2.4.3. Die datengetriebene Organisation

Die datengetriebene Organisation

Zwischen Erkenntnissgewinn und Verantwortung

Das Wirtschaftsparadigma der datengetriebenen Organisation stellt einen fundamentalen Wandel in der Art und Weise dar, wie Unternehmen operieren und Entscheidungen treffen. In diesem Modell werden Daten als zentraler Vermögenswert betrachtet, der die Grundlage für strategische und operative Entscheidungen bildet.

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.

"Plans are nothing; planning is everything."

"Transformation is a process, not an event."

"A goal without a plan is just a wish."

"The essence of strategy is choosing what not to do."

"If you want something new, you have to stop doing something old."

"Strategy without process is little more than a wish list."

"In the middle of difficulty lies opportunity."

"The best way to predict the future is to create it."

"To improve is to change; to be perfect is to change often."

"Great things in business are never done by one person; they're done by a team of people."

"Adaptability is about the powerful difference between adapting to cope and adapting to win."

"Vision without execution is hallucination."

"First, have a definite, clear practical ideal; a goal, an objective. Second, have the necessary means to achieve your ends; wisdom, money, materials, and methods. Third, adjust all your means to that end."

"Every system is perfectly designed to get the results it gets."

"Success is where preparation and opportunity meet."

"In every success story, you will find someone who has made a courageous decision."

"The strength of the team is each individual member. The strength of each member is the team."

"It’s not the strongest of the species that survive, nor the most intelligent, but the one most responsive to change."

"Without a solid foundation, you’ll have trouble creating anything of value."

"Details create the big picture."

"Continuous improvement is better than delayed perfection."

"Efficiency is doing things right; effectiveness is doing the right things."

"The art of simplicity is a puzzle of complexity."

"What gets measured gets managed."

"Don’t find fault, find a remedy."

"The greatest danger in times of turbulence is not the turbulence; it is to act with yesterday’s logic."

"An organization's ability to learn, and translate that learning into action rapidly, is the ultimate competitive advantage."

"By failing to prepare, you are preparing to fail."

"Everything should be made as simple as possible, but not simpler."

"Plans are of little importance, but planning is essential."

"Innovation is saying no to a thousand things."

"A fool with a plan can beat a genius with none."

"Technology is nothing. What’s important is that you have a faith in people, that they’re basically good and smart, and if you give them tools, they’ll do wonderful things with them."

"No tool is useful until you know how and when to use it."

"A fool with a tool is still a fool."

"A tool is only as good as the person who uses it."

"The right tool in the wrong hands can still be a problem."

"How do you eat an elephant? One bite at a time."

"Little by little, one travels far."

"Divide each difficulty into as many parts as is feasible and necessary to resolve it."

"Great things are not done by impulse, but by a series of small things brought together."

"Nothing is particularly hard if you divide it into small jobs."

"Strategy is about making choices, trade-offs; it's about deliberately choosing to be different."

"Strategy without tactics is the slowest route to victory. Tactics without strategy is the noise before defeat."

"Strategy is not the consequence of planning, but the opposite: its starting point."

"Strategy is about setting yourself apart from the competition. It's not a matter of being better at what you do—it's a matter of being different at what you do." r

"The most dangerous thing in business is not to evolve."

"Good tactics can save even the worst strategy. Bad tactics will destroy even the best strategy."

"To me, strategy means making clear-cut choices about how to compete."

"The heart of strategy is the story you tell, and the story you live."

"Execution is the ability to mesh strategy with reality, align people with goals, and achieve the promised results."

"Without strategy, execution is aimless. Without execution, strategy is useless."

"You may not be interested in strategy, but strategy is interested in you."

"If you don't know where you are going, you'll end up someplace else."

"The strategy is to turn data into information, and information into insight."

"To succeed in business, to reach the top, an individual must know all it is possible to know about that business."

Handlungsprinzipien ( und transformative Dimensionen) der datengetriebenen Organisation

Management- und
Strategieconsulting

Datenzentrierung ( Daten )

Unternehmen sammeln, analysieren und nutzen systematisch Daten aus allen Bereichen ihrer Tätigkeit. Dies ermöglicht ein tieferes Verständnis von Geschäftsprozessen, Kundenbedürfnissen und Markttrends.
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
Technologische Ausrichtung ( Technologie )

Datengetriebene Organisationen setzen verstärkt auf fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Predictive Analytics, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen
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 zwei erheblich wichtige normative Datenräume.

