In einer Ära, in der Daten zu einer der wertvollsten Ressourcen für Unternehmen geworden sind, definiert eine datengetriebene Kultur die Zukunft des Erfolgs. Unternehmen stehen heute vor der Herausforderung, nicht nur Daten zu sammeln, sondern auch sicherzustellen, dass ihre Mitarbeiter verstehen, wie man diese Daten interpretiert und in kluge Entscheidungen umwandelt. Umfragen unter Daten-Professionals bestätigen, dass neben mangelnden Ressourcen und fehlendem Fachpersonal, vor allem die Datenkultur eine enorme Bedeutung für das Gelingen einer effektiven Datenarbeit im Unternehmen hat (vgl. Abbildung 1). Eine solche Datenkultur ist weit mehr als nur ein Schlagwort; sie ist ein entscheidender Erfolgsfaktor, der Unternehmen einen unschätzbaren Vorteil in einem zunehmend komplexen und wettbewerbsintensiven Markt verschafft.
Im folgenden Artikel werden wir in die Welt der Datenkultur eintauchen und untersuchen, warum sie nicht nur eine Modeerscheinung ist, sondern eine fundamentale Veränderung in der Art und Weise darstellt, wie Unternehmen operieren und gedeihen.
Inhaltsverzeichnis
Was ist eine Datenkultur?
Datenkultur bezieht sich auf die Art und Weise, wie ein Unternehmen Daten verwendet, wertschätzt und in seine täglichen Entscheidungsprozesse integriert. Es handelt sich um eine organisatorische Einstellung und Praxis, die Daten als eine zentrale Ressource betrachtet und ihre Nutzung fördert, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Innovationen voranzutreiben und Geschäftsziele zu erreichen. Eine positive Datenkultur ermutigt Mitarbeiter, aktiv Daten zu sammeln, zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen, um bessere Entscheidungen zu treffen und das Unternehmen voranzubringen. Vielfach wird die Frage gestellt, ob sich die Datenkultur mit der Unternehmenskultur deckt – das ist nicht der Fall.
Wie unterscheidet sie sich von der Unternehmenskultur?
Die Unternehmenskultur ist ein umfassenderes Konstrukt und bezieht sich auf die Gesamtheit an gemeinsamen Werten, Überzeugungen, Normen und Verhaltensweisen, die in einem Unternehmen vorherrschen. Sie umfasst, wie Führungskräfte und Mitarbeiter miteinander umgehen, wie Entscheidungen getroffen werden, wie Innovation gefördert wird und wie das Unternehmen mit seinen Kunden und der Öffentlichkeit interagiert. Die Unternehmenskultur bildet das Fundament für das Verhalten und die Einstellungen der Mitarbeiter in der Organisation.
Die Datenkultur kann somit als Teilaspekt der Unternehmenskultur betrachtet werden, insbesondere in Organisationen, die Daten als strategische Ressource betrachten (vgl. Abbildung 2). Eine starke Datenkultur wird oft von einer offenen, innovationsfreudigen Unternehmenskultur begleitet, in der Mitarbeiter ermutigt werden, Daten zu teilen, zu analysieren und kreative Lösungen basierend auf diesen Daten zu entwickeln. Die Datenkultur hat damit konkrete auf Datenarbeit bezogene Stellhebel, die es gilt, aktiv zu gestalten, um eine positive Datenkultur zu etablieren.
Was sind die Herausforderungen einer Datenkultur?
Immer mehr Unternehmen stellen fest, dass sie mit ihren Daten- und KI-Initiativen nicht den gewünschten Mehrwert realisieren. Vielfach wird der Grund in nicht einwandfreien Technologien und Prozessen gesehen. Mehr und mehr stellt sich jedoch heraus, dass noch kein passender kultureller „Boden“ für die bestmögliche Nutzung von Dateninnovationen geschaffen worden ist. Die Menschen zeigen Unverständnis gegenüber Dateninnovationen, sind überlastet und es mangelt an einer Kultur des Ausprobierens und Erforschens neuer Wege der Entscheidungsfindung und Wertschöpfung. Daten werden nicht als das wertvolle Gut betrachtet, welches sie eigentlich darstellen.
Warum wir die Datenkultur im Auge behalten sollten, lässt sich sehr gut anhand der Datenwertkette (Data Value Chain) erläutern (vgl. Abbildung 2).
Die Datenwertkette beschreibt den Prozess, wie Rohdaten in einem Unternehmen erfasst, gespeichert, verarbeitet, analysiert und schließlich in datengetriebene Entscheidungen und Innovationen sowie geschäftlichen Mehrwert umgewandelt werden. Diese Wertschöpfungskette verdeutlicht, wie Daten im Laufe ihres Lebenszyklus zu entscheidenden Erkenntnissen und Innovationen führen können. Kulturelle Aspekte haben einen wesentlichen Einfluss auf das Funktionieren der Datenwertkette, denn sie befördern die bestehenden Herausforderungen entlang der Kette. Typische Beispiele kultureller Herausforderungen sind:
- Unkenntnis von Datenbedarfen und -anforderungen
- Datenbezogene Aufgaben und Rollen (Data Governance) werden nur widerwillig übernommen und niedrig priorisiert
- Keine Anreize für eine gute Datendokumentation
- Unkenntnis des noch nicht systematisch erfassten Datenschatzes
- Keine Wertschätzung bspw. von Datenpflege und -verarbeitungsaufgaben
- Fehlende Kommunikation von Anforderungen in Richtung der Datenerzeuger
- Überlastung im operativen Tagesgeschäft
- Keine Kultur der datengetriebenen Entscheidungsfindung und Vorleben der Bedeutung
- Fehlende analytische Kompetenz bei Führungskräften und Mitarbeitern
- Fehlendes Wissen über die Möglichkeiten guter Datenanalysen
- Keine Berücksichtigung von Datenkompetenzen in Recruiting-Prozessen auf Basis von Unkenntnis
Sind diese kulturellen Herausforderungen im Unternehmen spürbar, lässt sich der Wert von Daten und die darin schlummernden Potentiale nur schwer heben. Das aktive Management der Datenkultur ist somit ein bedeutender Erfolgsfaktor erfolgreicher Unternehmen.
