Die datengetriebene Entscheidungsfindung (Data-Driven-Decision-Making, DDDM) wird oft nur als ein weiteres Schlagwort betrachtet. Angesichts der sich schnell verändernden Geschäftswelt (dank der Fortschritte bei KI und Machine Learning) benötigen Führungskräfte jedoch Daten, um mit der Konkurrenz Schritt zu halten oder ihr voraus zu sein.
Aus diesem Wandel sind datengetriebene Unternehmen hervorgegangen – Unternehmen, die Daten als strategische Ressource schätzen und sie für ihre Entscheidungen verwenden. Die Führungskräfte dieser Unternehmen verstehen die Notwendigkeit, hinter die Fassade zu blicken und abstrakte Daten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln.
Laut Google ist es dreimal wahrscheinlicher, dass datengetriebene Unternehmen eine signifikante Verbesserung ihrer Entscheidungsprozesse erreichen. Führungskräfte, die Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und nicht nach dem Bauchgefühl treffen, verwenden verifizierte Informationen und vermeiden es, Entscheidungen auf der Grundlage von Vermutungen zu treffen und im Dunkeln zu tappen.
Die COVID-19-Pandemie hat deutlich gemacht, wie wichtig es ist, schnell die richtigen Entscheidungen zu treffen. Datengetriebene Entscheidungen sind unter diesen Umständen noch wichtiger. Es überrascht daher nicht, dass 65 % der B2B-Unternehmen bis 2026 zu einer datengetriebenen Entscheidungsfindung übergehen werden.
Und das bedeutet Folgendes:
Was versteht man unter datengetriebener Entscheidungsfindung (Data-Driven Decision-Making, DDDM)?
Datengetriebene Entscheidungsfindung (auch als datenbasierte Entscheidungsfindung bezeichnet) bedeutet, dass man Fakten und relevante Metriken verwendet, um Entscheidungen zu treffen.
Dies kann auf unterschiedliche Weise geschehen – von der Nutzung von Anwendertests bei der Entscheidung über eine neue Produktfunktion bis hin zur Einführung zusätzlicher Arbeitgeberleistungen auf der Grundlage der Ergebnisse von Zufriedenheitsumfragen. Ein gemeinsamer Nenner ist die Verwendung von Daten zur Entscheidungsfindung anstelle von Intuition, subjektiven Standpunkten und Bauchgefühl.
Die Verwendung empirischer Daten gibt Ihnen mehr Sicherheit, wenn Sie vor schwierigen Entscheidungen stehen, die sich auf Ihr gesamtes Unternehmen auswirken können. So können Sie Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln. Diese Erkenntnisse können Sie dann dazu verwenden, Probleme zu lösen, potenzielle Entwicklungsmöglichkeiten zu erkennen und die Rentabilität zu steigern.
Jedes Unternehmen kann den datengetriebenen Entscheidungsprozess nutzen, ganz unabhängig von Größe, Branche oder Produkten und Dienstleistungen. Sie müssen sich jedoch darüber im Klaren sein, dass die Implementierung der datengetriebenen Entscheidungsfindung Zeit und Mühe erfordert.
Im folgenden Abschnitt erfahren Sie, warum sich die Vorteile für Sie mehr als bezahlt machen.
Vorteile der datengetriebenen Entscheidungsfindung
Größere Transparenz und ein Gefühl der Eigenverantwortlichkeit
Durch datengetriebene Entscheidungen erhalten Ihre Mitarbeiter konsistente und faktenbasierte Einblicke, die sie in die Lage versetzen, besser informierte Entscheidungen zu treffen.
Alle Entscheidungen werden auf der Grundlage von Daten getroffen, die im gesamten Unternehmen proaktiv demokratisiert werden. So weiß jeder, wohin sich das Unternehmen bewegt und welche Herausforderungen es zu bewältigen gilt.
Ein größeres Gefühl der Eigenverantwortung auf allen Ebenen ist ein häufiges Ergebnis dieser erhöhten Transparenz. Dies liegt daran, dass die Teams die allgemeinen Unternehmensziele besser kennen und wissen, wie sich ihre Arbeit auf den Gesamterfolg auswirkt.
Engere Zusammenarbeit führt zu Innovation und Wissensaustausch
Ein wesentlicher Vorteil der datengetriebenen Entscheidungsfindung ist die verbesserte Zusammenarbeit, weil Sie dadurch verschiedene Blickwinkel auf ein und dasselbe Problem erhalten. Da verschiedene Teams ihre einzigartigen Standpunkte anhand der Daten austauschen, haben Sie die Möglichkeit, ein Problem aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten, bevor Sie eine Entscheidung treffen.
Eine engere Zusammenarbeit innerhalb und zwischen Teams führt oft zu offeneren und ehrlicheren Diskussionen. Und die sind, wie wir alle wissen, ein hervorragender Ausgangspunkt für Innovationen.
