Data-Driven Decision-Making (DDDM) erklärt: Mit Daten zu besseren Geschäftsentscheidungen
Was ist Data-Driven Decision-Making (kurz DDDM), und warum sollten Sie anfangen, intelligentere Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und Erkenntnissen zu treffen?
Wir erklären datengestützte Entscheidungsfindung (Data-Driven Decision-Making, DDDM) und warum sie für Führungskräfte wichtig ist. Verstehen Sie, wie Sie Daten für strategische Entscheidungen nutzen und Ihre Konkurrenz mit den richtigen Erkenntnissen übertreffen können.
Kluge Geschäftsentscheidungen sind für den Erfolg eines jeden Unternehmens unerlässlich – darüber sind wir uns wohl alle einig. Aber wie trifft man strategische und wichtige Entscheidungen? Die meisten CEOs und Führungskräfte treffen ihre Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Erfahrung und Intuition. Das mag zwar manchmal funktionieren, aber sich allein auf diese beiden Faktoren zu verlassen, reicht nicht aus – bei weitem nicht. Kein Wunder, dass Unternehmen, die datengestützte Entscheidungsfindung (Data-Driven Decision-Making, DDDM) einsetzen, mit 19-fach höherer Wahrscheinlichkeit profitabel sind als andere Unternehmen, die sich bei kritischen Entscheidungen nicht auf Daten stützen. (Quelle: McKinsey)
Hier kommen die Daten ins Spiel. Durch die Analyse von Daten können Sie besser verstehen, was in Ihrem Unternehmen vor sich geht. Um die besten Entscheidungen treffen zu können, müssen Sie über genaue und aktuelle Daten verfügen. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, darunter Kundenumfragen, Finanzberichte und Website-Analysen. In diesem Artikel wird erörtert, wie Sie Daten nutzen können, um intelligentere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Index
Daten für Entscheidungen nutzen?
Entscheidungen zu treffen ist schwer. Es kann schwierig sein, zu wissen, was das Richtige ist. Aber was wäre, wenn Sie die Informationen nutzen könnten, um Ihre Entscheidungen zu treffen? Genau das ist Data-Driven Decision-Making. Sie nutzen Daten aus verschiedenen Quellen, um bessere Entscheidungen treffen zu können. Dazu können Daten aus der Wissenschaft, der Unternehmensanalyse und der Business Intelligence gehören.
Data-Driven Decision-Making hat viele Vorteile. Zum einen können Sie damit Entscheidungen schneller treffen. Das liegt daran, dass Sie alle benötigten Informationen direkt vor sich haben. Es ist nicht nötig, weitere Daten zu sammeln oder sie selbst zu interpretieren. Das kann auf lange Sicht eine Menge Zeit sparen.
Ein weiterer Vorteil ist, dass Sie dadurch genauere Entscheidungen treffen können. Das liegt daran, dass Sie sich nicht auf Ihr Bauchgefühl oder Ihre Intuition verlassen müssen. Sie stützen Ihre Entscheidungen auf Fakten und Beweise. Dies kann zu besseren Ergebnissen für Ihr Unternehmen führen.
Was ist Data-Driven Decision-Making (DDDM)?
Data-Driven Decision-Making (DDDM) ist der Prozess der Verwendung von Daten und Statistiken zur Information und Steuerung von Geschäftsentscheidungen. DDDM kann alles umfassen, vom Verstehen, was in der Vergangenheit passiert ist, was derzeit passiert und was in der Zukunft passieren könnte, indem maschinell erlernte Modelle zur Analyse von Daten verwendet werden. Diese Modelle werden in der Regel durch die Anwendung eines Algorithmus für maschinelles Lernen auf einen Datensatz erstellt, der mit den gewünschten Ergebnissen (Entscheidungen) versehen wurde. Das Modell kann dann verwendet werden, um die Ergebnisse für neue Datensätze vorherzusagen.
Unternehmen haben schon immer Daten in der einen oder anderen Form zur Entscheidungsfindung genutzt, aber der Begriff „datengetriebene Entscheidungsfindung“ bezieht sich in der Regel auf den verstärkten Einsatz von Datenanalysen und Vorhersagemodellen in den letzten Jahren. Dank Big Data haben Unternehmen heute Zugang zu mehr Daten als je zuvor, und sie wenden sich zunehmend Analysetools und -techniken zu, um sie sinnvoll zu nutzen.
