Data-driven Organisation – wie Sie ein datengestütztes Unternehmen aufbauen

Eine data-driven Organisation ist ein Unternehmen, das Entscheidungen nicht auf Vermutungen, unvollständigen Informationen oder „langjähriger Erfahrung“ stützt, sondern auf Fakten und Datenanalysen. In der Praxis bedeutet dies, dass Daten die Grundlage für Strategieplanung, Prozessmanagement, Leistungsbewertung und die Entwicklung neuer Produkte sind.

In einer data-driven Organisation sind Daten verfügbar, aktuell, konsistent und werden vor allem genutzt. Auf jeder Managementebene. Von den operativen Alltagsentscheidungen bis hin zu wichtigen strategischen Entscheidungen.

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Warum lohnt es sich, ein data-driven Unternehmen zu sein?

Unternehmen, die Daten effektiv nutzen, passen sich schneller an Veränderungen an, verstehen Kundenbedürfnisse besser und erreichen eine höhere betriebliche Effizienz. Hier sind die konkreten Vorteile:

1. Bessere Entscheidungen

Daten helfen, kognitive Verzerrungen zu vermeiden. Anstatt unsere Entscheidungen auf Annahmen zu stützen, analysieren wir die Fakten.

2. Schnellere Reaktionen

Mit aktuellen Informationen kann das Unternehmen Probleme schneller erkennen und Chancen nutzen – z. B. im Vertrieb, Kostenmanagement, in der Logistik oder im Kundenservice.

3. Messbare Ergebnisse

Eine data-driven Organisation weiß, was funktioniert – und was nicht. Jede Entscheidung ist mit einer Kennzahl, einem Leistungsindikator, einer Prognose oder einem Szenario verknüpft.

4. Größerer Zusammenhalt innerhalb des Unternehmens

Wenn alle in der Organisation Zugriff auf dieselben Daten haben und diese auf dieselbe Weise interpretieren, ist es einfacher, über ein gemeinsames Ziel und eine bessere Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen zu sprechen.

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Reifegradmodell für Datenanalyse in data-driven Organisationen

Die Umstellung auf eine data-driven Organisation erfolgt schrittweise. Unternehmen durchlaufen in der Regel vier Entwicklungsstufen der Datenanalyse:

1. Deskriptive Analyse

Grundlegendes Reporting: Was ist passiert? – Zahlen, Zusammenfassungen, Tabellen, Diagramme.

2. Diagnostische Analyse

Warum ist es passiert? – Analyse von Ursachen und Abhängigkeiten. Sie ermöglicht es, zu erkennen, was das Ergebnis beeinflusst hat.

3. Prädiktive Analyse

Was kann passieren? – Verwendung von Prognosemodellen, z. B. zur Schätzung von Nachfrage, Umsatz oder Kundenabwanderung.

4. Präskriptive Analyse

Was sollen wir tun? – Handlungsempfehlungen auf Basis von Algorithmen, Szenarien und Automatisierung.

Eine reife data-driven Organisation nutzt alle diese Ebenen, kombiniert sie sinnvoll und passt sie an die Bedürfnisse einzelner Abteilungen und Nutzer an.

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Data-driven Kultur – mehr als nur Technologie

Selbst die besten Tools helfen nicht, wenn Daten ignoriert werden, Entscheidungen „weil es schon immer so gemacht wurde“ getroffen werden und Analysen nur in die Zuständigkeit der IT-Abteilung fallen.

Wie sieht eine gesunde Datenkultur aus?

• Die Geschäftsleitung nutzt Daten und kommuniziert deren Bedeutung.
• Mitarbeitende wissen, wie und wann sie Daten in ihrer Arbeit einsetzen sollen.
• Fehler werden analysiert, nicht bestraft.
• Analysen beschränken sich nicht auf „Excel-Berichte“, sondern haben einen echten Einfluss auf Entscheidungen und Maßnahmen.
• Teams haben einfachen Zugang zu relevanten Daten und Tools.

