Datenorientierte, erkenntnisorientierte und wertorientierte Modelle mit Daten als strategischem Asset

Wir sind von Unmengen an Technologie umgeben und Daten sind zur „Hauptressource“ für die neue wirtschaftliche Weltordnung geworden. Kein Wunder, dass wir das alte Sprichwort „Daten sind das neue Öl“ auf Veranstaltungen, in der Werbung, in unseren LinkedIn-Bubbles und in den Vorstandsetagen aller Unternehmen hören. Die sich schnell entwickelnden Ökosysteme rund um Daten – man denke nur an Amazon, Google, Facebook und sogar Tesla – haben gezeigt, dass Daten zu einem zentralen Vermögenswert geworden sind, der das Potenzial hat, eine noch nie dagewesene Wertschöpfung zu erzielen. Für einige Unternehmen sind Daten zu einem wichtigen Eckpfeiler bei der Entscheidungsfindung geworden, der innovative Lösungen ermöglicht und das Wachstum ankurbelt. Es gibt jedoch Unterschiede und verschiedene Ansätze oder Methoden, um diese datenorientierte Entscheidungsfindung für das Unternehmen nutzbar zu machen.

In der Regel orientieren sich Unternehmen an einem der drei Ansätze: datenorientiert, erkenntnisorientiert und wertorientiert. Jeder Ansatz bietet einzigartige Perspektiven und Instrumente zur Nutzung von Daten, aber sie unterscheiden sich grundlegend in ihrer Ausführung und ihrem Schwerpunkt.

Alle drei Ansätze sind unterschiedliche Perspektiven, wie ein Unternehmen heute wachsen kann. Aber diese „neuen“ Methoden werden die Entscheidungsfindung beeinflussen, die Innovation vorantreiben und die Unternehmensstrategien für die nächsten Jahrzehnte prägen, so dass jede/r Manager/in zumindest ein Grundverständnis dafür haben sollte, wie man sie einsetzt und welche Unterschiede hinter diesen Managementprinzipien stehen.

Den datenorientierten Ansatz verstehen (Data-Driven)

Der datenorientierte Ansatz („Data-Driven“) konzentriert sich darauf, so viele Daten wie möglich zu sammeln, wobei der Schwerpunkt auf der Sammlung und Analyse großer Datenmengen liegt, die oft als „Big Data“ bezeichnet werden. Dieser Ansatz geht davon aus, dass die gesammelten Daten in Zukunft verwertbare Erkenntnisse liefern werden, auch wenn die unmittelbare Anwendung nicht klar ist. Unternehmen, die diese Strategie verfolgen, investieren viel in Technologien und Systeme, die große Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten können.

Die datenorientierte strategische Ausrichtung stellt zwar eine grundlegende Datenbasis dar, ist aber die mit Abstand größte strategische Investition und eine ganz andere Managemententscheidung. Unternehmen gehen oft dazu über, differenziertere und weniger kostspielige Ansätze zu verfolgen, wie z. B. die datenorientierte Methode, die sich nicht nur auf die Anhäufung, sondern auch auf die intelligente Interpretation von Daten konzentriert, um unmittelbare strategische Entscheidungen und Innovationen voranzutreiben.

Ein Beispiel für ein datenorientiertes Unternehmen ist Tesla. Es sammelt riesige Datenmengen von den Sensoren und Kameras in seinen Fahrzeugen, aber auch von seinem Ladenetzwerk und von seinen Partnern oder seinem eigenen Software-Ökosystem für Autos. Diese Daten werden nicht unmittelbar für den laufenden Betrieb benötigt, sind aber wichtig, um Algorithmen für zukünftige Selbstfahrfunktionen zu trainieren, Einblicke in den Markt und das Kundenverhalten zu gewinnen und vieles mehr.

Lies weiter: Datenorientierte Entscheidungsfindung (DDDM) erklärt: Intelligentere Geschäftsentscheidungen mithilfe von Daten treffen

Merkmale datenorientierter Organisationen

• Strategische Priorität: Datenorientierte Organisationen legen die Strategie fest, ein datenorientiertes Unternehmen zu werden. Das bedeutet, dass die Organisationen, Abteilungen usw. darauf ausgerichtet sein sollten und sich dies direkt in den täglichen Abläufen, Produkten usw. widerspiegelt.
• Umfassende Datenerfassung: Unternehmen sammeln kontinuierlich Daten aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich Transaktionen, Sensoren und Kundeninteraktionen, in der Überzeugung, dass der zukünftige Wert die aktuellen Anstrengungen rechtfertigen wird.
• Fokus auf die Infrastruktur: Es werden erhebliche Investitionen getätigt, um robuste Infrastrukturen aufzubauen, die große Datenmengen verwalten können, und zwar mit Technologien wie Data Lakes, Big Data-Plattformen und Cloud-Speicherlösungen.
• Fokus auf Datentalente: Vor allem für datenorientierte Unternehmen ist der Bedarf an hochqualifizierten Fachkräften wie Data Scientists, Big Data-Spezialisten, Mathematikern und anderen entscheidend. Im Vergleich zu anderen Modellen sind die Investitionen und Teamgrößen deutlich größer.