Das Herzstück des Data-Driven Decision-Making ist die Analytik. Dazu gehört das Sammeln, Bereinigen, Analysieren und Erkennen von Mustern, auf deren Grundlage das Management Entscheidungen treffen kann. Ziel ist es, diese Daten zu nutzen, um zu verstehen, was in Ihrem Unternehmen geschieht, und bessere Entscheidungen zu treffen.
Analytik kann für alles verwendet werden, von der Ermittlung der zu verkaufenden Produkte bis zum Verständnis des Kundenverhaltens. Durch die Analyse von Daten können Unternehmen Trends erkennen und Maßnahmen festlegen, die sie ergreifen müssen, um diese zu nutzen. Wenn ein Unternehmen zum Beispiel feststellt, dass seine Umsätze in einer bestimmten Jahreszeit steigen, kann es beschließen, seine Marketingaktivitäten in dieser Zeit zu verstärken.
Die Vorteile von Data-Driven Decision-Making liegen auf der Hand. Durch den Einsatz von Analysen können Unternehmen ihren Entscheidungsprozess verbessern, effizienter werden und mehr Geld verdienen. Um diese Vorteile nutzen zu können, müssen die Unternehmen die richtigen Daten sammeln und effektiv nutzen.
Unternehmen sollten sich über einige Einschränkungen der datengestützten Entscheidungsfindung im Klaren sein. Erstens können Daten fehlinterpretiert werden. Es ist wichtig, daran zu denken, dass Daten nur ein Teil des Bildes sind und man sich nicht blind darauf verlassen kann. Außerdem können Daten verzerrt werden, wenn sie nicht ordnungsgemäß erhoben oder analysiert werden. Und schließlich stehen Unternehmen möglicherweise nicht alle relevanten Daten zur Verfügung, was ihre Fähigkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen, beeinträchtigen kann.
Trotz dieser Einschränkungen ist Data-Driven Decision-Making ein leistungsfähiges Instrument, das Unternehmen zur Verbesserung ihrer Leistung einsetzen können. Wenn sich Unternehmen dieser Einschränkungen bewusst sind und sie berücksichtigen, können sie bessere Entscheidungen treffen und echte Ergebnisse erzielen.
Erkenntnisgetrieben vs. datengetrieben
Die Begriffe „erkenntnisgetrieben“ (Insights-Driven) und „datengetrieben“ (Data-Driven) scheinen für viele synonym zu sein, aber sie beziehen sich auf zwei unterschiedliche Ansätze zur Nutzung von Informationen in einem Unternehmen.
Ein datengetriebenes Unternehmen (Data-Driven Organizations) konzentriert sich in erster Linie auf das Sammeln, Speichern und Analysieren großer Mengen von Informationen. Diese Unternehmen konzentrieren sich auf Aspekte der Daten und des Datenmanagements und stellen sicher, dass große Mengen an Informationen für die Entscheidungsfindung zur Verfügung stehen.
Erkenntnisorientierte Unternehmen (Insights-Driven Organizations) hingegen gehen einen Schritt weiter. Sie konzentrieren sich in erster Linie auf umsetzbare Erkenntnisse, um die Entscheidungsfindung auf allen Ebenen zu unterstützen. Diese Erkenntnisse liefern ein klares Verständnis von Mustern, Trends und potenziellen zukünftigen Ergebnissen und ermöglichen es Unternehmen, proaktiv fundierte strategische Entscheidungen zu treffen. Diese verwertbaren Erkenntnisse können aus internen oder externen Quellen stammen.
Was sind die Vorteile von Data-Driven Decision-Making?
Unternehmen, die Data-Driven Decision-Making einsetzen, haben mehrere Vorteile gegenüber ihren Wettbewerbern. Es ist nicht nur der Inhalt der Daten, sondern auch das, was sie den Managern und Entscheidungsträgern im gesamten Unternehmen bringen, was die datengesteuerte Entscheidungsfindung so effizient werden lässt.
