Datengetriebene Unternehmen: Was sind sie und was sind ihre Vorteile?

Die Zahl der Unternehmen, die datengetriebene Ansätze nutzen, steigt jedes Jahr stetig an. Unternehmen haben erkannt, dass die effektive Nutzung von Daten ihre Erfolgschancen erheblich verbessern kann, indem sie eine fundierte Entscheidungsfindung in ihren Strategien ermöglicht. Doch was genau zeichnet ein datengetriebenes Unternehmen aus? Gelten alle Unternehmen, die mit Daten arbeiten, als datengetrieben? Wie kann Ihr Unternehmen zu einem Unternehmen werden, das Ihre Datenwissenschaft verstärkt?   Bemühungen? In diesem Artikel geben wir Ihnen Einblicke und Antworten auf diese Fragen.

Was ist ein datengetriebenes Unternehmen

Ein datengetriebenes Unternehmen zeichnet sich dadurch aus, dass es sich bei strategischen Entscheidungen eher auf Datenanalysen als auf subjektive Meinungen, Intuitionen oder Emotionen der Teammitglieder verlässt. Im Wesentlichen priorisieren diese Unternehmen Data Science in ihren Strategien und Prozessen.

Fortschritte in der Technologie haben den Zugang zu riesigen Informationsmengen erleichtert und es Unternehmen ermöglicht, riesige Datensätze zu sammeln und zu analysieren. Infolgedessen sind datengesteuerte Unternehmen besser gerüstet, um fundierte Entscheidungen zu treffen und das Marktverhalten genau vorherzusagen.

Abgesehen von den bereits erwähnten Vorteilen können datengetriebene Unternehmen zahlreiche weitere Vorteile sowohl intern als auch am Markt nutzen. Diese beinhalten:

• Aktuelle Informationen: Datengesteuerte Unternehmen haben Zugriff auf Echtzeitdaten, die es ihnen ermöglichen, sich über Markttrends auf dem Laufenden zu halten und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der neuesten Informationen zu treffen.
• Optimierte Prozesse: Durch die Nutzung von Daten können diese Unternehmen Ineffizienzen in ihren Abläufen erkennen und ihre Prozesse rationalisieren, um die Produktivität zu steigern und die Ressourcenzuweisung zu optimieren.
• Erhöhte Produktivität: Datengesteuerte Unternehmen nutzen Dateneinblicke, um Engpässe in ihren Arbeitsabläufen zu identifizieren und datengestützte Lösungen zu implementieren, was zu einer höheren Produktivität und einer verbesserten Gesamtleistung führt.
• Verbesserte Marktantizipation: Durch die Analyse von Daten können diese Unternehmen Marktveränderungen und -trends genauer antizipieren, was ihnen hilft, proaktive Entscheidungen zu treffen und potenzielle wirtschaftliche Verluste zu vermeiden.
• Verbesserte Kundengewinnung und -bindung: Datengesteuerte Unternehmen können Daten nutzen, um Einblicke in Kundenpräferenzen, -verhalten und -bedürfnisse zu gewinnen, sodass sie ihre Angebote und Marketingstrategien anpassen können, um Kunden effektiver zu gewinnen und zu binden.
• Höhere Gewinne: Datengesteuerte Unternehmen erwirtschaften tendenziell mehr Gewinne pro Mitarbeiter und auf allgemeiner Ebene, da sie in der Lage sind, fundierte Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren und umsatzgenerierende Möglichkeiten durch Datenanalyse zu identifizieren.
• Kosteneinsparungen: Durch die Nutzung von Daten können diese Unternehmen Möglichkeiten zur Kosteneinsparung identifizieren, z. B. die Optimierung von Lieferkettenabläufen, die Reduzierung von Verschwendung und die Optimierung von Preisstrategien, was zu Gesamtkosteneinsparungen führt.

Arten von Unternehmen nach ihrer Data Science

Je nach Ebene der Data-Science-Implementierung gibt es fünf Arten von Organisationen:

• Datenresistente Organisationen: Diese Unternehmen sehen die Datenanalyse nicht als wesentlich für ihr Wachstum an und nehmen diesbezüglich keine Änderungen vor.
• Datenbewusste Organisationen: Im Gegensatz zu datenresistenten Organisationen erkennen diese Unternehmen die Bedeutung von Data Science, wissen aber möglicherweise nicht, wie sie sie effektiv implementieren können.
• Datengeführte Organisationen: Diese Unternehmen führen grundlegende Datenanalysen durch und ziehen Schlussfolgerungen aus den Daten, haben jedoch keine formelle Strategie.
• Datenversierte Organisationen: Diese Unternehmen nutzen Daten strategisch, um das „Warum“ hinter den Daten zu verstehen und Rückschlüsse auf das Verbraucherverhalten zu ziehen.
• Datengesteuerte Organisationen: Zusätzlich zu den Praktiken datenversierter Unternehmen setzen datengesteuerte Organisationen ihre Erkenntnisse und Schlussfolgerungen in die Realität um, indem sie datengesteuerte Entscheidungen in ihre Abläufe und Strategien implementieren.