Vorteile eines datenorientierten Ansatzes

• Zukünftige Chancen: Durch die Anhäufung umfangreicher Datensätze sind Unternehmen gut positioniert, um von zukünftigen technologischen Fortschritten und Datenanalysetechniken zu profitieren.
• Umfassende Entscheidungsfindung: Die breite Datenbasis unterstützt eine bessere Entscheidungsfindung, indem sie ein tieferes Verständnis der Geschäftsabläufe und des Kundenverhaltens ermöglicht.
• Strategischer Vorteil: Vor allem, wenn es einem Unternehmen gelingt, eine geschützte und wertvolle Datenbasis zu erwerben, die in bessere Produkte, bessere Kundenerfahrungen oder sogar in völlig einzigartige Geschäftsmodelle wie Plattformen oder digitale Ökosysteme umgesetzt werden kann, wird dieser datenorientierte Ansatz zu einem starken strategischen Vorteil.

Herausforderungen und Grenzen eines datenorientierten Ansatzes

• Ressourcenintensität: Die Konzentration auf die Datenakkumulation erfordert erhebliche Investitionen in Technologie und Personal, wodurch Ressourcen von anderen wichtigen Bereichen abgezogen werden können.
• Ungewissheit: Daten zu einem zentralen Ziel zu machen, bedeutet auch, eine Wette auf die Zukunft einzugehen – und das Schlüsselwort ist hier „Wette“. Denn nicht alle Daten sind gleich und nicht immer können sie nützlich sein oder einen Mehrwert bringen. Einfach nur Daten zu sammeln, kann eine teure und sehr langfristige Strategie sein, aber sie birgt auch eine große Unsicherheit, der man mit einer klaren Vision und klaren Strategien begegnen sollte.
• Datenflut und -management: Die Verwaltung und Steuerung riesiger Datenmengen wird immer komplexer und birgt das Risiko einer Datenflut, bei der die schiere Menge an Daten die Gewinnung nützlicher Erkenntnisse eher behindert als fördert.
• Das Potenzial, Innovationen zu ersticken: Der primäre Fokus auf das Sammeln von Daten birgt die Gefahr, dass unmittelbare Innovationschancen in den Hintergrund treten und Unternehmen möglicherweise die Vorteile aktueller Technologien oder Markttrends verpassen, die nicht direkt mit dem Sammeln von Daten zu tun haben.

Den erkenntnisorientierten Ansatz verstehen (Insights-Driven)

Der erkenntnisorientierte Ansatz („Insights-Driven“) konzentriert sich auf die strategische Nutzung spezifischer, zielgerichteter Erkenntnisse, die aus Daten gewonnen werden, im Gegensatz zu den breiter angelegten Strategien zur Datenakkumulation in datenorientierten Modellen. Bei diesem Ansatz liegt der Schwerpunkt auf der intelligenten Interpretation von Daten, um unmittelbare strategische Entscheidungen zu treffen und Innovationen zu fördern. Anstatt einfach nur Daten zu sammeln, versuchen datenorientierte Unternehmen, diese zu verstehen und effizient und effektiv zu nutzen.

Im Gegensatz zu datenorientierten Organisationen, die keinen unmittelbaren Nutzen aus den gesammelten Daten ziehen können, konzentrieren sich erkenntnisorientierte Organisationen (Insights-Driven Organization, IDO) auf die Gewinnung und Nutzung von Erkenntnissen, die sofort umsetzbar sind. Dabei können sowohl interne als auch externe Datenquellen genutzt werden, von betrieblichen Daten innerhalb des Unternehmens bis hin zu Studien, Umfragen und externen Datenanbietern. Insights-Driven kann auch als kultureller Wandel gesehen werden, denn es ist ein strategischer Wandel von Entscheidungen, die auf „Bauchgefühl“ basieren, hin zu Entscheidungen, die auf datenorientierten Erkenntnissen beruhen.

