Kennen Sie den? Treffen sich Abteilungsleitende der IT und eines weiteren Fachbereichs. Sagt die Leitung des Fachbereichs: „Unsere Business-Strategie ist endlich durchgeplant.“ Sagt die IT: „Ihr habt eine Strategie?“ Fragt der Fachbereich: „Ihr auch?“ Eigentlich ist das gar kein Witz, sondern Alltag in vielen Unternehmen. Um erfolgreichem Data Management nachzugehen, müssen Business und IT aber zusammenarbeiten, und nicht parallel zueinander.

Für viele Unternehmen ist genau dies die Ausgangssituation für das Erarbeiten und Durchführen ihrer Datenstrategie. Tragischerweise. Denn ideal wäre es, endlich Datenanalysen zu haben, die auch Bezug auf die einzelnen Fachabteilungen nehmen. Nicht immer nur nackte Zahlenkolonnen lesen zu müssen, sondern Visualisierungen zu haben, mit denen die Fachangestellten auf Anhieb etwas anfangen können. Keine frustrierte IT zu erleben, die ständig nur Tickets für Zusatzfunktionen abarbeiten muss.

So hochprofessionell und technologisch ausgefeilt bis in den letzten Pixel Datenanalysen auch sein können: fehlt der unternehmerische Kontext, sind sie einfach nicht wertvoll. Ohne dass beide Parteien im Boot sind, kann eine Data-Management-Strategie nicht funktionieren und die produzierten Analysen können nicht wertschöpfend eingesetzt werden.

Data Management mit Business-Kontext durch Vertrauen und Interdisziplinarität

Klassischerweise sieht es in den betroffenen Unternehmen noch so aus: Die IT verfügt über die Datenhoheit, reagiert auf Bedarfe und übermittelt diese in ihrer eigenen Interpretation wieder zurück. Oft entstehen dabei Gewohnheiten, wie immer gleich aussehende Reportings, fehlende Interaktivität und wenig Interpretationsspielraum. Da ein nur schmaler Kommunikationskanal zwischen den Abteilungen besteht, werfen Fachbereiche die Anforderungen für Modifikationen ein, der sich bei der IT sammelt und den diese sukzessive abarbeiten, oder aufgrund von Tool-Grenzen ablehnen muss. Die IT fällt hier wiederum in eine sehr reaktive Rolle. Datensilos und Trennlinien beherrschen die Datenanalyse. Das macht sie starr und ineffizient.

Meistens entscheidet die Führungsetage: Die frustrierten müssen endlich zusammenarbeiten. Zunächst sollte geklärt werden, an wen sich die Abteilungen überhaupt wenden können. Hier müssen Strukturen und Transparenz geschaffen werden. Feste Kontaktpersonen auf beiden Seiten, die Business und IT kennen, klare Abläufe und regelmäßige Absprachen werden etabliert, damit sich interdisziplinäre Teams bilden.

Weder dürfen Daten-Fachkräfte aus der IT als gelangweilte Reporting-Bastelnde kennen gelernt noch dürfen Fachverantwortliche bei der ersten Kennzahl das Weite suchen. Stattdessen sollte beidseitiges Vertrauen und Aufgeschlossenheit vorhanden sein und weiter gefördert werden.

Als interdisziplinäres Team loten sie erst einmal aus, wer genau die Datenanalysen benötigt, wozu sie dienen sollen, was mit ihnen erreicht werden soll. Dieser „Start with Why“-Ansatz ist hilfreich, um effektiv zu kommunizieren und Bedarfe schnell zu ermitteln.

Inzwischen brechen viele Unternehmen die klassische Struktur ihrer IT-Abteilung auf und schaffen interdisziplinäre Teams, in denen die IT und Fachbereiche eng zusammenarbeiten. 2019 waren es schon 46,3 % von 108 befragten Studienteilnehmende.

Quelle: Studie IT-Trends 2019, Capgemini

Eine Steigerung zur Interdisziplinarität stellt ein internes zentrales Data Team dar. Es fungiert wie ein interner Dienstleister, der sich um die Kommunikation mit den Fachbereichen und deren Bedarfe kümmert und in Datenanalysen übersetzt. Sie sind auch oft die Brücke zwischen Fachbereichen und der „klassischen“ IT-Abteilung.

