Smart Data

Data Leadership: Wie sollten Unternehmen mit Daten umgehen?

Digitalisierung und Datenanalytik, so heißt es im Tech Trend Radar 2022, werden die gesamte Wertschöpfungskette im Versicherungswesen verändern. Doch was braucht es für den richtigen Umgang mit Daten in einer modernen Organisation? Michał Denka und Krzysztof Krzosek von ERGO Technology & Services brechen das Thema auf die wichtigsten Faktoren herunter und geben Empfehlungen.

Krzysztof Krzosek, Head of AI & Data Delivery Division bei ERGO Technology & Services, und Michał Denka, Senior Project Manager im AI & Data Team

Immer häufiger hört man, dass Unternehmen datengesteuerte Organisationen werden wollen – „data-driven companys“. Aber was bedeutet das eigentlich? Und wie lassen sich dadurch Geschäftsziele erreichen?

Einfach nur über viele Daten zu verfügen, reicht nicht aus. Irgendwelche Daten hat jedes Unternehmen – historische Daten, Daten, die im Rahmen der Geschäftstätigkeit gesammelt werden, externe Marktdaten und viele andere mehr. Entscheidend ist, dass man weiß, auf welche Art und Weise man diese Daten nutzen möchte. Gesammelte Daten müssen geschickt in die Unternehmensstrategie eingebunden werden.

Zudem müssen wir wissen, mit welchen Daten wir es zu tun haben, und sie richtig verwalten. Das Datenmanagement ist vielleicht der wichtigste Aspekt bei der Arbeit mit Daten aus Unternehmenssicht. Der Wert von Daten hängt davon ab, was man aus ihnen macht. Um diesen Prozess umfassend zu handhaben, braucht es Fachleute, die die Welt der Technologie, der Wirtschaft und der Datenwissenschaft zusammenbringen – unterstützt durch Soft Skills in der Arbeit mit den Interessengruppen. Wir nennen sie „Data Leader“.


Unternehmen brauchen „Data Leader“

Welche Art von Fähigkeiten brauchen diese „Data Leader“? Aus unserer Sicht sind sie Diplomaten oder Botschafter, die sich für die richtige Entwicklung und umfassende Umsetzung einer Datenstrategie in einem anspruchsvollen Unternehmensumfeld einsetzen. Das ist keine einfache Aufgabe, denn es geht häufig darum, die wichtigsten Stakeholder davon zu überzeugen, dass ihre Strategie für die Unternehmensführung geändert werden muss. In diesem Fall geht es nicht nur um das Hinzufügen einer „Daten“-Komponente, sondern um die Änderung von Prozessen – und manchmal auch darum, bestimmter Formen von Marktaktivitäten einzustellen. Die Wandlung des Unternehmens in eine datengesteuerte Organisation wird ohne einen umfassenden Ansatz nicht gelingen. 

Bedeutet dies, dass die „Data Leader“ eine eigenständige Einheit bilden sollten, die von der Organisationsstruktur des Unternehmens getrennt ist? Nicht unbedingt. Denn eine solche Lösung führt häufig dazu, dass sie in einer IT-Abteilung oder einer anderen technologiebezogenen Struktur untergebracht werden. Was sie tun, hat jedoch nicht unbedingt etwas mit der Erstellung und Umsetzung technologischer Lösungen zu tun. Eine gute Datenstrategie für eine echte Geschäftsprozessoptimierung lässt sich auf einem einfachen Blatt Papier erstellen. Unserer Meinung nach ist es wichtig, dass Personen, die verschiedene Bereiche und unterschiedliche Sensibilitätsebenen repräsentieren, das Bedürfnis verspüren, „Data Leader“ zu sein. Auf diese Weise sind sie in der Lage, als Botschafter für den richtigen Umgang mit Daten in ihren Abteilungen zu fungieren und ein einzigartiges Bündel an Kompetenzen aufzubauen, um durch das kreative Aufeinandertreffen unterschiedlicher Erfahrungen und Persönlichkeiten Synergien zu schaffen. Eine auf diese Weise aufgebaute Gemeinschaft von Führungskräften macht echte Innovationen erst möglich!

