Warum Taxonomien entscheidend sind für den Aufsatz von Modellen und Simulationen: Ein strategischer Ansatz

Taxonomien sind nicht nur ein Hilfsmittel zur Kategorisierung von Informationen, sie sind der Schlüssel, um komplexe Unternehmensmodelle und -simulationen erfolgreich zu strukturieren. Insbesondere, wenn es darum geht, vielschichtige Systeme wie Marketingstacks oder Kundeninteraktionsmodelle zu optimieren, sind klar definierte Taxonomien unerlässlich. Sie ermöglichen es, Daten und Prozesse über verschiedene Ebenen hinweg einheitlich zu ordnen, Wechselwirkungen korrekt abzubilden und sicherzustellen, dass jedes Element und jede Beziehung inhaltlich und hierarchisch korrekt verortet ist.

Unser strategisches Modell geht hier gezielt voran: Es bietet nicht nur eine taxonomische Struktur, sondern definiert auch die inhaltliche Ausrichtung und die hierarchische Ordnung des Optimierungsgegenstands. Diese klare Strukturierung gibt uns die Möglichkeit, präzise Simulationen und Modelle zu erstellen, die in ihrer Syntax und Semantik eindeutig und skalierbar sind.

Die Bedeutung von Taxonomien in Modellen und Simulationen

Taxonomien sind hierarchische Klassifikationssysteme, die es ermöglichen, komplexe Daten und Prozesse zu ordnen. Sie helfen dabei, Elemente eines Systems zu organisieren, indem sie ihnen klar definierte Kategorien und Bedeutungen zuweisen. Für den Aufsatz von Modellen und Simulationen sind Taxonomien unverzichtbar, da sie eine strukturierte Grundlage bieten, um über verschiedene Ebenen und Dimensionen eines Systems hinweg zu arbeiten.

1. Strukturierung über viele Systemebenen hinweg

Modelle und Simulationen zielen oft darauf ab, mehrschichtige Systeme zu analysieren, in denen verschiedene Ebenen – von Mikroentscheidungen einzelner Akteure bis hin zu Makroprozessen – miteinander interagieren. Ohne eine klare Taxonomie, die diese Ebenen und ihre Verbindungen strukturiert, wird es schwierig, die Beziehungen und Auswirkungen zwischen diesen Schichten korrekt abzubilden.

Ein Beispiel dafür wäre ein Unternehmen, das den Einfluss einer Preisänderung auf verschiedene Kundensegmente analysieren möchte. Ein gut entwickeltes taxonomisches System würde hier sicherstellen, dass die einzelnen Kundentypen klar definiert sind, die Preisgestaltung korrekt klassifiziert ist und die Beziehungen zwischen Preisänderungen und Kundenreaktionen auf jeder Ebene des Systems präzise dargestellt werden.

2. Inhaltliche und hierarchische Strukturierung des Optimierungsgegenstands

Die inhaltliche und hierarchische Strukturierung eines Optimierungsgegenstands ist entscheidend, um die komplexen Wechselwirkungen im System zu verstehen und die richtigen Hebel für Optimierungen zu identifizieren. Unsere strategischen Modelle bieten hier die richtige Grundlage, da sie sowohl die Inhalte, also die relevanten Faktoren wie Kundentypen, Preisgestaltung, Produktmerkmale und Marketingmaßnahmen, als auch deren Hierarchie in Bezug auf Einfluss und Wechselwirkungen strukturieren.

Eine klare Taxonomie erlaubt es uns, Optimierungsstrategien präzise auf den Punkt zu bringen: Wo setzen wir an? Welche Kundensegmente sind am sensitivsten auf Preisänderungen? Wie interagieren verschiedene Abteilungen im Unternehmen miteinander, um eine optimale Customer Experience zu schaffen?

