Datenmanagement – ein wichtiger Erfolgsfaktor für jedes zukunftsorientierte Unternehmen

Vor kurzem las ich ein Zitat eines Wirtschafts-Influencers mit Hunderttausenden von Followern. Er teilte seinen Lesern sinngemäß mit, dass er seiner Intuition mehr vertraut als Daten. Daten entstammten der Vergangenheit, während seine Intuition vorwärtsgerichtet sei. Dies ist nur einer von vielen Hinweisen darauf, dass viele Vorstände noch immer mit dem Thema Datenmanagement fremdeln. Aber woran liegt das? Schließlich befinden wir uns doch inmitten der „digitalen Revolution“.

Entscheidungsprozesse aus der „Vor-Daten-Zeit“ erhalten oft den Vorrang

Einerseits spart kaum eine Vorstandsetage an regelmäßigen Lippenbekenntnissen – kaum eine Unternehmensvision kommt beispielsweise ohne den Begriff „digital“ aus. Auf der anderen Seite belegen Studien immer wieder, dass die gerne öffentlichkeitswirksam gestarteten Initiativen beispielsweise zu den Themen Analytics, Blockchain oder Künstlicher Intelligenz zum überwiegenden Teil nicht die in sie gesetzten Erwartungen erfüllen.

„Erst die intelligente Nutzung von Daten verhindert Wettbewerbsnachteile durch suboptimale Prozesse und Entscheidungen.“

Innerhalb dieses Spannungsfeldes kann man beobachten, dass die wirklich kritischen Unternehmensentscheidungen oft noch immer auf der Basis „jahrelanger Berufserfahrung und gut trainierter Intuition“ des Vorstandes getroffen werden. Woran liegt das? Vielleicht erkennen Sie auch bei sich, dass Sie Daten bzw. Datenmanagement einerseits abstrakt gesehen als „wichtig“ akzeptieren, während Sie andererseits, wenn es drauf ankommt, doch den bewährten Entscheidungsprozessen aus der „Vor-Daten-Zeit“ den Vortritt lassen.

„Es hat doch bisher auch ohne Daten sehr gut funktioniert!“

Dies ist vielleicht einer der häufigsten Einwände: „Welches Problem wollen Sie lösen? Wir sind seit 30 Jahren erfolgreich, und ein Datenmanagement haben wir dazu noch nie gebraucht.“ Nun, die Welt um uns herum verändert sich gerade – und zwar in einer atemberaubenden Geschwindigkeit. Rezepte, die vor zehn Jahren noch passten, sind heute oft schon überholt.

Die noch zur Jahrtausendwende geringen Datenmengen waren weniger geschäftskritisch und leichter zu verstehen, als die sich mittlerweile alle zwei Jahre verdoppelnde Datenschwemme. Und selbst wenn Ihr Unternehmen heute nicht weniger effizient ist als vor zehn Jahren, müssen Sie damit rechnen, dass die meisten Ihrer Wettbewerber die vielen Daten inzwischen gezielt nutzen, um ihre Effizienz zu erhöhen.

„Wir haben dafür doch eine gute IT-Abteilung!“

Was wir gerne vergessen: Das „T“ in „IT“ steht für Technologie. Die IT-Abteilung ist also primär für den Betrieb und die Weiterentwicklung der Infrastruktur und der Software verantwortlich, die unsere Unternehmensprozesse vereinfachen, beschleunigen und vor menschlichen Fehlern schützen sollen. Dies ist eine nicht zu unterschätzende Aufgabe. Allerdings hat sie mit der inhaltlichen Auseinandersetzung mit Daten ungefähr so viel zu tun wie die Konstruktion eines Rennrades mit dem Job eines Profi-Radsportlers.

Vielleicht wenden Sie ein, dass es Synergieeffekte gibt, wenn sich dasselbe Team um die technische und inhaltliche Verarbeitung von Daten kümmert. Nun, nach dieser Argumentation müssten Sie den Bereich „Finanzen“ ebenfalls in der IT ansiedeln, damit die technische und die inhaltliche Verantwortung für Ihr SAP-System in denselben Händen liegt. In beiden Fällen orientieren sich jedoch die Technologie und die inhaltliche Thematik an vollständig unterschiedlichen Zielvorgaben. Da sind interne Interessenskonflikte bereits vorprogrammiert.

„Wir sollten nicht zu viele Dinge gleichzeitig angehen!“

Häufig werden Datenprojekte auch als Aktivitäten gesehen, die mit anderen Business-Aktivitäten im Wettbewerb um Ressourcen und Management-Fokus stehen. Sehr oft höre ich Aussagen wie „Wir beschäftigen uns mit Daten-Governance, sobald wir X, Y und Z erledigt haben“. Was dabei übersehen wird: Daten stehen nicht NEBEN anderen Themen – sie sind ein Kernbestandteil beinahe jedes Themas!