Merkmale von Insights-Driven-Organisationen

• Fokussierte Datenerhebung: Im Gegensatz zur breit angelegten Datenerhebung bei datenorientierten Ansätzen sammeln erkenntnisorientierte Organisationen Daten mit einem bestimmten Ziel vor Augen. Sie suchen gezielt nach Daten, die für die Hypothesen oder Geschäftsfragen, die sie beantworten müssen, direkt relevant sind.
• Externe Erkenntnisse einbeziehen: Diese Unternehmen integrieren häufig Erkenntnisse aus externen Quellen – Marktstudien, Umfragen zum Verbraucherverhalten und Branchenberichte -, um ihre internen Daten zu ergänzen und einen umfassenderen Überblick zu erhalten, der eine bessere Entscheidungsfindung ermöglicht.
• Kulturwandel hin zu datenorientierten Entscheidungen: Der Wechsel von der Intuition zu Erkenntnissen bedeutet einen großen kulturellen Wandel innerhalb der Organisation. Er fördert eine Denkweise, die evidenzbasierte Entscheidungsfindung schätzt und sich stark auf konkrete Datenerkenntnisse statt auf Annahmen stützt.
• Agile und anpassungsfähige Strategien: Insights-driven Organisationen sind agil und in der Lage, ihre Strategien auf der Grundlage neuer Erkenntnisse schnell anzupassen. Sie sind in der Lage, Verschiebungen in den Datentrends zu erkennen und ihre Geschäftsaktivitäten entsprechend anzupassen.

Vorteile eines Insights-Driven-Ansatzes

• Unmittelbare Strategieentscheidungen: Insights-Driven-Organisationen können schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen, indem sie sich auf spezifische Erkenntnisse konzentrieren, die unmittelbare, umsetzbare Ergebnisse liefern. Diese Fähigkeit, schnell zu reagieren, ist ein Wettbewerbsvorteil in schnelllebigen Märkten.
• Kosteneffizienz: Im Vergleich zu den umfangreichen Infrastruktur- und Ressourcenanforderungen eines datenorientierten Ansatzes ist die erkenntnisorientierte Methode oft weniger kostspielig. Sie erfordert weniger Ressourcen für die Datenspeicherung und -verarbeitung sowie deutlich kleinere Datenteams, da sich das Unternehmen stattdessen darauf konzentriert, aus der gezielten Datenanalyse einen Nutzen zu ziehen.
• Verbessertes Wachstum: Mit gezielten Erkenntnissen können Unternehmen ihre Strategie, ihren Betrieb, ihre Produkte und Dienstleistungen genau auf die Bedürfnisse ihrer Kunden zuschneiden und so alles verbessern, vom Gewinn über die Innovation bis hin zur Kundenzufriedenheit und -treue.
• Verbessertes Risikomanagement: Durch die Nutzung spezifischer, umsetzbarer Erkenntnisse können Unternehmen, die auf Einblicke angewiesen sind, Risiken besser erkennen und mindern.
• Optimierte Ressourcenzuweisung: Durch erkenntnisorientierte Strategien können Unternehmen ihre Ressourcen effektiver einsetzen. Mit Hilfe von Dateneinblicken können Unternehmen genau erkennen, wo und wie sie ihre Bemühungen investieren sollten. So können sie ihre Aktivitäten optimieren und ihre Ressourcen auf Bereiche mit dem größten erwarteten Nutzen oder strategischen Wert konzentrieren.
• Innovation steigern: Durch die Konzentration auf bestimmte Erkenntnisse können Unternehmen schneller Innovationsmöglichkeiten in ihren Märkten erkennen.

Herausforderungen und Grenzen eines erkenntnisorientierten Ansatzes

• Abhängigkeit von der Datenqualität: Die Wirksamkeit eines datenorientierten Ansatzes hängt von der Qualität der gesammelten Daten ab. Schlechte Datenqualität kann zu irreführenden Erkenntnissen und potenziell schädlichen Entscheidungen führen.
• Abwägen zwischen Tiefe und Breite: Die Konzentration auf bestimmte Erkenntnisse kann zwar von Vorteil sein, aber es besteht die Gefahr, dass allgemeinere Trends oder Datenmuster übersehen werden, die für das Unternehmen entscheidend sein könnten. Unternehmen müssen ein Gleichgewicht zwischen Tiefe und Breite finden, um einen Tunnelblick zu vermeiden.
• Probleme mit der Skalierbarkeit: Wenn Unternehmen wachsen, kann die Skalierung eines erkenntnisorientierten Ansatzes zu einer Herausforderung werden. Um den Umfang der Erkenntnisse zu erweitern, ohne ihre Qualität zu beeinträchtigen, bedarf es einer guten Datenmanagementstrategie und einer kontinuierlichen Verbesserung der analytischen Fähigkeiten.
• Komplexe Integration von externen Datenquellen: Die Nutzung interner und externer Datenquellen kann zwar reichhaltige Erkenntnisse liefern, bringt aber auch Herausforderungen bei der Datenintegration mit sich, ebenso wie bei der unterschiedlichen Datenqualität oder fehlenden Informationen. Es gibt Plattformen von der Stange, die bereits aussagekräftige Daten liefern, aber die Nutzung großer öffentlicher Daten kann mit vielen Unsicherheiten verbunden sein.
• Gefahr der kurzfristigen Fokussierung: Es besteht die Gefahr, dass ein intensiver Fokus auf den unmittelbaren Erkenntnisgewinn dazu führt, dass Organisationen langfristige Strategien und Investitionen übersehen.

