Data driven decision making bis zum Ende gedacht, erfordert nicht nur eine Abkehr von Bauchentscheidungen im Business, sondern stellt vor allem völlig andere Anforderungen an die Mitarbeiter auf allen Ebenen. In digitalen Geschäftsmodellen junger start ups werden Entscheidungen zumeist von Anfang an auf eine saubere Datengrundlage gestellt, in klassischen Unternehmen setzt sich diese Art der Entscheidungsfindung seit Jahren erst langsam durch. Das Aufbrechen der Datensilos ist zumeist im Zusammenspiel aus externem know-how und internem Antrieb gut zu bewältigen. Die Qualifikation der vielen Mitarbeiter, die täglich aus den aufbereiteten Daten fundierte Schlüsse ziehen sollen, läuft dem technischen Prozess hin zum data driven business hingegen meist hinterher.

Roman Mager on Unsplash 4 von 5 Unternehmen bewerten ihre internen Daten nicht [Institut für deutsche Wirtschaft] “https://www.iwd.de/artikel/datenmanagement-es-hapert-an-der-bewertung-419626/”

Bemerkenswert ist der Boom, den wir In den letzten Jahren bei der Speicherung und der Nutzung von Daten erlebt haben - ein Boom, der dennoch erst am Anfang steht und dessen Entwicklung wir im Moment kaum fassen können. Technologische Veränderungen - wie das Internet der Dinge - durchdringen die physische Welt und erschliessen völlig neue Datenquellen. Technologie macht es immer einfacher und günstiger Daten zu speichern, ermöglicht den umfassenden Zugriff und revolutioniert gerade auch den analytischen Zugang zu Daten. Für fast alle Unternehmen wird die tägliche Arbeit mit diesen Daten zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor - wissenschaftliche Studien belegen, dass Unternehmen durch datengetriebene Geschäftsaktivitäten profitabler wirtschaften.

Photo by Campaign Creators on Unsplash “If they own the data, they own the future of the market” [Sisense CEO Amir Orad] “https://www.informationweek.com/big-data/software-platforms/salesforce-buys-tableau-next-wave-analytics-consolidation/d/d-id/1334959”

Der Run auf Visualisierungsspezialisten - Salesforce kauft Tableau, Google kauft Looker - zeigt deutlich, dass Daten wichtige Güter sind, die man nicht nur speichern, sondern auch verwerten kann. Die nächste Big Data Revolution ist die Nutzung aller gesammelten Daten auch in klassischen Unternehmen. Grosse Tech-Konzerne haben hier natürlich einen gewaltigen Vorsprung - das Institut für deutsche Wirtschaft veröffentlichte im Sommer 2019, dass 4 von 5 Unternehmen nichts mit ihren Daten anfangen. Daraus ergibt sich ein riesiges Potential für einfache Lösungen, die Daten in Echtzeit sammeln, speichern, prozessieren und visualisieren. Die zielgruppengerechte und vor allem zeitnahe Kommunikation im Unternehmen muss dabei auf allen Ebenen auf Mitarbeiter treffen, die in der Lage sind, diese Daten zu verstehen, Informationen zu verknüpfen und sich Fragen selbst beantworten zu können. Die Suche nach individuellen Antworten im unternehmensinternen data lake kann - schon aus Gründen der Knappheit solcher Spezialisten - nicht ausschliesslich Data Scientists überlassen werden. Die Vision vollständig datengetriebener Entscheidungsfindung auf allen Ebenen eines Unternehmens stellt klare Anforderungen an die Einfachheit des Zugangs zu und die möglichst einfache Interaktion mit relevanten Daten für diesen Entscheidungsprozess.

Die nächste Welle der Analytics wird durch Natural Language Processing zu einer weiteren Demokratisierung der Arbeit mit Daten führen. Sie wird die Akzeptanz von Analytik und Business Intelligence in vielen Unternehmen weiter steigern und komplett neue Nutzergruppen erschliessen. An vielen Positionen in Unternehmen müssen Mitarbeiter die Fähigkeiten entwicklen Daten zu lesen, zu analysieren und relevante Handlungsanweisungen abzuleiten.