BI-Anwendungen haben die Zugangsbarriere bereits enorm gesenkt. Natural Language Processing (NLP) – also die Fähigkeit von Computern, menschliche Sprache verstehen zu können – senkt die Eintrittshürde für professionelle Analysen nun noch weiter.
Gute Analyse-Software versteht auch Fragen in natürlicher Sprache.
Erfolgreiche Systeme können nuancierte Sprache und Ausdrücke in Umgangssprache umwandeln und diese nahtlos in Abfragen nutzen. Wenn Menschen mit einer Daten-Visualisierung wie mit einer Person interagieren können, ermöglicht dies mehr Menschen aller Fachrichtungen, tiefere Fragen zu ihren Daten zu stellen. Wenn sich die natürliche Sprache in der BI-Branche weiterentwickelt, wird sie die Barrieren für die Akzeptanz von Analysen abbauen und dazu beitragen, Arbeitsplätze in datengesteuerte Self-Service-Betriebe zu verwandeln.
7Eine Analysekultur braucht Geduld (aber nicht zu viel!)
Die Umsetzung einer Analysekultur ist ein langfristiger Prozess und lässt sich nicht übers Knie brechen. Doch Unternehmen sollten nicht zu lange warten. Starten Sie mit ersten Projekten, die anderen Bereichen und Abteilungen als gute Beispiele und Inspiration für eigene Anwendungen dienen können. Der wichtigste Faktor ist jedoch, dass die Daten demokratisiert werden, damit alle Anwender Fragen stellen und datenbasierte Entscheidungen treffen können.
8Mit Datenstorys überzeugen
Wer die Ergebnisse aus seinen Datenanalysen nicht richtig kommunizieren kann, kann auch den wahren Wert der Daten nicht voll ausschöpfen. Darin liegt die Stärke der Datenvisualisierung. Anstatt wie in einem statischen Report üblich, eine einzige Schlussfolgerung aus den Daten zu ziehen, legen die heutigen Methoden des Data Storytelling Wert auf die Pflege eines Gesprächs und den interaktiven Umgang mit den Daten. Anstatt in Meetings also einen fertigen Report an alle Teilnehmer zu verteilen, ermöglichen Datenvisualisierungen einen gemeinsamen interaktiven Dialog mit den Daten. Diese Methode vereint alle Aspekte einer datengetriebenen Unternehmenskultur: Sie fördert eine Kultur der Neugier, in der Fragen gestellt werden und in der Mitarbeitern das nötige Vertrauen und vor allem der Zugang zu Daten gewährt wird.