Ökonomischer Datenraum ( intern )

Ökonomische Modellierungen:
statistischen Analysen historischer Daten
Quantifizieren Auswirkungen von Unternehmensaktivitäten auf den Geschäftserfolg
Regressionsanalysen
Maschinelles Lernen
Messung der Effektivität einzelner Instrumente (Marketing, Preis, Vertrieb, etc.)
Vorhersage zukünftiger Ergebnisse
Kurzfristige Optimierung von Unternehmensaktivitäten
Langfristige Optimierung von Unternehmensaktivitäten
Maximierung des Return on Investment (ROI)

Ökonomischer Datenraum ( intern )

Verbesserung der Kundenbeziehungen
Steigerung des Kundenverständnisses
Zentralisierung von Kundeninformationen
Ganzheitlicher Blick auf den Kunden, Echtzeit-Datenanalysen
Schnelle Reaktionen auf Kundenverhalten und -bedürfnisse
Weitreichende Personalisierung von Angeboten und Kommunikation
Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit (Marketing, Vertrieb, Kundenservice)
Verbesserung der Kundenzufriedenheit
Steigerung der Kundenbindung
Optimierung des Customer Lifetime Value
Effizienzsteigerung in der Kundenbetreuung
Integration aller kundenrelevanten Daten, Entwicklung eines umfassenden Kundenverständnisses
Customer Relationship Management (CRM), Kundensegmentierung, Predictive Analytics, AB Testing

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

Ethische Fragestellungen im Umgang mit Daten gehen oft über die rechtlichen Rahmenbedingungen hinaus und betreffen Aspekte wie Fairness, Transparenz, Nicht-Diskriminierung und den verantwortungsvollen Einsatz von Technologien wie künstlicher Intelligenz. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, nicht nur legal, sondern auch moralisch vertretbar mit Daten umzugehen, was eine kontinuierliche Reflexion über die Auswirkungen ihrer Datennutzung auf Individuen und die Gesellschaft erfordert und oft die Entwicklung unternehmensinterner ethischer Richtlinien und Governance-Strukturen notwendig macht.

Causal Inference als Basis für Generative AI

Effekt und Ursache zu unterscheiden bedeutet wirksam statt nur effizient vorzugehen

KI hebt die Datenorganisation auf ein neues Level. Die Hausaufgaben müssen aber vorher schon gemacht sein: Ohne Datenstrategie, Hygiene und Disziplin wird die Anwendung von KI scheitern. Dessen sind sich die wenigsten Unternehmen bewusst. Die größte Chance für Unternehmen liegt dabei aktuell in der Anwendung von Kausal- anstatt Korrelationsmodellen. Insbesondere das vierte Paradigma der künstlichen Intelligenz – aktuell GenAI im Fokus – wird enorme Auswirkungen auf die “datengetriebene und datenverantwortliche Organisation” haben. Die zunehmende Verwendung von Inferenz- und Kausalmodellen ist ein wichtiger Trend in datengetriebenen Organisationen. Diese fortschrittlichen Analyseansätze gewinnen in datengetriebenen Organisationen zunehmend an Bedeutung. Sie ergänzen die bereits etablierten Methoden wie maschinelles Lernen, Data Mining und Predictive Analytics.

Die datengetriebene Organisation

Causal Inference - der
Schritt nächste

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
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.
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.
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.
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.

Wir unterstützen Sie

Die Handlungsfelder für den Aufbau einer funktionierenden “datengetriebenen Organisation” sind vielschichtig: ob es das Herstellen von rechtlichen Normen, die technologische Planung von IT-Infrastrukturen, Zielbilder auf der Applikationsebene, Clusterverfahren zur Identifikation von Zielgruppen oder die Einführung von Personas sind. Wir stehen dafür, diese Themen so integriert wie möglich im Unternehmen zu verankern, um die Transformationshürden so niedrig wie möglich zu halten und die Zusammenarbeit aller internen Stakeholder zu maximieren. Wo liegen Ihre größten Herausforderungen und auf welchen Unternehmensebenen? Welche Datenräume stehen aktuell im Fokus, wie ist die aktuelle Data Governance gestaltet? Gibt es Themen, bei denen Sie Unterstützung suchen?

Die datengetriebene Organisation

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