Die Arbeit mit Daten muss Probleme lösen

In jeder Phase unserer Arbeit mit Daten müssen wir daran denken, dass sie ohne Menschen keine Bedeutung haben. Ihre Katalogisierung, Verwaltung und Interpretation muss es uns ermöglichen, echte Probleme zu lösen. Sie müssen den Unternehmenszielen dienen. Werden Daten vom Geschäft abgekoppelt, kann dies dazu führen, dass sie heruntergespielt werden und der Marktvorteil verloren geht.

Dieses Risiko ist besonders groß, weil bewährte Verfahren für das Datenmanagement und die Entwicklung von Datenstrategien aus dem akademischen Bereich stammen. Zwar ist die wissenschaftliche Grundlage für die Nutzung von Daten von grundlegender Bedeutung, doch die Standards der Universitäten stimmen nicht immer mit den sich schnell ändernden Geschäftsanforderungen überein. Für einige Aktivitäten von Akademikern gibt es oft keinen fundierten Business Case. In der Welt der Wissenschaft bedeutet dies nicht, dass die durchgeführte Studie irrelevant ist, da solche Fälle durch den intellektuellen Wert, den sie bringen, ihr Daseinsberechtigung haben. Auf der Unternehmensseite muss der Ansatz aber stärker auf greifbare und messbare Ergebnisse ausgerichtet sein. Die ergriffenen Maßnahmen müssen Gewinne bringen – sowohl direkt (zum Beispiel höhere Umsätze aufgrund eines besseren Verständnisses der Kundenmerkmale) als auch indirekt (zum Beispiel Aufbau eines Images als Innovator, wodurch das Unternehmen zu einem attraktiven Arbeitgeber wird).

6 wesentliche Voraussetzungen für eine datengesteuerte Organisation

Beim Aufbau einer datengesteuerten Organisation müssen wir eine solide intellektuelle und technologische Grundlage schaffen, aber auch die Kultur der Organisation, die mit Daten arbeitet, im Auge behalten. Dies gilt insbesondere für die Selbstoptimierung von „Data Leadern“, die mehrere wesentliche Faktoren beachten sollten, die von Thomas Davenport von der „MIT Initiative on the Digital Economy“ perfekt beschrieben wurden: 

  1. „Data Leader“ müssen die Bedeutung von Daten und Analysen verstehen und wissen, wie man sie effektiv im Unternehmen einsetzt. Entscheidungen, die auf gut analysierten Daten beruhen, sind im Allgemeinen besser als solche, die allein auf Intuition beruhen. Tom Davenport betont, dass die Voreingenommenheit künstlicher Intelligenz viel leichter zu beheben ist als die Voreingenommenheit von Menschen.
  2. Denkt daran, die Indikatoren genau zu beobachten: In einer datengesteuerten Kultur spielt die Suche nach den richtigen Messgrößen und deren faire Anwendung eine zentrale Rolle.
  3. Kennt und akzeptiert die Grenzen von Daten und Analysen. Einige wichtige Entscheidungen werden getroffen, ohne dass die Daten analysiert werden – zum Beispiel, wenn wir keinen Zugang zu den Daten haben. Es ist wichtig, eine Kultur der Datennutzung zu pflegen, wenn eine Entscheidung ohne Zugang zu den Daten getroffen werden muss. Leider ist die Gefahr groß, dass die Organisation auf Entscheidungen zurückgreift, die auf einer Vermutung beruhen.
  4. Erinnert Führungskräfte und alle Mitarbeiter immer wieder an die Vorteile einer datengestützten Strategie. Gute Führungskräfte sind diejenigen, die sich auf Daten und nicht nur auf ihre eigene Erfahrung und Intuition verlassen und den Rest der Organisation ermutigen, in einem ähnlichen Stil zu arbeiten.
  5. Jemand muss den Wandel anführen, aber jeder sollte sich dafür verantwortlich fühlen. Wenn das Unternehmen einen Chief Data Officer hat, ist das großartig. Doch muss dieser auch einen starken Partner auf der Geschäftsseite haben, zum Beipiel den CEO. Gemeinsam können sie eine datengesteuerte Arbeitskultur einführen.
  6. Bleibt bescheiden! Eines der großartigen Dinge an der Datenorientierung ist, dass man sagen kann: „Ich weiß wirklich nicht, was die Antwort ist, wir müssen erst einige Daten analysieren.“


Text: Michał Denka, Senior Project Manager im AI & Data Team bei ERGO Technology & Services und Krzysztof Krzosek, Head of AI & Data Delivery Division

Die englische Version des Artikels gibt es hier: Data Leadership: How to handle data in a modern organisation