Eine datengetriebene Organisation macht datenbasierte Entscheidungen zur Normalität und nutzt kontinuierlich Daten, um Prozesse und Strategien zu verbessern. Der Einsatz von KI und Datenanalyse wird für eine maschinengestützte Strategie immer wichtiger, da sie schnellere, präzisere und dynamische Anpassungen in Echtzeit ermöglicht. So können Unternehmen flexibel auf Marktveränderungen reagieren und Wettbewerbsvorteile sichern.  Zum ausführlichen Artikel … . 

Datenstrategie

Klare Strukturen sind der Schlüssel zu einer erfolgreichen, maschinengestützten Strategie

Maschinelle Intelligenz analysiert große Datenmengen und erkennt Muster, die strategische Entscheidungen verbessern und flexibler machen. Zukünftig wird maschinengestützte Strategie entscheidend sein, da sie schnelle, präzise und kontinuierliche Anpassungen ermöglicht. Der Erfolg hängt jedoch davon ab, dass die strategische Struktur klar und systematisch auf maschinengestützte Prozesse abgestimmt ist.

 

 

Das Ende von Powerpoint

Wenn Strategiearbeit wieder Sinn macht

Strategiearbeit ist oft unstrukturiert und findet meist in PowerPoint statt, statt in datenbankgestützten Systemen, was Effizienzpotenziale ungenutzt lässt. Eine klare, systematische Struktur, wie in unserem Modell, steigert nicht nur die Motivation im Unternehmen zur Strategiearbeit, sondern optimiert auch den Erfolg. 



Unser integrierter Ansatz vernetzt alle strategischen Ebenen – von Geschäftsmodellen bis zu Prozessen – und schafft so die Basis für eine effektive, maschinelle Verarbeitung. Dies erleichtert es, Daten sinnvoll zu nutzen und KI zur Mustererkennung einzusetzen, was strategische Flexibilität und Wettbewerbsfähigkeit in dynamischen Märkten nachhaltig steigert.

Transformationsherausforderung Nr.1

Silo-Denken und isolierte Datennutzung

Obwohl Daten heute in vielen Bereichen genutzt werden, bleiben sie oft in Silos isoliert. Betriebswirtschaftliche Daten und Kundendaten werden getrennt erfasst, ohne übergreifende Verknüpfung. Diese Trennung verhindert, dass das Unternehmen das volle Potenzial seiner Daten ausschöpft.

Transformationsherausforderung Nr.

Fehlende Klarheit über den Einsatz von Daten

Oft fehlt Unternehmen eine klare Struktur für den gezielten Einsatz ihrer Daten. Daten werden auf verschiedenen Ebenen gesammelt, aber selten sinnvoll verknüpft, was den Gesamtüberblick und die Möglichkeit zu umfassenden Verbesserungen einschränkt.

Lösungsansätze

Wenn Verknüpfung durch übergeordnete Logiken wieder Sinn macht

Eine Lösung für diese Herausforderungen ist die Einführung einer übergeordneten Logik zur Verknüpfung verschiedener Datenquellen, etwa durch einen Knowledge Graph. Dieser visualisiert Beziehungen zwischen Datensätzen und schafft so eine strukturierte Grundlage, die zentrale Daten für eine datengetriebene Transformation nutzbar macht. Ein solcher Graph bietet tiefere Einblicke in Unternehmenszusammenhänge, indem er etwa die Interaktion von Finanz- und Kundendaten sichtbar macht und als „strategischer Copilot“ dient. Auch Datenplattformen, Data Lakes oder Dashboards können zur Datenharmonisierung beitragen, bleiben jedoch oft begrenzt, wenn sie in isolierten Silos genutzt werden und nicht einem einheitlichen Standard folgen.

 

 

 

 

Embrace Complexity

Mit systemischen und nicht-linearen Modellen lassen sich Daten ganzheitlich analysieren, sodass Veränderungen in einem Bereich und ihre Auswirkungen auf das gesamte Unternehmen sichtbar werden. Methoden wie Simulationen oder dynamische Modelle betrachten das Unternehmen als vernetztes System. Um das Potenzial einer datengetriebenen Organisation auszuschöpfen, ist es wichtig, Daten aus ihren Silos zu lösen und durch Technologien wie Knowledge Graphs oder integrierte Plattformen zu verknüpfen. So wird eine systemische Perspektive ermöglicht, die die Gesamtleistung des Unternehmens optimiert.

Ausblick: KI und Datenqualität im Transformationsprozess

Für den erfolgreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in datengetriebenen Organisationen sind nicht nur große Datenmengen entscheidend, sondern vor allem die Qualität der Daten. KI-Systeme benötigen hochwertige, gut gelabelte und unvoreingenommene Daten, um präzise Ergebnisse zu liefern. Ohne diese Qualität kann die Leistung der KI beeinträchtigt werden, was unzuverlässige Entscheidungen zur Folge hat.Im Kontext der Unternehmens-Transformation gibt es zwei Ansätze, die dabei helfen, die Datenqualität sicherzustellen:


Synthetic Data

In Transformationsprozessen kann es vorkommen, dass nicht genügend reale Daten verfügbar sind oder dass Datenschutzauflagen den Zugriff einschränken. Hier können synthetische Daten, die reale Daten nachahmen, helfen, diese Lücken zu füllen. Beispielsweise können sie genutzt werden, um Kundendaten zu simulieren, wenn es an historischen Daten mangelt, oder um verschiedene Szenarien im Change-Management zu modellieren.


Federated Learning

In sensiblen Bereichen wie der Geschäftsmodell-Transformation oder beim Umgang mit Kundendaten ist Datenschutz entscheidend. Federated Learning ermöglicht das dezentrale Training von KI-Modellen, ohne dass sensible Daten das Unternehmen oder die Abteilung verlassen – ideal für Projekte in unterschiedlichen Ländergesellschaften oder Abteilungen mit hohen Datenschutzanforderungen. Diese Ansätze fördern die datengetriebene Transformation, ohne Abstriche bei Datenqualität oder Datenschutz zu machen, und unterstützen präzise Entscheidungen in datenreichen Umfeldern.

Die Agenten kommen

Kognitive, strategische Copiloten

Agenten sind derzeit stark im Fokus, da sie verschiedenste Entitäten in strukturierten Modellen verknüpfen können. Kognitive Agenten wie GenAI-Agenten verbinden komplexe Datenstrukturen kontextuell und helfen, dynamische Zusammenhänge im Unternehmenskontext besser zu verstehen. Schon bald werden sie als strategische Copiloten die Strategiearbeit flexibler und effizienter machen, indem sie Entscheidungsträger in Echtzeit mit datengestützten Insights unterstützen.

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