Den wertorientierten Ansatz verstehen (Value-Driven)

Der wertorientierte Ansatz („Value-Driven“) verlagert den Fokus von Daten und Erkenntnissen auf alle Unternehmensressourcen, die Innovationen vorantreiben und neue kundenorientierte Einnahmequellen schaffen können. Es handelt sich um einen ganzheitlichen Ansatz, der Daten, Erkenntnisse und eine Vielzahl von organisatorischen Fähigkeiten integriert, um einen greifbaren Geschäftswert zu schaffen. Wertorientierte Unternehmen richten ihre Bemühungen direkt an den Geschäftszielen aus, die die Rentabilität und die Marktposition vorantreiben, und geben den strategischen Ergebnissen den Vorrang vor der bloßen Anhäufung von Daten oder Erkenntnissen.

Merkmale wertorientierter Organisationen

• Strategische Integration von Ressourcen: Wertorientierte Unternehmen integrieren verschiedene Ressourcen – Daten, Technologien, menschliche Fähigkeiten und Geschäftsprozesse – um eine kohärente Strategie zu entwickeln, die den Unternehmenswert maximiert.
• Innovation in großem Maßstab: Diese Unternehmen konzentrieren sich auf die Skalierung von Innovationen, die ihren Wert in Pilotversuchen oder kleineren Märkten bewiesen haben. Sie entwickeln schnell Prototypen und iterieren Geschäftsmodelle, um sie an die Marktbedürfnisse und das Kundenfeedback anzupassen.
• Kundennahe Initiativen: Der Kern einer wertorientierten Strategie besteht darin, den Kundennutzen zu steigern. Dazu gehört die Entwicklung und Bereitstellung von Produkten und Dienstleistungen, die direkt auf die sich verändernden Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden eingehen.
• Kompositionsfähige Architektur: Wertorientierte Unternehmen verwenden häufig eine komponierbare Geschäftsarchitektur, d.h. sie betrachten ihre Anlagen als „Knotenpunkte“, die neu angeordnet und wiederverwendet werden können, so dass sie ihre Technologie- und Geschäftsanlagen schnell neu konfigurieren und anpassen können.
• Nutzung von Daten und Erkenntnissen: Diese Unternehmen konzentrieren sich zwar nicht ausschließlich auf Daten, aber sie nutzen Daten und Erkenntnisse effektiv, um ihre Wertschöpfungsstrategien umzusetzen.

Vorteile eines wertbasierten Ansatzes

• Dynamische Geschäftsmodelle: Indem sie sich auf die Wertschöpfung konzentrieren, können Unternehmen ihre Geschäftsmodelle als Reaktion auf Marktveränderungen schnell umgestalten. Diese Flexibilität ermöglicht es ihnen, in den sich schnell entwickelnden Branchen wettbewerbsfähig und relevant zu bleiben.
• Verbesserte Kapitalrendite (ROI): Ein wertorientierter Ansatz zielt darauf ab, die Wirkung jeder Initiative zu optimieren und sicherzustellen, dass die Investitionen auf die profitabelsten oder strategisch wichtigsten Bereiche konzentriert werden, um die Kapitalrendite zu maximieren.
• Nachhaltiger Wettbewerbsvorteil: Durch die kontinuierliche Ausrichtung von Geschäftspraktiken und -strategien auf die Schaffung von realem, messbarem Wert können Unternehmen einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil entwickeln.
• Erhöhte Reaktionsfähigkeit auf dem Markt: Mit einem starken Fokus auf die Schaffung von Werten können diese Unternehmen schneller und effektiver auf Marktchancen und -bedrohungen reagieren, indem sie ihre Strategien in Echtzeit auf der Grundlage von Kunden- und Marktdaten anpassen.