3. Klar definierte Syntax und Semantik für Modellkommunikation

Taxonomien liefern auch eine definierte Syntax und Semantik für den Aufbau und die Kommunikation von Modellen. Das bedeutet, dass jede Komponente eines Modells – sei es ein Kunde, eine Transaktion, ein Produkt oder eine Marketingaktion – eindeutig benannt und in Beziehung gesetzt wird. Dies vermeidet Missverständnisse und sorgt dafür, dass alle Beteiligten, vom Datenwissenschaftler über den Strategen bis hin zur Führungsebene, dieselbe Sprache sprechen.

Unser strategisches Modell geht noch einen Schritt weiter: Es bietet nicht nur eine klare Taxonomie für den Inhalt und die Struktur eines Systems, sondern auch für die Art und Weise, wie Optimierungsprozesse kommuniziert und umgesetzt werden. Die klare Syntax definiert, wie die einzelnen Elemente zueinander in Beziehung stehen, während die Semantik sicherstellt, dass jeder Begriff im Modell exakt verstanden wird.

4. Erleichterung der Skalierbarkeit und Anpassbarkeit

Wenn Unternehmen wachsen und sich weiterentwickeln, muss auch das Modell, das sie zur Optimierung einsetzen, skalierbar und anpassbar sein. Eine gut entwickelte Taxonomie ermöglicht es, das Modell leicht um neue Ebenen, Elemente und Beziehungen zu erweitern, ohne dass die Grundstruktur des Systems beeinträchtigt wird.

Ohne eine klare taxonomische Grundlage würde jedes Hinzufügen neuer Elemente oder Prozesse das Modell schnell unübersichtlich und ineffektiv machen. Durch eine taxonomische Struktur hingegen bleiben Modelle auch bei wachsender Komplexität übersichtlich und handhabbar.

5. Vermeidung von Fehlern durch klare Strukturen

Ein weiterer entscheidender Vorteil einer soliden Taxonomie ist die Vermeidung von Fehlern. In vielen Unternehmen führt das Fehlen einer einheitlichen Struktur dazu, dass Daten und Informationen uneinheitlich oder sogar falsch interpretiert werden. Dies kann schwerwiegende Folgen haben, wenn Simulationen und Modelle auf falschen oder inkonsistenten Daten basieren.

Mit einer klaren Taxonomie ist sichergestellt, dass alle Daten und Prozesse auf eine konsistente Weise strukturiert und analysiert werden, wodurch Fehler minimiert und die Qualität der Entscheidungen verbessert wird.

Unser strategisches Modell: Die Grundlage für erfolgreiche Optimierungen

Unser strategisches Modell bietet die richtige strukturelle Grundlage für den Aufsatz von Modellen und Simulationen, weil es nicht nur eine inhaltliche und hierarchische Struktur bietet, sondern auch eine definierte Syntax und Semantik. Es strukturiert den Optimierungsgegenstand auf klare und nachvollziehbare Weise, was bedeutet, dass jeder Schritt des Optimierungsprozesses nachvollziehbar und messbar ist.

Das Modell stellt sicher, dass:

• Alle relevanten Variablen und Prozesse korrekt kategorisiert und verstanden werden,
• Komplexe Wechselwirkungen auf verschiedenen Ebenen des Systems klar definiert sind,
• Die Kommunikation zwischen den verschiedenen Ebenen und Akteuren des Systems einheitlich und klar ist,
• Und dass das System leicht skaliert und angepasst werden kann, wenn sich das Unternehmen oder das Umfeld weiterentwickelt.

Ohne Taxonomie keine Klarheit

Für den erfolgreichen Einsatz von Agent-Based Modelling, Computational Modelling und Causal Inference sind Taxonomien unerlässlich. Sie schaffen die Struktur, die notwendig ist, um komplexe Systeme zu verstehen und deren Verhalten zu simulieren. Unser strategisches Modell bietet die perfekte Grundlage, da es die inhaltliche und hierarchische Struktur eines Optimierungsprozesses klar und verständlich darstellt und sicherstellt, dass alle Akteure und Prozesse im Unternehmen in einer gemeinsamen, einheitlichen Sprache agieren. Nur so kann der Wert des Technologieeinsatzes maximiert und auf die strategischen Ziele des Unternehmens ausgerichtet werden.