Einige der wichtigsten Vorteile sind:
Gesteigerte Effizienz
Durch datengestützte Entscheidungen können Unternehmen die Verschwendung von Zeit und Ressourcen für unwirksame Strategien vermeiden. Außerdem können sich Unternehmen so schneller an Markt- oder Umweltveränderungen anpassen.
Schnellere Entscheidungen
Die datengestützte Entscheidungsfindung kann Unternehmen dabei helfen, Entscheidungen schneller zu treffen, da sie alle benötigten Informationen zur Hand haben. Dies ist besonders nützlich in schnelllebigen Branchen oder Märkten, in denen schnelle Entscheidungen, die auf reinen Gefühlen beruhen, kostspielig sein können.
Verbesserte Genauigkeit
Daten bieten eine faktische Grundlage für die Entscheidungsfindung, was die Genauigkeit dieser Entscheidungen verbessern kann. Dies verbessert die Ergebnisse und damit auch das Vertrauen in Entscheidungen. Auf diese Weise können Unternehmen den Entscheidungsprozess beschleunigen und kostspielige Fehler aufgrund von Voreingenommenheit, Denkfehlern oder Bauchgefühlen vermeiden.
Bessere Entscheidungen
Da Unternehmen mehr Fakten zur Verfügung stehen, können sie bessere Entscheidungen treffen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit zum Erfolg führen. Dies führt zu höheren Gewinnen und mehr Wettbewerbsfähigkeit. Die Qualität der Entscheidungen wird deutlich besser und zuverlässiger.
Bessere Kundenbetreuung und -erfahrung
Data-Driven Decision-Making kann Unternehmen dabei helfen, die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden besser zu verstehen, so dass sie einen besseren Kundenservice bieten können. Auf diese Weise ist es möglich, Angebote zu personalisieren, die Kundenbindung zu erhöhen und sogar den Customer Lifetime Value (CLV) im Laufe der Zeit zu steigern, indem bessere Dienstleistungen, Kommunikation und mehr angeboten werden.
Verbesserte strategische Planung
Der Zugang zu Daten ermöglicht es Unternehmen, langfristige Pläne zu entwickeln, die mit größerer Wahrscheinlichkeit erfolgreich sind als solche, die ohne Datenanalyse entwickelt wurden. Datengestütztes strategisches Management und datengestützte strategische Planung können ein wichtiger Eckpfeiler für Unternehmen sein, die sich von anderen abheben wollen. Aber auch hier muss erwähnt werden, dass Manager die möglichen Datenverzerrungen oder Herausforderungen bei den Vorhersagen verstehen und nicht auf falsche Analysen hereinfallen sollten.
Mehr Agilität
Data-Driven Decision-Making ermöglicht es Unternehmen, flexibler zu sein und sich schnell an Markt- oder Branchenveränderungen anzupassen. Durch den Erhalt von Daten fast in Echtzeit können Veränderungen in der Marktdynamik beobachtet und proaktiv angegangen werden. Dies kann dazu beitragen, dem Markt einen Schritt voraus zu sein und nicht nur reaktiv zu handeln.
Größere Sicherheit bei Entscheidungen
Wenn Sie Ihre Entscheidungen mit Daten untermauern können, haben Sie und Ihr Team mehr Vertrauen in Ihre Entscheidungen. Dies kann zu einer verbesserten Moral und Motivation führen, schnellere und mutigere Entscheidungen zu treffen, die dem Unternehmen zugute kommen. Im Allgemeinen ist das Management zufriedener mit seinen Entscheidungen, da es sich auf Daten stützen kann, anstatt seine Entscheidungen aus dem Bauch heraus begründen zu müssen.
Effizientere Zuweisung von Ressourcen
Daten können Ihnen helfen zu verstehen, wo Ihre Ressourcen am besten eingesetzt werden und worauf Sie sich konzentrieren sollten. So können Sie sie effizienter und effektiver einsetzen und den Gewinn steigern. Außerdem wird das beste Projekt, das wenig Auswirkungen auf das Unternehmen hat, vermieden.
