An wen würden Sie sich wenden, wenn Sie in Ihrem Unternehmen Data Analytics Projekte initiieren wollen? An Ihren Abteilungsleiter oder direkt das C-Level? Warum nicht an die IT-Abteilung? Oder vielleicht doch besser mit dem Controlling sprechen, die haben doch so was schon mal gemacht?

Ownership für Data Analytics Projekte: Man müsste mal jemanden fragen, der sich damit auskennt

Es gibt in jedem Unternehmen Standardsituationen, die immer wieder auftreten: Phasen in denen Ihre Angestellten den „Data-Drive“ verspüren und die ganzen Excel-Halden in wirklich sinnvolle Reportings überführen möchten. In denen sie Daten mehr als nur verwalten und hin und herschieben möchten, weil sie plötzlich Aha-Effekte erleben. Weil Sie erkennen, dass die Performance von Projekt A immer dann die KPIs reißt, wenn Projekt B 10% mehr Ressourcen verschlingt. Wie großartig es wäre, wenn man das mit jemandem weiterentwickeln könnte.

Datenanalyse: People First, Data second

Doch diese Anlaufstellen fehlen in vielen Unternehmen komplett. Oder geeignete Kolleginnen und Kollegen verteilen sich auf heterogene Projektteams, die gänzlich unterschiedliche Ziele verfolgen. Dadurch werden sie von anderen als für die eigenen Fragen nach Datenanalyse nicht relevant wahrgenommen. Die Zuständigkeit, die in der Organisation aufkommenden Fragen und Wünsche nach Datenanalyse zu erkennen, zu fördern und zu wertvollen Projekten weiterzuentwickeln, ist in Unternehmen nicht klar definiert und wahllos verteilt. Das führt im besten Fall zu einem nicht unerheblichen Effizienzverlust bei der Wertschöpfung aus Daten. Meistens aber dazu, dass notwendige oder eigentlich sinnvolle Projekte gar nicht angegangen werden.

Und hier legt die Tragik: Diese potenziellen Projekte sterben, bevor überhaupt klar ist, welches Wissen oder welche Daten notwendig wären, was davon schon vorhanden ist oder was sich leicht aufbauen ließe. Und was mit den Projekten stirbt ist die Vision, zu etwas beitragen zu können, was größer ist als die eigene alltägliche Arbeit.

Wichtig bei Data Analytics Projekten: Keine Arbeit delegieren, sondern Autoritäten schaffen

Die Hürden und Herausforderungen sind für den Einzelnen einfach zu hoch, als dass Data & AI Projekte zusätzlich zur eigentlichen Auslastung ohne verlässliche Struktur sinnvoll angegangen werden. Erst eine unternehmerisch gelebte Vision, diese Potentiale zu fördern, schafft nährhafte Strukturen für solch wertvolle Projektimpulse. Häufig fehlt innerhalb der Organisation jedoch ein Netzwerk oder es existiert sogar ein Konkurrenzverhalten zwischen Fachbereichen. Unsere Daten, Eure Daten! Unser Data Projekt, euer Data Projekt! Es gibt niemanden, der zentral und intern als Dienstleister und Vermittler unterstützt.

Create Ownership bedeutet im Kontext von Dataprojekten:

  • Vorhandene Potentiale und Bedarfe für Datenanalyse in der Organisation zu erkennen, zu sammeln und zentral zu priorisieren – entlang einer zu definierenden Datenstrategie
  • Personelle Verantwortlichkeiten für die Nutzung von Potentialen zu benennen. Sowohl für die Daten selbst als auch für die Ideen und Konzepte der Fachbereiche
  • Wissen und Erkenntnisse zugänglich werden zu lassen
  • Ressourcen zentral zu verteilen, damit sich die einzelnen Initiativen nicht beschneiden

Mit abgestimmtem Fokus und Zuständigkeiten maximalen Nutzen aus den eingesetzten Ressourcen herausholen zu wollen

Bilden Sie die Startaufstellung aus den eigenen Reihen

Die Innenansicht ist das Beste was Sie haben. Sparen Sie sich die Zeit für aufwendiges und ins Leere laufendes Recruiting. Nutzen Sie daher das vorhandene Know-How, um Ihr Data Team zu bilden. Suchen Sie anfangs besser nach vorhandenen Kompetenzen, die Sie ausbauen können. Insbesondere zu Anfang ist die Existenz einer als Dienstleister begriffenen Schnittstelle ein Motor, den Sie selbst entwickeln sollten. Setzen Sie den Kontext dieser Verantwortlichkeit in das Gesamtbild Ihres Unternehmens und beantworten Sie erst das „Warum“ und dann das „Was“.

Das alles gelingt am besten, wenn die Zuständigkeiten für „Data“ für alle Bedarfsträger und Betroffenen klar erkennbar definiert sind. Zum Beispiel indem man sie in einem Data Team bündelt. So kann dann die Reise zu einer data driven organization beginnen.

Weitere Tipps & Tricks, wie Sie Data Analytics Projekte in Ihrem Unternehmen erfolgreich einführen:

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