 

Unsere Taxonomie basiert auf einem strukturierten Ansatz, der die vier zentralen Strategieräume und die fünf definierten Ebenen des Unternehmens umfasst. Diese Struktur ist entscheidend, um Transformationen effektiv zu gestalten und zu steuern, da sie sicherstellt, dass alle Ebenen und strategischen Bereiche in Einklang miteinander agieren.

1. Die vier Strategieräume

Unsere Taxonomie gliedert sich in vier Strategieräume, die unterschiedliche Bereiche der Unternehmensstrategie abdecken. Diese Räume sind notwendig, um alle Aspekte einer Transformation zu berücksichtigen:

• Geschäftsmodell (Business Design): In diesem Raum wird das Geschäftsmodell des Unternehmens gestaltet und angepasst. Es geht darum, Wertschöpfungsmodelle zu definieren, Zielmärkte zu bestimmen und die Art der Kundeninteraktion zu optimieren. Hier werden strategische Entscheidungen getroffen, die das Angebot des Unternehmens und dessen Positionierung auf dem Markt betreffen.
• Betriebsmodell (Daten, Technologie, Organisation und Prozesse): Dieser Strategieraum konzentriert sich auf die operative Ebene des Unternehmens. Er umfasst die technologischen Infrastrukturen, das Datenmanagement, die organisatorischen Strukturen und die Prozesse, die die Effizienz und Skalierbarkeit des Unternehmens sicherstellen. Hier werden die notwendigen Strukturen geschaffen, um das Geschäftsmodell operativ umzusetzen.
• Normativer Strategieraum: Hier werden die langfristigen Leitplanken für das Unternehmen gesetzt. Es geht um Werte, Visionen und Prinzipien, die das Unternehmen leiten. Der normative Raum sorgt dafür, dass die Transformation im Einklang mit den langfristigen Zielen und der Identität des Unternehmens steht.
• Instrumenteller Strategieraum: Dieser Raum beschäftigt sich mit den konkreten Werkzeugen und Methoden am Kunden, die zur Umsetzung der strategischen Ziele eingesetzt werden, beispielsweise die Markenkommunikation, Kommunikationsplanung und viele weitere Wirkfaktoren.

2. Die fünf definierten Ebenen im Cloud-Kite-Modell

Unsere Taxonomie wird auf fünf Ebenen abgebildet, die mithilfe des Cloud-Kite-Modells strukturiert sind. Diese Ebenen ermöglichen es uns, das Unternehmen als ganzheitliches System zu betrachten und sicherzustellen, dass Transformationen nicht nur in den oberen Managementebenen geplant, sondern auf den operativen Ebenen umgesetzt werden. Die fünf Ebenen umfassen:

1. Unternehmensebene (Cloud): Auf dieser höchsten Ebene werden die Vision, Mission und langfristigen Ziele des Unternehmens definiert. Sie stellt die Richtung dar, in die das Unternehmen langfristig strebt, und ist eng mit dem normativen Strategieraum verknüpft.
2. Geschäftsbereich (Kite): Diese Ebene übersetzt die Vision in konkrete strategische Entscheidungen. Hier werden die großen Linien der Unternehmensstrategie, z.B. Geschäftsmodell und Marktpositionierung, entwickelt. Diese Ebene ist der zentrale Punkt, an dem das Unternehmen seine Transformation plant.
3. Abteilung: Auf der taktischen Ebene werden die strategischen Entscheidungen operationalisiert. Hier geht es um konkrete Umsetzungspläne, Ressourcenallokation und die Festlegung von Zwischenzielen, die zur Erreichung der übergeordneten strategischen Ziele notwendig sind.
4. Team: Diese Ebene befasst sich mit der täglichen Umsetzung der strategischen und taktischen Entscheidungen. Prozesse, Technologien und Datenmanagement werden auf dieser Ebene konkret angewendet, um die Ziele zu erreichen.
5. Rolle:  Hier wird die tatsächliche Arbeit erledigt, und Entscheidungen werden in konkrete Handlungen umgesetzt. Dies ist die Ebene, auf der Transformationen real werden und sichtbar werden.

