Methode für die Entwicklung einer unternehmensweiten Datenstrategie
Die Digitalisierung stellt unterschiedliche Unternehmen vor ein und dieselbe Herausforderung: eine grundlegende Transformation, um nicht von Branchenrivalen abgehängt zu werden und somit im Spiel zu bleiben. Im Zuge dieser Veränderungen zum digitalen Unternehmen fallen immer wieder Begriffe wie Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Internet of Things. Hinter all diesen Begrifflichkeiten steht jedoch dasselbe große Thema: Datennutzung. Dafür braucht es eine Datenstrategie mithilfe von Data Thinking.
Unabhängig von der Branche generiert jedes Unternehmen heutzutage Daten. Die steigende Anzahl von digitalen Prozessen vergrößert die Menge dieser Daten kontinuierlich. Unabhängig davon, ob Vertriebsdaten zum Einkaufsverhalten oder betriebsinterne Controlling-Daten: überall entstehen durch Daten neue digitale Realitäten, die positiven Einfluss auf die eigene Wirtschaftlichkeit haben könnten. Oftmals fehlt es Entscheidenden allerdings an konkreten Vorstellungen, das Potenzial ihrer Daten sinn- und wirkungsvoll nutzbar zu machen, allein, um sie strukturiert zu sammeln und zu konsolidieren.
Unternehmen, die im Zuge der Digitalisierung diese Daten nicht nutzen, arbeiten aber schlichtweg nicht digital. Um dieses Problem zu lösen und strategische Entwicklungen zur Datennutzung voranzutreiben, hat sich in vielen Unternehmen eine ganzheitliche Methode bewehrt: Data Thinking.
Die Data-Thinking-Methode
Entscheidet sich ein Unternehmen dafür, die eigene digitale Entwicklung voranzutreiben und konsequent zu Ende zu denken, sollte den Daten von Beginn an ein hoher Stellenwert eingeräumt werden. Ihre Analyse ist ein grundlegendes Werkzeug, sowohl um die bisherige digitale Transformation zu bewerten als auch die zukünftige Unternehmensausrichtung zu steuern. Die Data-Thinking-Methode ist dabei ein effektives Vorgehen, den Mitarbeitenden auf jeder Hierarchieebene das Bewusstsein für den Stellenwert von Daten zu vermitteln und es in konkrete Mehrwerte zu transformieren.
Data Thinking bedeutet zunächst einmal reflektieren. Unternehmen müssen grundsätzlich darüber nachdenken, inwiefern interne und externe Daten wertschöpfend für definierte Anwendungsfälle und Projekte eingesetzt werden können. Data Thinking ist ein Zusammenschluss der bereits etablierten Innovationsmethode Design Thinking mit Methoden aus der Datenanalyse zu einem ganzheitlichen Ansatz. Dabei werden die elementaren Prozesse des Design Thinking „Verstehen, Definieren, Ideation, Prototyping und Testing“ angewendet, um datenfokussierte Use Cases und Projekte zu definieren.
Use Cases liefern echte Erkenntnisse für eine Datenstrategie
Im Zuge dieses Prozesses muss zunächst definiert werden, welche Erkenntnisse durch die Verwendung von Daten überhaupt gewonnen werden sollen und welche Ergebnisse Unternehmen hieraus erzielen möchten. Weiter muss eruiert werden, welche Daten bereits vorliegen, welche noch zu erschließen sind und wie diese technologisch für die verschiedenen Use Cases im Unternehmen nutzbar gemacht werden. In vielen Fällen existieren in Unternehmen bereits interne Datenquellen, die die benötigten Daten erhalten. Oft sind sie jedoch noch nicht erschlossen (zum Beispiel Social-Media-Daten). Allerdings können auch Daten aus externen Quellen für den Use Case von Relevanz sein (zum Beispiel Open Data).
Unterstützt wird die Data Thinking Methode von verschiedenen internen und externen Faktoren. Dazu zählen Partnerschaften mit Software-Anbietern, Maßnahmen wie ein grundlegendes Datenmanagement und das Hinzuziehen von Beratern und Datenexpertinnen.
Der Wandel zum datenbewussten Unternehmen
Für Unternehmen gilt es, Digitalisierung nicht als einzelnen Schritt anzusehen. Sie sollten sie vielmehr als kontinuierliche und individuelle digitale Entwicklung begreifen. Vor allem bei einer aktiven Datennutzung bedarf es ständiger Korrekturen und Anpassungen. Die Datennutzung stellt ein wirkmächtiges Werkzeug dar, dessen Einsatz gut geplant schrittweise in die Unternehmenskultur integriert werden kann.
Die Data-Thinking-Methode bildet dabei den ersten Schritt zur Entwicklung einer unternehmensweiten Datenstrategie. Diese Datenstrategie hilft dem Unternehmen dabei, Use Cases zu identifizieren, die mit den vorhandenen Ressourcen zu realisieren sind und die darüber hinaus einen positiven ROI erzielen.
Fazit: Langfristig Denken
Das langfristige Ziel, welches die Data-Thinking-Methode verfolgt, ist die Transformation zu einem datenbewussten und datengetriebenen Unternehmen. Im Sinne der Digitalisierung, die vor allem die Verbesserung von Produkten, Prozessen und Services als Ziel hat, führt diese Umstellung dazu, dass sämtliche anfallende Daten zu Informationen verarbeitet und anschließend zur Entscheidungsfindung und Optimierung genutzt werden. Dadurch gelingen die Verwendung von Daten und der Aufbau einer unternehmensweiten Datenstrategie zur Grundlage und Kern jeder digitalen Entwicklung.