Wenn Sie also das Datenmanagement auf die lange Bank schieben, können Ihre anderen wichtigen Themen dadurch nicht von der Effizienzsteigerung profitieren, die durch den systematischen Einsatz von Daten möglich werden. Ja, vielleicht dauert es am Anfang länger. Aber Sie lassen bei einem Hausbau ja auch nicht das Fundament weg, um schneller fertig zu werden!

„Es gibt doch bereits umfangreiche Aktivitäten in den Bereichen Analytics und KI!“

Sehr gut! Aber woher kommen die dafür notwendigen Daten? Wer kümmert sich um Datenqualität, um Eindeutigkeit, um Aktualität von Transaktionsdaten und Stammdaten, von externen und internen Daten? Genau wie Ihr Unternehmen den Materialfluss, den Geldfluss oder den Produktionsprozess als durchgehende Prozesskette organisiert, sollten die Daten von der Erzeugung oder Erfassung bis hin zur Nutzung einen durchgängig organisierten Fluss darstellen.

Vor einiger Zeit habe ich dafür den Begriff „Data Supply Chain“ geprägt, der mittlerweile international verwendet wird (und es als „datatoimitusketju“ bis in die finnische Fachsprache geschafft hat). Was man am Anfang der Data Supply Chain verpasst, kann man bei der Verwendung zumeist nicht mehr gutmachen. In der Wissenschaft gilt die lateinische Redewendung „ex falso quodlibet“ – aus Falschem kann man Beliebiges folgern. Und Sie wollen doch nicht wirklich aus falschen Daten Beliebiges folgern!

„Unsere fantastischen Mitarbeiter brauchen keine Nachhilfe von einem Daten-Office!“

Vielleicht hat Ihr Unternehmen es tatsächlich geschafft, die besten Datenexperten anzulocken. Es reicht aber nicht, dass jeder einzelne gut ist – auch das Zusammenspiel muss passen. Und dies ergibt sich nicht von allein. Denken Sie an ein Fußballteam oder ein Orchester. Damit aus guten Individualisten ein gutes Gesamtergebnis erzielt werden kann, muss man sich auf eine gemeinsame Basis einigen. Dies wird im Fußball das Spielsystem sein, und in einem Orchester muss jeder Musiker die Noten desselben Stückes vor sich haben.

Zum anderen muss das Zusammenspiel im wahrsten Sinne des Wortes orchestriert werden. Dafür benötigt man einen Trainer beziehungsweise einen Dirigenten. Beides gilt auch für den effizienten Umgang mit Daten in einem Unternehmen: Sie benötigen eine Datenstrategie und einen Hauptverantwortlichen. Letzterer wird international mittlerweile einheitlich als Chief Data Officer bezeichnet, er sollte ein starkes Mandat haben und mindestens auf der Führungsebene unterhalb der Geschäftsführung angesiedelt sein.

„Eine Datenorganisation bedeutet doch noch mehr Bürokratie!“

Natürlich ist es effizienter, wenn zwei Staatenlenker direkt miteinander sprechen. Allerdings müssten beide dafür eine gemeinsame Sprache als Muttersprache haben. Anderenfalls sind Verständigungsschwierigkeiten vorprogrammiert. Ein Übersetzer, der zwischen beiden sitzt, ist also keinesfalls überflüssig, sondern essenziell zur Vermeidung von Missverständnissen.

Außerdem müssen die verschiedenen Verarbeitungsstufen der Daten bei ihrem Weg durch Ihr Unternehmen miteinander verknüpft werden. Wer bringt bei Ihnen das Stammdaten-Management mit den Analytics-Teams zusammen?

Fazit: Datenmanagement ist ein Prozess

Und denken Sie daran: Datenmanagement ist kein einmaliges Projekt – genau wie Ihre Produktentwicklung oder Ihre Kundenbindungsbemühungen nicht irgendwann „fertig“ sind. Sie werden also nie das Datenthema als „abgeschlossen“ betrachten können. Eines Tages werden Sie aber sagen können, dass Sie das Fundament gelegt haben.

Ihr Unternehmen ist auf dem richtigen Weg, wenn ein Vorstandsmitglied öffentlich feststellt, dass es die Intuition ist, die als primärer Ratgeber der Vergangenheit entstammt – während eine vorwärts gerichtete Entscheidungsfindung ohne Daten nicht mehr denkbar ist.

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