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Datengetriebene Entscheidungen sind der Schlüssel – aber ist Ihre Datenbasis valide?

Unternehmen sollten Daten viel mehr in den Fokus ihrer Entscheidungsfindung rücken. Unser Autor wirft einen Blick auf die Transformation, die sich daraus ergibt.

Ein Plädoyer für bessere Datenqualität

Daten können Entscheidungen und Innovationen anstoßen, die Ihr Unternehmen voranbringen. Ohne zielgerichtetes und ganzheitliches Management (Stichwort Data Governance) beim Erfassen der Daten können sie jedoch den erhofften Mehrwert nicht liefern. Denn: „garbage in, garbage out“.

Angesichts sinkender Kosten für Datenspeicher in der Cloud haben Unternehmen gern die Grundeinstellung, möglichst viele Daten zu sammeln und abzulegen. Es kostet ja nicht viel, die Daten „einfach in den Data Lake zu packen“ – warum also nicht? Sollte das Unternehmen sie irgendwann für ein Data-Analytics-Projekt benötigen, ist es sicher nicht verkehrt, sie für den Fall der Fälle dort zu horten. Während das Motiv hinter dieser Sammelwut nachvollziehbar ist, werden diese Daten oft ohne klaren Zweck und ohne Rücksicht auf die Folgen gesammelt.

Speicherplatz ist allerdings nicht der einzige Kostenfaktor bei der Datenerfassung. Damit Daten den gewünschten Mehrwert generieren können, sind Initiativen in den Bereichen Sicherheit, Qualität, Katalogisierung und Analytik oder ein semantisches Netz erforderlich – um einige erste notwendige Maßnahmen beim Namen zu nennen. Werden die Daten aus reinem Selbstzweck gesammelt und sind nicht Bestandteil einer holistischen Datenstrategie, landen in naher Zukunft alle möglichen Informationen im Data Lake, zielführend oder nicht. Stellen Sie sich insofern schon einmal auf Kopfschmerzen ein, die sinn- und zweckfrei gesammelte Daten Ihnen bereiten werden. Und wer möchte schon derjenige sein, der Daten gelöscht hat, die „vielleicht irgendwann einmal nützlich sein könnten“?

Um einen Business Case für das Erfassen von Daten zu begründen, ist es ein gangbarer erster Weg, sich am Wert zu orientieren, den die Daten einem Unternehmen bringen. Doch allein die Bestimmung dieses Wertes ist eine Herausforderung für sich: Kann sich das Unternehmen darauf einigen, wie gemessen wird? Gibt es eine einheitliche Regelung, die unternehmensweit vereinbart, kommuniziert und verwendet wird? Ist die Logik hinter den KPI-Berechnungen einheitlich implementiert? Falls Entscheidungen getroffen werden müssen, um diesen Wert und seine Bedeutung für geschäftliche Datenbereiche zu definieren, gibt es Personen oder Teams, die in der Lage sind, diese Entscheidungen zu treffen? Dabei können gerade Datenstandards, interne und externe, diesen Wert erheblich steigern und dazu beitragen, organisatorische Silos sowie Datensilos aufzubrechen. All diese Punkte lassen sich mit einer effektiven Datenstrategie angehen, die sich mit Prozessen, organisatorischen wie technologischen Faktoren und den Informationsanforderungen holistisch befasst.

Eine derartige Strategie, die Daten in den Mittelpunkt eines Unternehmens stellt, erfordert jedoch Aufklärungsarbeit und eine große Portion Mut zur digitalen Veränderung. Nichts davon ist einfach und alles braucht seine Zeit. Da die meisten Unternehmen die Vorteile eines agilen Ansatzes als Treiber von Innovation inzwischen verstanden haben, besteht häufig die erste Herausforderung darin, das Budget für solch ein Datenprojekt zu sichern. Sofern dieses nicht schon Teil einer übergeordneten Datenstrategie ist, braucht es unbedingt einen Fürsprecher aus der Führungsriege. Denn in der Regel werden die Daten bereichsübergreifend genutzt, sodass man sich zur Beantwortung der heiklen Frage „Wer zahlt für das Projekt?“ durch organisatorische und politische Befindlichkeiten im Unternehmen manövrieren muss.

Daten als Asset, als Unternehmenswert zu behandeln ist daher gar nicht so einfach, wie es vielleicht klingen mag. Und „asset rich“ zu sein erreichen Sie nicht, indem Sie einfach immer mehr (Daten-)Assets sammeln. Geschäftswert heißt das Zauberwort bei jedem Projekt. Fangen Sie klein an, seien Sie fokussiert und liefern Sie schnell einen Mehrwert.

Mit dem Einsatz von Daten lässt sich beispielsweise auch die Effektivität in der Herstellung wesentlich steigern, indem Schlüsselfaktoren wie Qualität und Präzision dadurch optimiert werden. Die kurzfristige Belastung durch die Datenerfassung für einen klar definierten Zweck – in diesem Fall durch das Anbringen von Sensoren an einer Fertigungsstraße zur Messung wichtiger Leistungskennzahlen – und der entsprechende Geschäftswert, der so generiert wird, wären für Entscheidungsträger und Budgetverantwortliche sicher leicht nachzuvollziehen.

Oftmals können ausgerechnet Daten selbst die Antwort auf die Frage liefern, warum in eine valide Datenbasis und in mehr Daten investiert werden sollte. Ihr Einsatz zur Darstellung des geschäftlichen Nutzens kann sogar sehr wirkungsvoll sein. Mit reinen Theorien über Effizienzeinsparungen kommen Sie oftmals nur bis zu einem bestimmten Punkt. Aber wenn Sie die Verbesserungen in der Herstellung durch klar definierte KPIs lebendig darstellen, können Sie deutlich darlegen, warum sich eine Datenoffensive bezahlt machen kann. Ein MVP-Projekt mit einer soliden Roadmap für Verbesserungen ist letztlich viel effektiver als ein Machbarkeitsnachweis „zum Wegwerfen“.

Schlussendlich hat es sich bereits für viele Hersteller bewährt, Daten zielgerichtet zu erheben, möglichst schnell einen Mehrwert zu liefern und dieses als Ansatz zu etablieren, der als Basis für zukünftige Maßnahmen fungieren kann.

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Oliver Höllriegl

Autoren-Spotlight

Oliver Höllriegl

Olivers Herz schlägt für digitale Datenlösungen und er ist für das Thema Data und Analytics bei Hitachi Solutions verantwortlich.