Die datengetriebene Organisation
Zwischen Erkenntnissgewinn und Verantwortung
In einer datengetriebenen Organisation ist Datenverantwortlichkeit von zentraler Bedeutung und umfasst die ethische, sichere und effiziente Verwaltung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg. Sie beinhaltet klare Richtlinien für Datenschutz, -qualität und -integrität sowie die Zuweisung von Verantwortlichkeiten für Datenmanagement und -governance an spezifische Rollen oder Teams. Datenverantwortlichkeit fördert eine Kultur der Transparenz und des verantwortungsvollen Umgangs mit Daten, was das Vertrauen von Kunden und Stakeholdern stärkt und gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherstellt. Eine effektive Datenverantwortlichkeit ermöglicht es Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen, während sie gleichzeitig Risiken minimieren und ethische Standards aufrechterhalten. Letztendlich trägt sie dazu bei, dass datenbasierte Entscheidungen nicht nur effektiv, sondern auch vertrauenswürdig und nachhaltig sind.
Handlungsprinzipien (und transformative Dimensionen) der datengetriebenen Organisation
Management- und Strategieprinzipien
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Datenzentrierung ( Daten )
Ziel: das Unternehmen sammelt, analysiert und nutzt systematisch Daten aus allen Bereichen ihrer Tätigkeit. Dies ermöglicht ein tieferes Verständnis von Geschäftsprozessen, Kundenbedürfnissen und Markttrends.
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Entscheidungstärke entwickeln ( Prozess )
Anstelle von Intuition oder Erfahrung allein werden Entscheidungen auf Basis von Datenanalysen und empirischen Erkenntnissen getroffen. Dies führt zu objektiveren und potenziell effektiveren Entscheidungen
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Technologische Ausrichtung ( Technologie )
Datengetriebene Organisationen setzen verstärkt auf fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Predictive Analytics, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen
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Kultureller Wandel ( Organisation )
Das Paradigma erfordert eine Unternehmenskultur, die Datennutzung priorisiert und fördert. Mitarbeiter aller Ebenen werden ermutigt, datenbasierte Erkenntnisse in ihre Arbeit einzubeziehen.
Anwendungsräume in der datenzentrierten und datenverantwortlichen Organisation
Das Beste aus allen Beratungswelten neu geordnet
Datengetrieben kann “alles Mögliche” bedeuten: Beim Sprechen über “Daten” entstehen in der Praxis oft die wildesten Verwirrungen. Während in den funktionalen Datenräumen der Ökonom von der Vorhersage der Absatzdaten spricht, versucht der Kommunikationsstratege Kundenmotivationen und -verhalten zu verstehen. Im Endergebnis ist das finale Ziel, diese beiden Räume zu vereinen – methodisch ist das bisher nur in Ansätzen gelungen. Die Schwierigkeit dabei: Sie arbeiten mit unterschiedlichen Daten (zeit- vs. personenbezogen) und Methoden und Modellen. Eine sehr klare Definition dieser Handlungsräume und der strategischen Zielsetzungen sowie eine grundsätzliche Ausbildung von organisationsinterner Sprache sind oft notwendig, um Veränderungshürden zu umschiffen. Hinzu kommen erheblich wichtige normative Datenräume.
Ökonomischer Datenraum (interne Perspektive)
Der ökonomische Datenraum ist das Herzstück einer datengestützten Unternehmensführung. Er vereint alle wichtigen wirtschaftlichen Daten – von Finanz- und Produktionsdaten über Markt- und Kundendaten bis hin zu Leistungskennzahlen – in einer zentralen Plattform. Diese Datenbasis ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Entwicklungen vorauszusehen und gezielte Optimierungen durchzuführen.
Um den ökonomischen Datenraum zu erschließen, werden zunächst alle Datenquellen integriert. Statistische Analysen und ökonomische Modellierungen helfen, Zusammenhänge in den Daten zu verstehen und die Wirkung von Maßnahmen zu quantifizieren. Mithilfe von maschinellem Lernen können zudem Vorhersagemodelle erstellt werden, die präzise Szenarien für strategische Entscheidungen liefern.
Ein Wissensgraph strukturiert die Informationen und zeigt Zusammenhänge zwischen den Datenpunkten auf. Diese Kombination aus Datenintegration, Analyse und maschinellem Lernen schafft einen umfassenden Überblick und bildet die Grundlage für eine präzise, datengetriebene Steuerung des Unternehmenserfolgs. Mehr … .