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Wie entwickelt man eine Datenkultur in einem Unternehmen?
Die Stellhebel der Datenkultur lassen sich in drei Ebenen einteilen: Auf der organisatorisch-technischen Ebene, der Ebene Mensch und der kulturellen Ebene (vgl. Abbildung 3).
1. Organisatorisch-technische Ebene
Hierunter fallen alle Stellhebel, die die faktischen Rahmenbedingungen für die Arbeit mit Daten umfassen. Es müssen also grundlegende Rahmenbedingungen vorliegen, damit im Unternehmen eine Datenarbeit erst einmal grundsätzlich möglich ist.
Organisation:
Einen Beitrag dazu leistet eine entsprechende Datenorganisation. Viele Unternehmen haben hierfür eine eigene Data Governance Organisation entwickelt. Sie beinhaltet die Definition klarer Zuständigkeiten für Daten und Regeln für den Umgang mit Daten. Außerdem trägt eine Data Governance zur Zugänglichkeit und Qualität von Daten bei, was ebenso wichtige Grundvoraussetzungen sind.
Technologie:
Um eine starke Datenkultur aufzubauen, müssen außerdem die richtigen Werkzeuge vorliegen, die den Anwendern einen echten Nutzen liefern. Sie sollen dazu beitragen, Daten einfacher auffindbar, erschließbar, analysierbar und interpretierbar zu machen.
Use Cases:
Um die Menschen im Unternehmen auf die Datenreise mitzunehmen, bedarf es konkreter Nutzenszenarien und Beispiele, die den Mehrwert und den Erfolg einer datenorientierten Arbeitsweise konkret und verständlich machen. Der erfolgreiche Einsatz von Daten für Geschäftszwecke sollte also stets für jeden sichtbar werden.
2. Ebene Mensch
Bei der Ebene Mensch haben wir es mit den Stellhebeln zu tun, die mit allen Akteuren und der Interaktion im Unternehmen zu tun haben.
Führung:
Die Unterstützung und Förderung von datenorientiertem Handeln durch das Management und die Führungskräfte sind entscheidende Stellhebel. Die Führungsebene muss den Wert von Daten erkennen und die Implementierung einer Datenkultur vorantreiben. Auch hier gilt, nur wenn die Nutzung und Bedeutung von Daten vorgelebt wird, entsteht Identifikation und proaktives Handeln auf Mitarbeiterseite.
Fähigkeiten:
Eine mehrwertstiftende Arbeit mit Daten braucht ein bestimmtes Wissens- und Methodenset als Grundlage. Je nach Unternehmen sind die Anforderungen an die Fähigkeiten von Mitarbeitern unterschiedlich und es sind spezifische Qualifizierungsprogramme aufzusetzen, die die Mitarbeiter in die Lage versetzen, Daten zu verstehen, zu analysieren und für eigene Zwecke zu nutzen.
Kommunikation & Beteiligung:
Auch hier gilt wieder: Zuviel Kommunikation gibt es nicht. Eine ausreichende Aufklärung aller Beteiligten über datenbezogene Vorhaben, Use Cases und Bedeutung von Daten für das Unternehmen sind zwingend notwendig. Außerdem trägt der frühzeitige Einbezug von Mitarbeitern in Datenprojekte und -Initiativen und bspw. die Gründung einer Datencommunity zur Identifikation und Beteiligung bei.
3. Ebene Kultur
Die kulturelle Ebene beinhaltet Stellhebel, die auf unternehmenskultureller Seite aktiv beeinflusst werden können, um eine Datenkultur zu etablieren. Eine aktive Datenarbeit braucht eine Kultur der Offenheit, der Fehlerakzeptanz und des gemeinsamen Lernens und Anpassens. Auch hier können Führungskräfte und Management aktive Beiträge leisten und damit den Boden für eine derartige Kultur bereiten.
Indem diese Faktoren berücksichtigt werden und das Unternehmen sich aktiv darum bemüht, eine datengetriebene Kultur zu fördern, können Mitarbeiter befähigt werden, Daten als ein mächtiges Werkzeug zur Informationsgewinnung und Entscheidungsfindung zu nutzen.
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Stärkung der Datenkultur für ein datengetriebenes Unternehmen
Eine datengetriebene Kultur ist für den Erfolg von Unternehmen in der heutigen Ära der Daten von großer Bedeutung. Eine effektive Datenkultur geht über das einfache Sammeln von Daten hinaus; sie erfordert ein tiefes Verständnis für Dateninterpretation und deren Anwendung in klugen Entscheidungen. Unternehmen, die eine solche Kultur schaffen, verschaffen sich einen entscheidenden Vorteil in einem komplexen Marktumfeld.
Wir haben den Unterschied zwischen Datenkultur und Unternehmenskultur aufgezeigt und konnten herleiten, wieso ein aktives Management der Datenkultur notwendig ist. Hierzu hilft uns das Konzept der Datenwertkette, welches aufzeigt, wie kulturelle Herausforderungen die Nutzung von Daten verhindern können. In Unternehmen, in denen diese Herausforderungen spürbar sind, ist es schwierig, das volle Potenzial von Daten auszuschöpfen. Daher ist das aktive Management der Datenkultur durch die aufgezeigten Stellhebel ein entscheidender Erfolgsfaktor für Unternehmen.
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