Daten statt Vermutungen: Wachstumspotenzial von 30 Prozent

Für den früheren Intel-Chef und Management-Guru Andy Grove war es ganz einfach: "Was man nicht messen kann, kann man auch nicht managen". Zahlen waren für ihn die Basis für alle Führungsvorgaben. "Ob man sein Ziel erreicht hat oder nicht, muss man an einer Zahl ablesen können", war sein Credo. Grove war ein Datengenie und jeder, der keine ähnliche Datenkompetenz aufweisen konnte, hatte einen schweren Stand. Dabei waren die Datenauswertungen der BI-Programme damals noch sehr bescheiden.

Inzwischen aber wissen wir: Daten und deren Analysen können entscheidende Erkenntnisse liefern, um den Unternehmenserfolg dauerhaft abzusichern. Wie relevant solche datenbasierten Entscheidungen sind, zeigt eine Studie von Accenture, wonach datengetriebene Unternehmen bis zu 30 Prozent Wachstum realisieren können. Auch die Analysten raten dringend zu mehr datenbasierten Entscheidungen. Cinny Little, Principal Analyst bei Forrester, bringt es auf den Punkt: "Um der Konkurrenz voraus zu sein, müssen Unternehmen mehr Erkenntnisse aus mehr Daten in immer kürzerer Zeit in immer mehr Entscheidungen einbinden."

Keine Daten ohne Probleme

Doch trotz dieser Erkenntnis hapert es noch vielfach mit dem datenbasierten Managen. Das liegt zum einen an den Datenmengen und zum anderen an den analytischen Fragen: Was steckt in den vielen Datensilos und welche Erkenntnisse ließen sich daraus gewinnen? Hinzu kommt das Problem der Datenqualität. Unter den Data-Scientists gilt der Spruch: "Garbage in - Garbage out". Die Berater von PWC haben sich diesem Problem bereits ausgiebig angenommen. "Fehlerhafte und inkonsistente Daten stellen ein unternehmerisches Risiko dar, das insbesondere mit finanziellen Einbußen und regulatorischen Verstößen einhergehen kann", lautet deren Warnung.

Technologie zweitrangig

Wie aber lässt sich aus einem traditionsreichen und organisch gewachsenen Unternehmen eine modere datenbasierte Organisation formen, die ihre Entscheidungen nicht mehr auf Gefühle und Vermutungen abstützt? Cinny Little glaubt, das Problem erkannt zu haben. "Die meisten Unternehmen fokussieren sich auf die Technologie, was jedoch zu kurz greift. Wichtiger ist der Fokus auf Menschen und Prozesse", lautet ihre Analyse. Das deckt sich mit einer Umfrage von New Vantage Partners, wonach 92 Prozent der Manager der Meinung sind, dass die Herausforderungen für ein datengetriebenes Unternehmen kulturell bedingt sind - nur acht Prozent betreffen die Technologien.

Doch die allgemeine Diskussion ist genau umgekehrt. "Mit ein bisschen Übertreibung kann man sagen, dass 92 Prozent unserer Kunden mit uns über Technologie und nur acht Prozent über Menschen, Prozesse und Kultur reden", sagt Matthias Patzak, Pricipal Advisor bei Amazon Web Services (AWS), der sich mit der Transformation zu einem datengetriebenen Unternehmen eingehend befasst hat.

Datenkompetenz ist Mangelware

Was bei seinen Gesprächen auch immer wieder auftaucht, sind Klagen über fehlende Fähigkeiten: Viele kennen von der Statistik nur den Durchschnittswert - sind also nicht vertraut mit Median, Verteilungen, Kohorten, Prognosen, Visualisierungen, Korrelationen oder Kausalitäten. Nötig sind dagegen angewandtes statistisches Wissen und der professionelle Umgang mit den verfügbaren BI-Tools.

Dieser Bereich wird allgemein mit Datenkompetenz umschrieben. "Datenkompetenz ist eine der wichtigsten Voraussetzungen für jede Digitalisierungsstrategie", heißt es in einem Gartner-Report, der auf einer Umfrage unter den Chief Data Officers basiert. Dabei kam heraus, dass 80 Prozent der CDOs die mangelnde Datenkompetenz in ihrer Firma als größtes Hindernis für ihre Arbeit sehen. Gartner-Analystin Valerie Logan vergleicht die mangelnde Datenkompetenz mit dem Turmbau zu Babel.

"Was nutzt es, wenn die Datenanalysten mit ihren Programmen und Auswertungen wichtige Informationen liefern, wenn diese dort nicht verstanden werden", schreibt sie in einem Bericht. Sie geht davon aus, dass bei mindestens der Hälfte aller Unternehmen nicht genügend Datenkompetenz vorhanden ist, um den Wert der vorhandenen Daten auszuschöpfen. Das hat aber auch ganz einfache menschliche Gründe. So gab ein CIO in einer entsprechenden Diskussionsrunde zu bedenken: "Nicht jeder mag Mathematik, muss aber trotzdem mitgenommen werden."

Anforderungen steigen weiter an

Die Situation wird sich weiter verschärfen. Schon 2020 wies das World Economic Forum in dem Bericht "The Future of Jobs" darauf hin, dass technologiebasierte Arbeiten mit speziellen Datenanalysen und technischen Funktionen in den kommenden Jahren erheblich zunehmen werden. Von der Beschaffung über die Produktion bis hin zu Marketing, Verkauf und Wartung - überall kommen Programme mit künstlicher Intelligenz zum Einsatz, die den Managern wichtige Entscheidungshilfen an die Hand geben. Oder besser gesagt: vor Augen führen. Und das bedeutet, dass sie mit Statistiken, Balken- und Torten-Diagramme problemlos umgehen können müssen.

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