Ökonomischer Datenraum (externe Perspektive )
Ein Consumer Twin ist eine digitale Abbildung des Kunden, die umfassende Einblicke in Verhalten, Vorlieben und Bedürfnisse ermöglicht. Basierend auf vielfältigen Datenquellen unterstützt er personalisierte Kundenerlebnisse, präzise Segmentierung und Prognosen künftigen Kundenverhaltens, was proaktive Bindungsmaßnahmen erlaubt. Der Consumer Twin optimiert die Customer Journey und die Produktentwicklung und wird in Simulationen eingesetzt, um Entscheidungen sicherer zu treffen. Abteilungen wie Marketing, Vertrieb und Kundenservice können einheitlich auf diese zentralen Kundeninformationen zugreifen, wodurch Kundenbindung und Kundenzufriedenheit gesteigert werden. So entsteht ein datenbasierter Wettbewerbsvorteil durch eine konsistente und bedürfnisorientierte Kundenansprache.
Alle quantitativen und qualitativen Kundendaten werden genutzt, um ein vollständiges, detailliertes Bild des Kunden zu erhalten. Quantitative Daten bieten messbare Einblicke in Verhalten und Muster, während qualitative Daten das Warum hinter diesen Handlungen aufzeigen – also die Motivation und Bedürfnisse des Kunden. Zusammen ermöglichen sie eine präzisere und individuellere Ansprache, die den gesamten Kundenkontext berücksichtigt. Mehr … .
Rechtlicher Datenraum
Für einen rechtssicheren Umgang mit Daten müssen Unternehmen die Grundsätze der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einhalten, insbesondere Rechtmäßigkeit, Zweckbindung, Datenminimierung, Richtigkeit, Speicherbegrenzung, Integrität und Vertraulichkeit sowie Rechenschaftspflicht. Die größten Herausforderungen liegen dabei in der Umsetzung technischer und organisatorischer Maßnahmen, der Gewährleistung von Betroffenenrechten und der kontinuierlichen Anpassung an sich ändernde rechtliche und technologische Rahmenbedingungen.
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Ethischer Datenraum
Causal Inference als Basis für Generative AI
Effekt und Ursache zu unterscheiden bedeutet wirksam statt nur effizient vorzugehen
Hin zu mehr Kausalität - der
nächste Schritt
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Verbessertes Verständnis von Ursache-Wirkungs-Beziehungen:
Kausalmodelle ermöglichen es Unternehmen, über reine Korrelationen hinauszugehen und tatsächliche Ursache-Wirkungs-Beziehungen in ihren Daten zu identifizieren. Dies führt zu einem tieferen Verständnis der zugrundeliegenden Mechanismen und Prozesse
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Fundierte Entscheidungsgrundlagen
Durch den Einsatz von Inferenz- und Kausalmodellen können Unternehmen robustere Vorhersagen treffen und die potenziellen Auswirkungen von Entscheidungen besser abschätzen. Dies führt zu einer solideren Grundlage für strategische und operative Entscheidungen.
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Optimierung von Interventionen
Kausalmodelle helfen dabei, die effektivsten Interventionspunkte in komplexen Systemen zu identifizieren. Dies ist besonders wertvoll für die Optimierung von Geschäftsprozessen und die Entwicklung gezielter Strategien.
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Erhöhte Interpretierbarkeit
Im Vergleich zu reinen Machine-Learning-Modellen bieten Inferenz- und Kausalmodelle oft eine höhere Interpretierbarkeit. Dies ist besonders wichtig in Bereichen, wo Transparenz und Erklärbarkeit von Entscheidungen erforderlich sind.
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Verbesserte Generalisierbarkeit
Kausalmodelle können oft besser auf neue Situationen oder veränderte Umgebungen übertragen werden, da sie grundlegende Mechanismen erfassen, die über spezifische Datensätze hinausgehen.Die Integration von Inferenz- und Kausalmodellen in die Datenanalyse-Strategie einer Organisation kann somit zu fundierten Erkenntnissen, besseren Entscheidungen und letztendlich zu einem Wettbewerbsvorteil führen. Allerdings erfordert ihre effektive Nutzung oft spezifische Expertise und sorgfältige Implementierung.
Prozess
• Business Modelling
Geschäftsmodell und Planung
• Business Engineering
Target Operating Model, Betriebsmodell
• Business Execution
Veränderungsorganisation
Kerstin Clessienne ist Consultant Partner bei SMITH & Partners, einer unabhängigen Strategieberatung mit Umsetzungskraft einer Agentur. Im DACH-Raum spezialisiert auf nachhaltige Multitransformation in Marketing, Sales und CX, verbindet SMITH & Partners Fachkompetenz mit KI, Technologie und Agent-Based Modeling, um komplexe Herausforderungen in messbare Ergebnisse zu übersetzen.
Das 12-köpfige Kernteam vereint Expertise aus Strategie, Marketing, Media, Content, KI und Data Science