Discovery für erfolgreiches Data Management optimieren

Nur im kontinuierlichen Austausch können Daten in einen gesamtunternehmerischen Kontext gesetzt werden. Während einer wertschöpfenden Data Discovery, sind die Fachbereiche von Anfang an mit einbezogen. Sie fügen zu der Datenexpertise ihr Abteilungswissen und ihre Anforderungen hinzu. Welche Datensätze werden wann, wo und wie erfasst? Wie müssen diese in Zusammenhang gestellt werden? Wenn die Maschine produziert, welche Daten speichert sie und warum? Wenn die Marketingabteilung eine Kampagne plant, welche Daten kauft sie extern hinzu? Wenn das Webanalyse-Tool Daten der Nutzenden trackt, wozu können sie verwendet werden? Diese Daten sollten erschlossen und kontextualisiert werden, damit sie Ergebnisse und Hinweise geben.

Dafür muss auch das Datensilo von geschlossenen IT-Systemen aufgebrochen werden. Ist der Zugang beschränkt oder fehlen Schnittstellen, macht es den Umgang mit Daten fast unmöglich und wenig vertrauenserweckend. Damit Mitarbeitende autonomer und eigenverantwortlicher mit Daten arbeiten können, müssen sie diese erst einmal nutzen dürfen.

Zahlenkolonnen und wenig aussagekräftige Reports werden erst dann zu zielgerichteten Berichten, Prognosen und Entscheidungshelfern, wenn das Vertrauen in den Teams zueinander und in die Daten gestärkt wird. Das hat großen Einfluss auf die Wertschöpfung. Immerhin können die Datenanalysen dann in Prozesse einbezogen werden, um fundierte Entscheidungen anhand gemessener Daten zu treffen.

Die neue Interdisziplinarität der IT führt zu neuen Skill-Anforderungen an deren Mitarbeitende. 220 Führungskräfte wurden von Horvath & Partners befragt und führten dabei als stärkste Kompetenzen zu 82 % Change Management, zu 77 % Verständnis der IT als wertschöpfende Einheit, und zu 71 % die Beratungskompetenz an.

Quelle: Agile Business & IT Collaboration Model 2019, Horvath & Partners

„Data driven“ bis zum letzten Teammitglied

Das Business zu inkludieren ist maßgeblicher Bestandteil einer datengetriebenen Unternehmenskultur. Die Entstehung einer solchen Kultur ist ein Prozess, der mit der Zugänglichkeit von Daten beginnt und dem unterstützenden Hinzuziehen bei wichtigen Abteilungs- oder Unternehmensentscheidungen endet. Im Idealfall bilden Daten die Basis für sämtliche Unternehmensentscheidungen, und zwar selbstverständlich, motivierend und ambitioniert.

Gerade durch die fehlende Zusammenarbeit und die Datensilos, ist das Vertrauen in die Daten und ihre Verwendung gering. Eine so genannte „Data Driven Culture“ wird nicht oder nur mangelhaft ausgelebt. Dabei würde diese maßgeblich dabei helfen, Daten als normalen und wertvollen Bestandteil der Arbeit anzuerkennen. Durch Aufklärungsarbeit und Integrieren jedes einzelnen Teammitglieds im gesamten Unternehmen wird ein Bewusstsein für Daten und ihre Bedeutung geschaffen. Offene Gespräche, Bedarfe erkennen und ernst nehmen sowie spannende, interaktive Dashboards stärken die Motivation – sowohl auf Seiten der IT als auch in den Fachbereichen.

„Eine Datenkultur lebt von dem Vertrauen aller in Daten. Dieses Vertrauen kann nur durch Zugang, Kompetenzaufbau und Demonstration von Wertschöpfung hergestellt und aufrechterhalten werden.“

Till Aufderheide, Managing Director, taod Consulting GmbH

Sind Teammitglieder von Daten inspiriert, wird die tatsächliche Wert-schöpfung aus dem Umgang mit eben diesen stark erhöht. Schlussendlich gelingen am Ende des Tages schnellere und bessere Entscheidungen, unternehmensweite Transparenz und sogar Kostenersparnisse.

Deshalb geben wir Ihnen folgende Empfehlung: Sie Ihre IT und die Fachbereiche an einen Tisch, benennen sie feste Ansprechpersonen und fördern Sie die Data-Projekte der interdisziplinären Teams. Oder formen Sie direkt ein zentrales Data Team, das sich um die Datenstrategie kümmert und sie proaktiv . In beiden Fällen wird die IT- und Business-Strategie zusammengeführt. Treffen sich IT und Fachbereiche demnächst wieder, wissen sie definitiv, was der andere so macht.

Data Team - Wer wann und wie aus Daten Werte kreiert.

Erfahren Sie in unserem Whitepaper, wie Sie in Ihrem Unternehmen ein fähiges und agiles Data Team zusammenstellen.