Es ist üblich, dass Unternehmen ihre Herangehensweise an die Datennutzung weiterentwickeln und ändern, bis sie eine optimale und effektive Nutzung der Daten erreichen. Es gibt jedoch auch einige Unternehmen, die möglicherweise stagnieren und sich im Laufe der Zeit nicht weiterentwickeln, was möglicherweise ihre Fähigkeit behindert, das volle Potenzial der datengesteuerten Entscheidungsfindung auszuschöpfen.

5 Indikatoren dafür, dass ein Unternehmen datengetrieben ist

Datentransparenz

In einem datengesteuerten Unternehmen haben alle Teammitglieder unabhängig von ihrer Rolle Zugriff auf alle Arten von Daten, einschließlich positiver und negativer Informationen, über die Organisation, Kunden und den Markt. Dieser offene und transparente Ansatz ermöglicht eine fundierte Entscheidungsfindung auf der Grundlage eines umfassenden Verständnisses der Datenlandschaft. Es ist wichtig zu erkennen, dass auch negative Daten wertvolle Erkenntnisse liefern und dazu beitragen können , fundierte Entscheidungen zu treffen. Das Zurückhalten oder selektive Präsentieren nur positiver Daten kann zu verzerrten Perspektiven führen und die Fähigkeit des Unternehmens beeinträchtigen, Verbesserungsbereiche zu identifizieren oder Herausforderungen effektiv anzugehen. Die Einbeziehung aller Arten von Daten, ob positiv oder nicht, ist entscheidend für die Förderung einer wirklich datengesteuerten Kultur innerhalb der Organisation.

Die Figur eines Data Science Professionals

Die Rolle eines Datenwissenschaftlers ist in jedem datengesteuerten Unternehmen von zentraler Bedeutung. Diese Fachleute sind für die Strukturierung und Organisation der riesigen Datenbanken verantwortlich, über die Unternehmen verfügen, und nutzen ihr Fachwissen in Statistik, Technologie und Mathematik. Sie extrahieren, sammeln und verarbeiten wertvolle Informationen aus Daten und machen sie für alle Mitglieder der Organisation zugänglich, verständlich und vertrauenswürdig.

Die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern steigt in verschiedenen Sektoren rapide an, da Unternehmen die Bedeutung der Nutzung von Daten für strategische Entscheidungen erkennen. Diese Fachleute spielen eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, die in Daten verborgenen Erkenntnisse zu erschließen und datenbasierte Strategien voranzutreiben. Ihr Fachwissen und ihre Fähigkeiten sind von unschätzbarem Wert bei der Maximierung des Potenzials von Daten zur Förderung des Geschäftserfolgs in der aktuellen datengesteuerten Landschaft.

Ziele sind nur eine andere Zahl

In einem datengetriebenen Unternehmen werden Ziele nicht abstrakt gesetzt, sondern basieren auf datengetriebenen Erkenntnissen. Diese Unternehmen legen klare und präzise Ziele fest und integrieren numerische Merkmale, die aus der Datenanalyse abgeleitet wurden.

In einem nicht datengesteuerten Unternehmen könnte ein Ziel beispielsweise „Umsatz im nächsten Jahr steigern“ lauten. In einem datengesteuerten Unternehmen wäre das Ziel jedoch spezifischer, z. B. „Steigerung des Umsatzes um 34 % von Februar bis Juni“. Ersteres Ziel ist vage und ermöglicht eine breite Interpretation des Erfolgs, während letzteres spezifisch und messbar ist und ein klares Ziel vorgibt.

Die Festlegung präziser Ziele auf der Grundlage von Daten ermöglicht es Unternehmen, einen klaren Maßstab für den Erfolg zu haben. Es ermöglicht ihnen, den Fortschritt genau zu messen, die Effektivität ihrer Strategien zu bewerten und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Ohne die Nutzung von Daten können Unternehmen die wahren Auswirkungen ihrer Bemühungen nicht verstehen und Gelegenheiten zur Verbesserung verpassen. Im Gegensatz dazu können datengesteuerte Unternehmen den Fortschritt effektiv verfolgen, bei Bedarf Anpassungen vornehmen und ihre Leistung optimieren, um ihre Ziele mit größerer Genauigkeit und Erfolg zu erreichen.