7 Schritte zum Einstieg in Data-Driven Decision-Making (DDDM)
Insgesamt ist der Einstieg in die datengesteuerte Entscheidungsfindung nicht allzu kompliziert. Manager sollten sich jedoch der Fallstricke bewusst sein und sicherstellen, dass die Organisation bereit ist, DDDM zu unterstützen. Es gibt vier wichtige Schritte im DDDM-Prozess: Datenerfassung, Datenbereinigung und -aufbereitung, Datenanalyse und Entscheidungsfindung.
1. Klare Ziele und Vorgaben setzen
Ohne klare Ziele wäre es nicht einfach zu wissen, welche Art von Daten zu erfassen und wie sie zu analysieren sind. Manager sollten mit ihren Teams zusammenarbeiten, um spezifische Ziele festzulegen, die mit Hilfe von DDDM erreicht werden können.
2. Beschaffung der richtigen Daten
Sobald die Ziele festgelegt sind, müssen die Manager die Daten ermitteln, die zur Unterstützung der Entscheidungsfindung benötigt werden. Dazu gehören interne Daten (z. B. Finanzunterlagen, Website-Analysen, Kundenumfragen) und externe Daten (z. B. Markttrends, soziale Medien und Marktforschungsberichte). Die Daten sollten genau und aktuell sein, andernfalls sind sie für die Entscheidungsfindung nicht von Nutzen.
3. Aufbereitung und Bereinigung der Daten
Nach der Beschaffung der erforderlichen Daten müssen diese bereinigt und für die Analyse vorbereitet werden. Dazu gehören die Formatierung der Daten, fehlende Werte und die Erkennung von Ausreißern. Diese Schritte sind wichtig, um sicherzustellen, dass die Daten für die weitere Analyse bereit sind.
4. Datenanalyse durchführen
Sobald die Daten bereinigt und aufbereitet sind, können sie analysiert werden, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Dazu gehören die explorative Datenanalyse, die statistische Modellierung und die prädiktive Analytik. Ziel ist es, Erkenntnisse zu gewinnen, die den Managern helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.
5. Weitergabe der Erkenntnisse
Nach der Analyse der Daten ist es wichtig, die Erkenntnisse mit den relevanten Interessengruppen zu teilen. Zu diesen Akteuren gehören Manager, Mitarbeiter und andere Entscheidungsträger. Eine gute Möglichkeit besteht darin, die Daten in bestehende Instrumente einzubinden, die die Beteiligten bei ihrer täglichen Arbeit verwenden. Die Erkenntnisse sollten klar und prägnant dargestellt werden, damit sie leicht verständlich sind und für die Entscheidungsfindung genutzt werden können. Es ist auch hilfreich, die Daten zu visualisieren und leicht verständliche Berichte zu erstellen, die intern weitergegeben werden können.
6. Entscheidungen treffen
Mit der richtigen Datengrundlage und den richtigen Erkenntnissen können Manager fundierte Entscheidungen treffen. Dazu gehören strategische Entscheidungen (z. B. welche neuen Produkte entwickelt werden sollen) und operative Entscheidungen (z. B. wie der Kundenservice verbessert werden kann).
7. Überwachen und Anpassen
Schließlich ist es wichtig, die Ergebnisse der Entscheidungen zu überwachen und entsprechend anzupassen. Diese Feedback-Schleife ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Entscheidungen wirksam sind, und um weitere Verbesserungen vorzunehmen.
Schaffung einer datengesteuerten Unternehmenskultur
Eine datengesteuerte Unternehmenskultur ist eine wesentliche Voraussetzung dafür, dass datengestützte Entscheidungsprozesse optimal genutzt werden können. Ein Unternehmen, das nicht datengesteuert ist, wird nicht in der Lage sein, Daten zu nutzen, um effektiv bessere Entscheidungen zu treffen. Eine datengestützte Entscheidungsfindung kann einem Unternehmen helfen, Chancen und Probleme zu erkennen, aber wenn die Unternehmenskultur die Datenanalyse nicht unterstützt, bleiben diese Erkenntnisse ungenutzt.