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Schlüsselelemente einer data-driven Organisation

1. Klare Ziele und Metriken

Vor der Systemeinführung sollten folgende Fragen beantwortet werden:

• Welche Entscheidungen wollen wir auf Grundlage von Daten treffen?
• Welche Indikatoren sind für uns entscheidend?
• Wer ist dafür verantwortlich?
2. Hochwertige Daten

Ohne qualitativ hochwertige Daten kann es keine qualitativ hochwertige Analyse geben. Der Schlüssel liegt in:

• Einer einzigen Datenquelle (Data Warehouse),
• Einheitliche Begrifflichkeiten, Formate und Standards,
• Regelmässige Datenbereinigung und Qualitätskontrolle (Data Governance),
• Zuweisung von Verantwortlichkeiten – wer kümmert sich um die Qualität welcher Daten?
3. Moderne BI-Tools

Business Intelligence Systeme (z. B. Power BI) die Visualisierung von Daten und den Zugriff darauf in Echtzeit– nicht nur für Spezialisten, sondern auch für Manager und operative Teams.

An dieser Stelle lohnt es sich, auf vorgefertigte Lösungen und die Erfahrung von Technologiepartnern zurückzugreifen. getsix® Services bietet fortschrittliche Power BI-Implementierungen, die nahtlos mit Finanz- und Buchhaltungssystemen wie Microsoft Dynamics 365 Business Central integriert sind. Nehmen Sie Kontakt mit uns auf!

4. Interdisziplinäre Teams

Die Transformation darf kein „IT-Projekt“ sein. Die Zusammenarbeit zwischen Analysten, Unternehmen, Finanzen, Marketing und Betrieb ist erforderlich.

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Typische Fehler beim Wandel zur data-driven Organisation

• Mangelnde Führung – wenn das Management keine Daten verwendet, werden es andere auch nicht tun.
• Organisatorische Silos – Daten sind in Systemen oder Abteilungen eingeschlossen.
• Mangelndes Vertrauen in Daten – Daten aus verschiedenen Quellen stimmen nicht überein.
• Mangelde Kompetenz – Benutzer wissen nicht, wie sie die Tools verwenden sollen.
• Technologiesprung ohne Vorbereitung – Implementierung von Tools ohne Vorbereitung von Mitarbeitern und Prozesse.

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Umsetzungsszenarien – Was kann heute begonnen werden?

• Finanzen: Produktmargen analysieren, Kosten optimieren, Liquidität und Rentabilität in Echtzeit überwachen.
• Vertrieb und Marketing: Bewertung der Kampagneneffektivität, Vorhersage der Kundenabwanderung, Marktsegmentierung.
• HR: Abwesenheits- und Fluktuationsanalyse, historische Personalplanung.
• Produktion & Logistik: Effizienz messen, Ausfälle vorhersagen, Lagerbestände optimieren.

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So starten Sie mit Ihrer data-driven Transformation

• Bestimmen Sie den Reifegrad

Finden Sie heraus, wo Sie als Organisation stehen – werden Daten genutzt? Vertrauen die Teams darauf?

• Wählen Sie einen Bereich für die Pilotphase aus

Sie müssen keine Revolution starten – es ist besser, mit der Implementierung von Analysen in einem bestimmten Prozess zu beginnen (z. B. Verkaufsanalyse, Budgetierung, Rentabilität).

• Stellen Sie ein Team zusammen, das für die Daten verantwortlich ist

Definieren Sie Rollen (z. B. Data Owner, Analyst, CDO) und etablieren Sie klare Entscheidungs- und Kommunikationsprozesse.

• Wählen Sie die richtigen Tools aus

Setzen Sie auf skalierbare, benutzerfreundliche Lösungen – z. B. Power BI, Data Warehouses, Integratoren oder Cloudplattformen.

• Schulen, testen, weiterentwickeln

Workshops, Schulungen und Pilotprojekte schaffen Vertrauen. Transformation ist ein kontinuierlicher Lernprozess.

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Fazit – data-driven als Wettbewerbsvorteil

Data-driven zu sein, ist kein Trend, sondern eine Voraussetzung für die Entwicklung in einer dynamischen Welt. Dank der Datenanalyse ist es möglich:

• fundierte Entscheidungen zu treffen,
• schneller auf Veränderungen zu reagieren,
• Investitionen und Ressourcen gezielter zu planen.

Unternehmen, die sich diese Mühe machen, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil, mehr Transparenz und Widerstandsfähigkeit gegenüber Marktveränderungen.

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