Herausforderungen und Grenzen eines wertbasierten Ansatzes

• Kurzfristige und langfristige Ziele in Einklang bringen: Eine der größten Herausforderungen ist der Ausgleich zwischen dem Bedürfnis nach sofortigen Erträgen und Investitionen in langfristige strategische Initiativen. Dieser Balanceakt erfordert eine sorgfältige Planung und Umsetzung, um Nachhaltigkeit und Wachstum zu gewährleisten.
• Komplexität der Umsetzung: Die Umsetzung einer wertorientierten Strategie kann komplex sein, da mehrere Geschäftsbereiche koordiniert und verschiedene strategische Initiativen aufeinander abgestimmt werden müssen. Die Komplexität nimmt zu, wenn Unternehmen versuchen, die verschiedenen Vermögenswerte der verschiedenen Geschäftsbereiche zu integrieren und zu nutzen. Je mehr verbundene „Asset-Knoten“ es gibt, desto komplexer wird das Ökosystem.
• Ressourcenzuweisung: Es kann eine Herausforderung sein, zu bestimmen, wo und wie Ressourcen effektiv zugewiesen werden, um den Wert zu maximieren. Unternehmen müssen sich über ihre strategischen Prioritäten und die potenziellen Auswirkungen der verschiedenen Initiativen im Klaren sein.
• Wert messen und definieren: Die Definition und Messung von Wert, insbesondere von immateriellen Vorteilen wie Kundenzufriedenheit oder Mitarbeiterengagement, kann komplex und für die meisten Mitarbeiter/innen und Führungskräfte manchmal unmöglich sein.
• Integration der verschiedenen Funktionen: Die Notwendigkeit, unterschiedliche Funktionen und Datenquellen zu integrieren, kann zu erheblichen Herausforderungen bei der Zusammenarbeit und Abstimmung führen.
• Kulturelle Veränderungen erforderlich: Die Umstellung auf einen wertorientierten Ansatz erfordert oft erhebliche kulturelle Veränderungen innerhalb der Organisation. Mitarbeiter und Management müssen sich von traditionellen Erfolgsmaßstäben wie Produktivität oder Effizienz verabschieden und die Wertschöpfung als oberstes Ziel begreifen.

Vergleich zwischen datenorientiertem, inspektionsorientiertem und wertorientiertem Ansatz

Fazit und Überlegungen

Alle drei Ansätze – ob datenorientiert, erkenntnisorientiert oder wertorientiert – stellen die Zukunft des Managements dar. Die Wahl des Ansatzes hängt von der Branche, den strategischen Ambitionen und dem Reifegrad des Unternehmens ab. Der datenorientierte Ansatz legt den Grundstein für künftige Möglichkeiten und eignet sich am besten für digitale Ökosysteme, während der erkenntnisorientierte Ansatz für die meisten Unternehmen der einfachste Einstieg ist. Der erkenntnisorientierte Ansatz ist deshalb so einfach, weil er auf externes Wissen und Standardplattformen zurückgreift. Der Bewusstseinswandel bereitet die Organisationskultur auf datenorientierte Entscheidungsfindung vor und fördert eine faktenbasierte Denkweise.

Aus einer anderen Perspektive betrachtet, kombiniert der datenorientierte Ansatz Daten, Erkenntnisse und verschiedene Unternehmensressourcen, um einen greifbaren Geschäftswert zu schaffen. Zwar können datenorientierte Unternehmen auch ohne Daten arbeiten, aber in der heutigen technologischen Landschaft sind Daten und Erkenntnisse die entscheidenden Werttreiber, die die Entscheidungsfindung verbessern und Innovationen ermöglichen.

Idealerweise sollten Unternehmen mit einem erkenntnisorientierten Ansatz beginnen und sich dann je nach strategischen Zielen, Branchendynamik und Wettbewerbsposition entweder zu einem datenorientierten oder einem wertorientierten Modell weiterentwickeln. Der erkenntnisorientierte Ansatz dient als Sprungbrett, um eine datenorientierte Kultur zu kultivieren und Unternehmen in die Lage zu versetzen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die auf Fakten statt auf Bauchgefühlen basieren.

Letztlich liegt die Zukunft des Managements darin, Daten, Erkenntnisse und Wertschöpfung als miteinander verknüpfte Erfolgsfaktoren zu begreifen. Unternehmen, die diese Ansätze nahtlos integrieren können, werden in einer zunehmend wettbewerbsorientierten und datenorientierten Geschäftswelt erfolgreich sein. Beginne also deine Reise, gewinne Erkenntnisse und baue dein Unternehmen 2.0 auf der Grundlage von Fakten auf.

Autor: Benjamin Talin, CEO MoreThanDigital

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