Darüber hinaus tragen der kontinuierliche Austausch von Daten und die Teamarbeit dazu bei, die Weitergabe von Wissen und Fähigkeiten zu fördern. Auf diese Weise können erfahrene Kollegen ihre Kenntnisse an neue Mitarbeiter weitergeben und gleichzeitig neue Ideen und unkonventionelles Denken gewinnen.
Präzisere Vorhersagen über zukünftige Geschäftsmöglichkeiten
Je mehr Marktdaten Sie sammeln und analysieren, desto einfacher wird es, aufkommende Muster zu erkennen. So können Sie Lücken oder potenzielle Geschäftsmöglichkeiten erkennen, wo andere vielleicht nur Herausforderungen sehen.
So können Sie Ihre zukünftigen Schritte genauer planen und die Informationen aus den erweiterten Analysen verwenden, um das Beste aus Ihren Verbindungen, Projekten und Partnerschaften zu machen.
Höherer Umsatz und Profitabilität
Daten können Ihnen helfen, Ihren Umsatz zu steigern und Ihren Kundenstamm zu erweitern, wenn Sie sie richtig verwenden. Und wie? Wenn Sie wissen, was Ihre Kunden mögen oder nicht mögen, was sie wollen und was sie brauchen, können Sie leichter entscheiden, mit welchen neuen Produkten oder Dienstleistungen Sie darauf reagieren wollen. Das ist einer der Gründe, warum datengetriebene Unternehmen in Bezug auf Rentabilität und Produktivität besser abschneiden als ihre Konkurrenz.
Diese Unternehmen haben auch eine 165 % höhere Wahrscheinlichkeit, ihre Umsatzziele zu übertreffen. Deshalb sind 81 % der von Ernst & Young befragten Unternehmen der Meinung, dass Daten im Mittelpunkt aller Geschäftsentscheidungen stehen sollten.
Erhöhte Agilität
Einer der wichtigsten Vorteile datengetriebener Entscheidungen ist die gesteigerte Effizienz. Wenn Ihre Datenerfassung und -analyse erst einmal läuft, können Sie auf Echtzeitdaten zurückgreifen, wann immer Sie sie brauchen. So können Sie und Ihre Teams Entscheidungen innerhalb von Sekunden oder Minuten und nicht erst nach Stunden treffen.
Dank der erhöhten Agilität können Sie sich schnell umorientieren und eine neue Geschäftsmöglichkeit nutzen oder Risiken abmildern, sobald sie auftreten.
Da Sie nun mehr über datengetriebene Entscheidungen und deren Vorteile wissen, sehen wir uns jetzt an, wie der Entscheidungsprozess in der Praxis aussieht. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für die Anwendung datengetriebener Entscheidungsfindung.
Beispiele für datengetriebene Entscheidungsfindung
Google – Leistungsbewertungen, Umfragen und Analysen
Im Jahr 2002 entließ Google alle seine Projektmanager. Dies war Teil eines Experiments, um herauszufinden, ob es wirklich notwendig war, Manager zu haben. Es überrascht nicht, dass die Antwort ein klares „Ja“ war.
Google wollte aber auch wissen, warum Manager so wichtig sind. Also richtete das Unternehmen eine Abteilung für Mitarbeiteranalysen ein, um dies herauszufinden und sicherzustellen, dass alle zukünftigen personalbezogenen Entscheidungen auf Daten beruhen.
Google hatte klare Ziele (Identifizierung von Eigenschaften, die einen guten Manager ausmachen) und wusste, nach welchen Informationen man suchen musste. Sie sahen sich Leistungsbeurteilungen und Mitarbeiterumfragen an und sprachen mit Menschen im gesamten Unternehmen.
Auf der Grundlage all dieser Daten identifizierte Google die acht Faktoren, die einen hervorragenden Manager ausmachen. Um ihren datengetriebenen Ansatz zu untermauern, führten sie dann eine halbjährliche Feedback-Umfrage ein, um von ihren besten Mitarbeitern zu lernen.
Netflix – Erweiterte Daten und Analysen
Netflix war schon immer ein Vorreiter, was die Nutzung datengetriebener Entscheidungsprozesse betrifft. Jede Entscheidung, einschließlich der Auswahl von Farbpaletten, basiert auf wissenschaftlichen Erkenntnissen und Fakten. Aus diesem Grund hat Netflix intensiv in den Aufbau von Teams aus Dateningenieuren, Analysten und Datenvisualisierern investiert.
Darüber hinaus verlassen sie sich bei der Auswahl neuer Sendungen auf fortschrittliche Content-Daten und Analysetools, um die Performance ähnlicher Programme in der Vergangenheit zu bewerten. Auf diese Weise minimieren sie die Risiken, die mit solch riskanten Entscheidungen verbunden sind.
Diese Beispiele verdeutlichen den Aufwand, der hinter dem datengetriebenen Ansatz steckt, und die Vorteile, die er bietet. Jetzt möchten wir Ihnen zeigen, wie Sie datengetriebene Entscheidungsfindung für Ihre Tätigkeit und Ihr gesamtes Unternehmen einsetzen können.
