Der Stellenwert von Datensätzen

Den Spruch mit den Daten und dem Öl schenken wir uns an der Stelle. Nichtsdestotrotz vertreten mittlerweile Unternehmen, vom Startup bis zum Konzern zurecht die Meinung, Daten sind wichtig. Daten als solche, das Sammeln von Daten und das Verwerten von Daten, kann durchaus Sinn machen. Dabei müssen nicht direkte neue, datengetriebene Geschäftsmodelle an den Start gebracht werden. Häufig reicht es schon, einen gezielten Blick auf die eigenen Unternehmensprozesse zu werfen, um zu erkennen, Daten zu nutzen, kann eine tolle Sache sein.

Aber wie die Sache angehen und vor allem, wie die Sache wirtschaftlich gestalten? Wirft man einen Blick auf die Realität der deutschen Unternehmenslandschaft, so erkennt man in vielen Fällen schnell – nein, Daten sammeln und Daten sinnvoll verwerten, lohnt sich nicht. Früher hieß es Data Warehouse, heute spricht man, fancy-digital, vom Data Lake. Das Ergebnis bleibt das Gleiche. Trotz immenser Investitionen in Technologie und Personal bleiben die hohen Ambitionen in mehr oder weniger, erfolgreichen Reporting-Anwendungsfällen stecken. Viele Unternehmen wissen heute immer noch nicht, welche strategischen Potentiale in den Datenmassen stecken, die ohnehin da sind und tagtäglich „produziert“ werden, geschweige denn in den Massen, die man durch gezielten Tech-Einsatz „heben“ könnte. Es ist halt nicht damit getan, viel (IT)-Budget in vermeintliche Wunder-Plattformen der großen Tech-Giganten aus dem Silicon Valley zu stecken. Weder die Technik als solche, noch die IT-Abteilung steht im Vordergrund, wenn es darum geht, die Potentiale von Daten zu identifizieren und einzusetzen. Vielmehr ist hier vor allem das Top-Management der Unternehmen gefragt. Denn nur wenn das Thema „Daten“ eine strategische Relevanz bekommt, lassen sich auch wirtschaftlich spürbare Mehrwerte generieren und positive ROIs rechnen. Es braucht also einen datenfokussierten Management-Ansatz – und hier kommt die Data Thinking Methode ins Spiel.

Daten in der Digitalisierungsstrategie

Bevor wir nun zur eigentlichen Data Thinking Methode kommen, ein kurzer Exkurs in die Welt der Strategie, genau genommen zum Thema der Verankerung von „Daten“ in die Digitalisierungsstrategie der Unternehmen.

Entscheidet sich ein Unternehmen für den Start seiner, individuellen digitalen Transformation, bedarf es zu Beginn einer Digitalisierungsstrategie – quasi die Roadmap der digitalen Transformation. Genau in dieser Strategieentwicklung sollten „die Daten“ schon ihren Platz bekommen. Denn unabhängig davon, ob ein Unternehmen seine Geschäftsprozesse mit datengetriebene Ansätzen optimieren möchte, ob die Kunden-Interaktion datengestützt verbessert werden soll, oder ein digitales Business Model etabliert werden sollen, sind Daten ein wesentliches Element der Digitalisierungsstrategie. Zumindest grundlegend sollte definiert werden, welche Daten benötigt werden, wie diese Daten technologisch und prozessual nutzbar gemacht werden und wie die genauen Anwendungsfälle aussehen. Natürlich gehört in die Digitalisierungsstrategie eines Unternehmens keine detaillierte Liste mit Anforderungen, was, wann, wie mit Daten passieren soll. Aber darum geht es auch nicht, vielmehr wird unternehmensweit die Relevanz von Daten in Vordergrund gestellt, wenn diese eine zentrale Rolle in der Digitalisierungsstrategie einnehmen. Insbesondere in das Bewusstsein des Top-Managements rücken „die Daten“ dann. Daten als zentrales Element in der Digitalisierungsstrategie führt ferner dazu, dass der Fokus der digitalen Transformation nicht mehr nur auf Technologie oder Organisationsentwicklung liegt, sondern ebenfalls ein Kernprozess „Daten“ definiert wird, der bereichsübergreifend den Umgang und den Einsatz von und mit Daten beschreibt sowie Fragen zu Qualität und Quantität beantwortet.