Um erfolgreich zu sein, muss eine datengesteuerte Kultur die folgenden Merkmale aufweisen:
1. Die Führungskräfte müssen vorbereitet und befähigt werden
Den Führungskräften müssen die Instrumente und Schulungen zur Verfügung gestellt werden, die sie benötigen, um Daten in ihrem Entscheidungsprozess effektiv zu nutzen. Andernfalls werden sie nicht in der Lage sein, die Vorteile der datengestützten Entscheidungsfindung voll auszuschöpfen.
Aber auch die Führungskräfte müssen für datengestützte Entscheidungen zur Rechenschaft gezogen werden. Diese Rechenschaftspflicht kann in Form von Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators – KPIs) und anderen Maßnahmen erfolgen, mit denen sich feststellen lässt, ob Daten effektiv genutzt werden oder nicht. Wenn die Führungskräfte nicht darauf vorbereitet sind oder keine Rechenschaft ablegen, wird die datengestützte Entscheidungsfindung nicht erfolgreich sein.
2. Schulung der Mitarbeiter
Alle Mitarbeiter müssen darin geschult werden, Daten für ihre Entscheidungsfindung zu nutzen. Diese Schulung sollte alles abdecken, von grundlegenden Datenkenntnissen bis hin zu fortgeschrittenen Analysetechniken. Ohne diese Schulung werden die Mitarbeiter nicht in der Lage sein, die datengestützte Entscheidungsfindung in vollem Umfang zu nutzen. Möglicherweise sind sie sich nicht einmal der Möglichkeiten bewusst, die Daten bieten können.
3. Interne Datenbefürworter finden und befähigen
Datenbefürworter sind schwer zu finden, aber sie sind für die Förderung einer datengesteuerten Kultur unerlässlich. Diese Personen sind dafür verantwortlich, die Verwendung von Daten und Analysen innerhalb des Unternehmens zu propagieren. Sie müssen in der Lage sein, anderen die Vorteile datengestützter Entscheidungsfindung zu vermitteln und sie zu befähigen, Daten richtig zu nutzen.
4. Daten überall integrieren – das neue „Normal“
Um eine datengesteuerte Kultur zu schaffen, müssen Unternehmen Daten in jeden Aspekt ihrer Tätigkeit integrieren, von Besprechungen über Projektvorschläge bis hin zur strategischen Planung. Auf diese Weise wird jeder im Unternehmen verstehen, wie wichtig Daten sind und wie sie dazu beitragen können, bessere Entscheidungen zu treffen.
5. Infrastruktur und Prozesse müssen bereit sein
Data-Driven Decision-Making erfordert eine Menge Daten, Infrastruktur und Ressourcen. Vom Sammeln, Bereinigen, Analysieren und Integrieren in die täglichen Aufgaben müssen die notwendige Infrastruktur und die Prozesse vorhanden sein, um eine datengesteuerte Kultur zu unterstützen. Wenn eines dieser Elemente fehlt, können die Mitarbeiter frustriert sein und zu „Bauchgefühl-Entscheidungen“ zurückkehren.
Fazit
Entscheidungen auf der Grundlage einer soliden Datenbasis zu treffen, ist für Unternehmen, die auch in Zukunft erfolgreich sein wollen, unerlässlich. Angesichts der vielen Veränderungen und Unbeständigkeiten in der heutigen Geschäftswelt ist es wichtiger denn je, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Eine datengestützte Unternehmenskultur sorgt dafür, dass alle Mitglieder Ihres Unternehmens kritisch denken und fundierte Entscheidungen treffen. Die Umsetzung dieser Praktiken wird nicht einfach sein, aber eine sorgfältige Planung und Ausführung kann Ihrem Unternehmen helfen, auch in Zukunft relevant und erfolgreich zu bleiben.
Jetzt ist ein guter Zeitpunkt, um mit datengesteuerten strategischen Entscheidungen zu beginnen, erste Modelle zu erstellen, klein anzufangen und sich die Füße nass zu machen. Viele Unternehmen verfügen über ein enormes Potenzial, das sie durch die Nutzung einiger Daten und Erkenntnisse freisetzen können, um besser in Projekte zu investieren, die von Bedeutung sind und die größte Wirkung für das Unternehmen haben.
Autor: Benjamin Talin, CEO MoreThanDigital
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