Wie man datengetriebene Entscheidungen trifft
Ziele setzen
Formulieren Sie Ihre Ziele und verstehen Sie, was Sie erreichen, erkennen, verhindern oder bewältigen wollen. Vielleicht wollen Sie zum Beispiel Ihre Verkaufszahlen steigern? Oder der Unzufriedenheit Ihrer Mitarbeiter vorbeugen, bevor diese das Unternehmen verlassen? Was auch immer Ihr Ziel ist, stellen Sie sicher, dass es klar definiert, messbar und gut dokumentiert ist.
Analysen können nur dann effektiv sein, wenn Sie und Ihre Teams wissen, wonach Sie suchen und was Sie mit den Daten tun werden.
Datenquellen auswählen
Wählen Sie die Quellen, aus denen Sie Ihre Daten beziehen möchten. Diese können von verschiedenen Datenbanken und Social Media-Plattformen bis hin zu Feedback-Formularen, Umfragen oder Bewertungen reichen.
Ein entscheidender Faktor ist, ob Sie die Daten für mehr als ein Projekt verwenden können. Wenn ja, müssen Sie einplanen, die Informationen so zu strukturieren, dass sie für verschiedene Szenarien verwendet werden können.
Daten bereinigen und ordnen
Datenwissenschaftler verbringen 80 % ihrer Zeit mit dem Finden, Bereinigen und Organisieren von Daten und nur 20 % mit der eigentlichen Analyse. Dies wird als 80/20-Regel bezeichnet und zeigt, wie wichtig es ist, irrelevante, fehlerhafte oder unvollständige Daten zu eliminieren oder zu korrigieren.
Lassen Sie Ihr Datenteam visuelle Tabellen und Datenwörterbücher entwickeln, um Erkenntnisse zu organisieren und Variablen zu katalogisieren. Dieser Schritt ist notwendig für eine genaue und wertvolle Auswertung.
Daten analysieren
Sobald die Daten gesammelt und bereinigt wurden, ist es an der Zeit, die Analyse durchzuführen. Für diesen Schritt sind die richtigen Fähigkeiten und Tools entscheidend. Es ist ideal, wenn Ihr derzeitiges Team die Kapazität hat, diesen Teil intern zu erledigen, aber viele Unternehmen stellen fest, dass sie dafür die Hilfe von Experten benötigen.
Dabei werden statistische Modelle (z. B. Entscheidungsbäume, Clustering, Zeitreihen, logistische Regression) verwendet, um die Daten zu analysieren und zu entscheiden, wie die Informationen am besten präsentiert werden können.
Abstrakte Daten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln
Im letzten Schritt liegt es an Ihnen, die Informationen zu verwenden, um eine Entscheidung zu treffen. Dazu gehört, dass Sie die Erkenntnisse, die Sie gewonnen haben, in umsetzbare Maßnahmen umwandeln, die Ihnen helfen, das zu Anfang gesetzte Ziel zu erreichen.
Bei diesem Schritt ist es auch wichtig, die Daten auf einfache Weise zu präsentieren, damit jeder in Ihrem Unternehmen verstehen kann, wie Sie zu Ihrer Schlussfolgerung gekommen sind.
Dies sorgt nicht nur für mehr Vertrauen in die Entscheidung, sondern stärkt auch die auf Daten basierende Entscheidungsfindung in Ihrem gesamten Unternehmen.
Die Wahl der richtigen Technologie
Der letzte, aber nicht unwesentliche Schritt auf dem Weg zu datengetriebenen Entscheidungen ist die Auswahl der richtigen und für Sie optimalen Technologie-Lösungen.
Es könnte ein Cloud-basiertes Datenlager sein, das Ihnen hilft, alle Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen. Oder eine fortschrittliche Lösung für KI und Machine Learning, die verwertbare Erkenntnisse in Echtzeit liefert.
Für welche Lösung Sie sich entscheiden, muss von zwei Faktoren abhängen.
Zunächst müssen Sie sicherstellen, dass die Technologie zu Ihren Bedürfnissen und den Zielen passt, die Sie zu erreichen versuchen, und nicht umgekehrt.
Ein weiterer Punkt, den Sie berücksichtigen sollten, ist die Verknüpfung dieser Lösungen untereinander. Egal, wie viele Daten Sie haben – oder wie gut sie organisiert sind – wenn Sie die Daten nicht analysieren können, haben sie keinen Wert.
Wenn wir mit unseren Kunden zusammenarbeiten, beginnen wir immer damit, ihre Business Ziele zu besprechen und den Status Quo ihrer technischen Umgebung zu bewerten. Auf diese Weise berücksichtigen unsere Lösungen sowohl die technologische als auch die geschäftliche Perspektive und sichern Ihren Erfolg für die Zukunft.