Die  Rolle der Data Thinking Methode

Aber was ist denn nun diese Data Thinking Methode? Wir erinnern uns, es braucht einen datenfokussierten Management-Ansatz und eine prozessuale Verankerung des Themas „Daten“ in der Digitalisierungsstrategie eines Unternehmens. Genau hier kommt die Data Thinking Methode unterstützend ins Spiel. Es handelt sich bei der Methode um eine Kombination des Design Thinkings mit Elementen des Data Mining. Die wesentlichen Elemente des Design Thinking, also Verstehen, Beobachten, Definieren, Ideation, Prototyping und Testing werden eingesetzt, um kundenfokussierte, datengetriebene Anwendungsfälle zu entwickeln. Diese Anwendungsfälle werden dann mit Ansätzen aus dem Data Mining zu kompletten Data Solutions weiterentwickelt. Wesentlich bei der Data Thining Methode ist das frühzeitige Hinzuziehen von Data- und AI-Experten, um das Risiko zu minimieren, Anwendungsfälle zu kreieren, die technisch und/oder methodisch nicht realisierbar sind oder nur mit erheblichem – und dann in der Regel unwirtschaftlichen – Aufwand umzusetzen sind. Neben der frühzeitigen Zusammenarbeit mit Datenexperten, ist, wieder angelehnt an das Design Thinking, die Proof-of-Data-Solution ein Kernelement der Data Thinking Methode. Hierbei wird, im Sinne eines Prototyping-Ansatzes, die tatsächliche Machbarkeit eines Anwendungsfalls untersucht. Unternehmen können dabei sehr schnell feststellen, ob ein positiver ROI erreicht wird. Auch hier ist die Zusammenarbeit mit Datenexperten essentiell. Ihre wertvolle Analyse und ihre Fach-Knowhow führen in der Regel zu einer realistischeren Bewertung des Business Cases.

Fazit

Fazit und zurück zu unserer Eingangsfrage, ist Data Thinking die nächste Methoden-Sau, die durchs Digitalisierungsdorf getrieben wird oder der strukturierte Schlüssel zu datengetriebenen Geschäftsmodellen?

Data Thinking hilft Unternehmen gezielt dabei, die datengetriebenen Anwendungsfälle zu identifizieren, die sich wirklich lohnen, also mit vertretbarem wirtschaftlichen Aufwand zu realisieren sind und einen derart hohen Business Impact haben, dass ein positiver ROI erzielt wird. Ebenfalls werden von Beginn an essentielle technische und prozessuale Fragen geklärt, die insofern nicht rechtzeitig beantwortet, zu einem unternehmerischen Desaster des datengetriebenen Anwendungsfalls führen.

Die Data Thinking Methode ist demnach sehr wohl ein Ansatz, strukturiert den (insbesondere wirtschaftlichen) Nutzen von Daten zu bewerten und, auf dieser Basis, systematisch Anwendungsfälle zu entwickeln, die Unternehmen unterstützen, einer Data Driven Company zu werden. Die Methode hat eine große Stärke; sie stellt den Anwendungsfall in den Mittelpunkt. Big Data Solutions, Data Analytics Plattformen und etwaige andere Technologien werden auf das reduziert, was sie sind: Mittel zum Zweck. Im Kontext „Daten“, wie auch in vielen anderen technologischen Kontexten der Digitalisierung, ob IoT, Virtual Reality – you name it – sollte der Fokus immer auf dem Anwendungsfall und nicht auf Technologie liegen, um wirtschaftlichen Erfolg zu gewährleisten.

Jedoch, die Data Thinking Methode entfaltet ihre Möglichkeiten nur dann, wenn das Thema „Daten“ zentraler Bestandteil der Digitalisierungsstrategie ist und dadurch gewährleistet wird, dass auf Ebene des Top-Managements, bereichsübergreifend ein Bewusstsein für das Potential von Daten entsteht. Ist das gewährleistet, ist Data Thinking keine sprichwörtliche Sau, sondern durchaus ein Schlüssel zu Business-Erfolg, basierend auf Daten.

Autor: Thomas Faß – Managing Director Alter Solutions Deutschland GmbH

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