Meinungen werden durch Daten gestützt

In datengetriebenen Unternehmen werden die Meinungen der Teammitglieder durch Daten gestützt. Jeder Beitrag eines Unternehmensexperten muss durch relevante Daten untermauert werden, um sicherzustellen, dass Entscheidungen auf objektiven Informationen und nicht auf subjektiven Meinungen basieren. Dieser Ansatz fördert die Objektivität und minimiert den Einfluss von Emotionen, Gefühlen oder persönlichen Meinungen auf die Richtung der Organisation. Ziel ist es, den Kurs der Organisation nicht von Emotionen oder subjektiven Perspektiven bestimmen zu lassen, sondern sich für mehr Erfolg auf datengestützte Entscheidungen zu verlassen.

Daten im Dienst der Organisation

Während Daten ein wesentlicher Bestandteil der Strategien eines datengesteuerten Unternehmens sind, haben das Wohlergehen seines Humankapitals und die allgemeine Gesundheit der Organisation Vorrang. Daten dienen als Werkzeug, um die Organisation voranzutreiben, und sind nicht die einzige Motivation für Entscheidungen. Das Unternehmen ist den Daten nicht untertan, sondern die Daten dienen den Zielen der Organisation.

Ein datengesteuertes Unternehmen erkennt an, dass Entscheidungen von mehreren Faktoren beeinflusst werden, von denen nicht alle quantifiziert werden können. Während Daten wertvolle Erkenntnisse liefern, gibt es oft auch qualitative Elemente, die die Entscheidungsfindung beeinflussen. Es wird ein ganzheitlicher Ansatz verfolgt, der sowohl Daten als auch andere relevante Faktoren berücksichtigt und anerkennt, dass neben der Nutzung von Daten das Wohl des Unternehmens und seiner Mitarbeiter im Vordergrund steht.

Wie man einen datengesteuerten Ansatz anwendet

Die Umwandlung eines Unternehmens in ein datengesteuertes Unternehmen ist ein schrittweiser Prozess, der im Laufe der Zeit Anpassungen erfordert. Während die Teammitglieder im Allgemeinen offen dafür sind, Data Science einzubeziehen und ihre Bedeutung zu verstehen, liegt die Herausforderung oft in der digitalen Transformation, die erforderlich ist, damit die Organisation datengesteuerte Praktiken vollständig umsetzen kann. Diese Transformation kann erhebliche finanzielle und zeitliche Investitionen mit sich bringen, was bei einigen Unternehmen zu Zurückhaltung führen kann.

Wenn Sie sich in dieser Situation befinden, möchten wir Ihnen einige Tipps geben, die eine große Hilfe sein können.

Setzen Sie das intelligente Modell in die Praxis um

SMART ist ein Akronym, das für Specific, Measurable, Achievable, Relevant und Time-bound steht. Es ist ein weit verbreitetes Modell zur Festlegung klarer und effektiver Ziele. So können Sie das SMART-Modell in einem datengetriebenen Unternehmen in die Praxis umsetzen:

• Spezifisch

• Messbar

• Erreichbar

• Relevant

• Zeitbasiert

Die SMART-Methodik ist sehr nützlich bei der Definition von Zielen. Demnach ist ein gutes Objektiv eines, das all diese Eigenschaften erfüllt.

Demokratisieren Sie den Zugriff auf Daten

Nicht alle Teammitglieder benötigen Zugriff auf alle Informationen, aber sie sollten Zugriff auf die Informationen haben, die erforderlich sind, um ihre Arbeit effektiv auszuführen und einen Mehrwert zu schaffen.

Implementieren Sie Data Governance

Data Governance basiert auf der Idee, klare Richtlinien für die Nutzung und Verwaltung der Unternehmensdaten festzulegen, dh für den gesamten Datenlebenszyklus.

Verlassen Sie sich auf gute Datenanalyse-Tools

Um Data Science bestmöglich umzusetzen, ist es wichtig, sich auf digitale Datenanalyseplattformen zu verlassen, die Ihnen helfen, von Rohdaten zu wertvollen Informationen zu gelangen, die einfach und prägnant ausgedrückt werden.

In welchen Branchen gibt es mehr datengetriebene Unternehmen?

In Bezug auf datengesteuerte Unternehmen haben bestimmte Sektoren die Datenanalyse stärker angenommen als andere. Banken, Fertigung, Telekommunikation, Versicherungen, Einzelhandel, Automobil und Gesundheitswesen gehören zu den Sektoren, die Datenanalysen in erheblichem Umfang implementiert haben. Wenn es jedoch um namhafte Unternehmen in diesem Bereich geht, stehen Google, Amazon, Netflix und Apple mit ihren innovativen Ansätzen zur datengesteuerten Entscheidungsfindung zweifellos an der Spitze.