3. Warum die Ebenen und strategischen Räume miteinander verbunden sind

Ein zentrales Element unseres Ansatzes ist das Verständnis, dass Transformation nur durch das kohärente Verhalten der gesamten Organisation erfolgreich umgesetzt werden kann. Dies ist ein systemischer Ansatz, der aus dem Systemdenken stammt. Veränderungen, die nur auf der Visionsebene oder strategischen Ebene definiert werden, können nicht effektiv umgesetzt werden, wenn sie nicht bis zur Ausführungsebene durchdringen.

Das bedeutet, dass Transformationen nicht nur Top-Down initiiert, sondern Bottom-Up durch kohärente Prozesse und Verhaltensweisen in der gesamten Organisation getragen werden müssen. Die Rolle der fünf Ebenen ist es, sicherzustellen, dass jede Entscheidung, die auf einer höheren Ebene getroffen wird, bis in die operativen Prozesse hinein umgesetzt wird, und dass die Rückkopplungsschleifen zwischen den Ebenen funktionieren.

4. Die Rolle von Computational Modelling, Causal Inference und Agent-Based Modelling

Um diese vielschichtige Transformation sicher und effektiv zu steuern, sind Methoden wie Computational Modelling, Causal Inference und Agent-Based Modelling (ABM) entscheidend. Sie bieten die Möglichkeit, komplexe Systeme und deren Dynamik zu simulieren und zu analysieren.

• Computational Modelling erlaubt es, die verschiedenen Ebenen und strategischen Räume eines Unternehmens zu modellieren und die Wechselwirkungen zwischen diesen Ebenen zu analysieren. Es ermöglicht das Verständnis darüber, wie strategische Entscheidungen auf der operativen und ausführungstechnischen Ebene umgesetzt werden.
• Causal Inference bietet die Möglichkeit, kausale Zusammenhänge innerhalb des Systems zu identifizieren. Es hilft zu bestimmen, ob bestimmte strategische Maßnahmen tatsächlich die gewünschten Effekte in der Organisation erzielen, oder ob externe Faktoren eine Rolle spielen.
• Agent-Based Modelling (ABM) simuliert das Verhalten einzelner Akteure innerhalb des Systems. Auf der Ebene der operativen und ausführungstechnischen Prozesse ist ABM besonders hilfreich, um das Verhalten der Organisation als Ganzes zu modellieren. Dies ermöglicht ein tieferes Verständnis dafür, wie Veränderungen in der Organisation tatsächlich umgesetzt werden und wie das Verhalten einzelner Akteure die Gesamttransformation beeinflusst.

Ganzheitliche Steuerung der Transformation

Unsere Taxonomie ermöglicht es durch gute Vorstrukturierung effizient, das Unternehmen als ganzheitliches System zu betrachten und Transformationen durch klare Ebenen und strategische Räume zielgerichtet zu gestalten. Der systemische Ansatz stellt sicher, dass jede Entscheidung in der Organisation in den operativen Prozessen bezogen ist auf das Gesamtziel, was nach den neusten Erkenntnissen eines der größten Probleme in der #multitransformation ist. Kohärenz und damit auch Zusammenarbeit haben einen enormen wirtschaftlichen Wert, und auf Basis dieser Erkenntnisse muss Strategiearbeit grundsätzlich neu gedacht werden.  Mit Hilfe von Computational Modelling, Causal Inference und Agent-Based Modelling werden diese dynamischen Prozesse nicht nur besser verstanden, sondern auch effizient gesteuert, sodass Transformationen sicher und nachhaltig umgesetzt werden können.