Mit erkenntnisgestütztem Arbeiten zum Erfolg

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Die meisten Unternehmen arbeiten datengestützt („Data-Driven“). Sie nutzen aus Kundendaten, Leistungskennzahlen und Produkteigenschaften gewonnene Big Data-Bestände um geschäftliche Entscheidungen zu treffen. Doch das heißt nicht, dass sie aus den gewonnenen Daten auch umsetzbare Erkenntnisse ziehen. Fortschritte in der Digitaltechnik und stärkerer Fokus auf den Kunden haben die Funktionsweise des Marktes nachhaltig verändert. Erfolgsbewusste Unternehmen müssen sich noch stärker voneinander abgrenzen und ihre Datenpraktiken auf ein neues Niveau heben.

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Der Übergang von daten- zu erkenntnisgestützten Arbeitsweisen kann ausgesprochen schwierig sein. Unternehmen, die verstehen, was es bedeutet, erkenntnisgestützt zu sein, arbeiten in der Praxis jedoch nicht unbedingt erkenntnisgestützt. Zu den häufigsten Herausforderungen zahlreicher Unternehmen gehören die Diskrepanz zwischen zu vielen Daten und zu wenigen Erkenntnissen, klaffende Lücken zwischen Erkenntnissen und unternehmerischem Handeln und das Versäumnis, auf Grundlage ergriffener Maßnahmen zu lernen und besser zu werden. Zur Bewältigung dieser Schwierigkeiten sollten sich die Unternehmen auf drei Kernkompetenzen konzentrieren, um in Zukunft erkenntnisgestützte Verfahren besser nutzen zu können:

• 1) Datenmanagement und Analytics müssen agiler und flexibler werden.
• 2) Erkenntnisse müssen aus allen Unternehmensdaten gewonnen werden, nicht nur aus Teilbeständen.
• 3) Es muss sichergestellt werden, dass datengestützte Erkenntnisse kontextbezogen, umsetzbar und umfassend sind

Was Unternehmen jetzt tun müssen

Um schnell auf Veränderungen im Kundenverhalten und bei den Kundenerwartungen reagieren zu können, müssen die Unternehmen in zweierlei Hinsicht agiler werden: bei der Verwaltung von Daten und bei der Durchführung von Analysen. Um mehr Agilität beim Datenmanagement zu erzielen, müssen Unternehmen neue Datenmanagementtechnologien einführen, die über traditionelle, hochgradig strukturierte Ansätze für die Speicherung von Daten (wie etwa Datenbankmanagementsysteme) deutlich hinausgehen.

Entwicklung eines erkenntnisgestützten Prozesses

Wenn es darum geht, ein erkenntnisgestütztes Unternehmen zu werden, besteht ein wesentlicher Aspekt darin, ein System einzurichten, das die Findung geschäftlicher Entscheidungen unterstützt. Es handelt sich hierbei nicht um eine bestimmte Technologie, sondern eher um eine geschäftliche Strategie und ein Ökosystem, dessen Zweck darin besteht, datengestützte Erkenntnisse zu entdecken und in aussagekräftiger Weise einzusetzen. Mit dem vormaligen dreistufigen BI-Prozess – Erfassen, Kuratieren und Analysieren – wird lediglich ein datengestützter Reifegrad erzielt. Aus diesem Grund benötigt Ihr Unternehmen einen umfangreichen, sechs Schritte umfassenden Prozess: Experimentieren und Lernen, Ergebnisse ermitteln, (weitere) Daten sammeln, Erkenntnisse gewinnen, diese in Anwendungen sowie Prozessen implementieren und die Ergebnisse messen und Erkenntnisse verfeinern. Und all dies in einer sich stetig wiederholenden Lern- und Optimierungsschleife, damit Sie am Ende ein neues Niveau erreichen: das erkenntnisgestützte Unternehmen.

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