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Zunächst eine Anekdote über die Fallstricke der Nichtverwendung von Daten.

1984 hatte der junge Michael Jordan, der heute als der beste Basketballspieler aller Zeiten gilt, gerade die amerikanische College-Basketballmeisterschaft in North Carolina gewonnen. Als Shooting Guard gehörte er zu den drei besten Spielern des NBA-Drafts, bei dem die besten amerikanischen College-Spieler ausgewählt werden. Zu dieser Zeit galten Shooting Guards jedoch als kleiner und weniger beeindruckend als Pivots. Aus diesem Grund und ungeachtet der Daten, die auf sein außergewöhnliches Potenzial hinwiesen, weigerte sich Adidas zweimal, Jordan zu sponsern.

Das Ergebnis? Nike - der größte Konkurrent von Adidas - trat an Jordan heran, um seine eigene Schuhkollektion zu entwerfen. Bis heute sind 100 Millionen Paar Air Jordans verkauft worden. Der enorme kommerzielle Erfolg der Marke Jordan sorgt noch heute für einen Umsatz von 3 Milliarden Dollar - dank des Mannes, der sechsmal zum besten Spieler der NBA gewählt wurde. Das ist eine Lektion, die sich jedes Unternehmen zu Herzen nehmen sollte: Machen Sie immer das Beste aus Ihren Daten.

Wie Daten eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen

  • Daten helfen, die Vergangenheit zu verstehen: Die Datenanalyse ermöglicht es, die Ursachen von Problemen in einer multifaktoriellen Welt besser zu erkennen.
  • Daten helfen Ihnen, die Zukunft vorherzusagen: Daten können die Verbrauchernachfrage vorhersagen. Ein gutes Beispiel ist die Art und Weise, wie wir der Carrefour-Gruppe geholfen haben, den Umsatz in ihrer Bäckerei- und Konditoreiabteilung vorherzusagen. Ziel war es, durch die Vermeidung von Fehlbeständen mehr zu verkaufen und durch die Verringerung von Lebensmittelabfällen einen besseren Absatz zu erzielen. Die Idee war, den Managern der Frischwarenabteilung, die jeden Tag vor Ort Brot und Gebäck herstellen, eine genaue Schätzung der Mengen zu liefern. Wir verwendeten eine Technik namens maschinelles Lernen, die auf dem Lernen aus historischen Daten basiert. Es hat sehr gut funktioniert: Wir haben den Umsatz um einige Punkte verbessert, indem wir Fehlbestände vermieden und gleichzeitig die Verschwendung verdreifacht haben.
  • Daten helfen Ihnen, das Bestehende zu optimieren: Die Software von UPS gibt jedem seiner Fahrer bestimmte Routen vor, die jedoch nicht immer die kürzesten sind: Sie berücksichtigen nicht die zurückzulegende Entfernung, sondern die wenigsten Linksabbiegungen auf jeder Strecke. Bei der Analyse der Daten wurde festgestellt, dass 60 % aller Unfälle durch Linksabbiegen verursacht wurden und nur 3 % durch Rechtsabbiegen (was mehr Wartezeit erfordert).

  • Analyse, Vorhersage und Optimierung: Damit werden Daten eher zu einem "Produktionsfaktor" als zu einem "Innovationsfaktor". All diese Initiativen sind mit einer beträchtlichen Kapitalrendite verbunden, die sich in Hunderten von Umsatzpunkten oder zusätzlichen Gewinnspannen niederschlagen kann.

Daten ermöglichen bessere Entscheidungen, die die Unternehmensleistung verbessern, aber wie können das Entscheidungsgremium und die Unternehmensführung angepasst werden, um die Vorteile des Datenzeitalters besser zu nutzen?

Daten müssen als strategisches Gut behandelt werden

Die Unternehmen müssen ihre "Datenschulden" beseitigen - eine technologische Schuld, die sich um den Lebenszyklus der Daten angesammelt hat. Wir haben eine Vielzahl sehr komplexer IT-Systeme, die sich im Laufe der Zeit überlagert haben, mit Datenquellen, die sehr oft schlecht dokumentiert, manchmal inkonsistent und schwer zugänglich sind und die nicht den geltenden Vorschriften entsprechen (intern oder extern, z. B. GDPR). Durch diese "Schulden" geht viel Zeit für die Mobilisierung zuverlässiger Informationen für die Analyse verloren.

Ein gutes Beispiel hierfür ist der Fall eines der größten Pharmakunden von Artefact. Das Unternehmen war bis vor kurzem nicht in der Lage, seine Umsatzzahlen nach Produkten zu ermitteln, da es nicht in der Lage war, sein Produktarchiv für die Produktionsanlagen mit seinem Transaktionsarchiv abzugleichen, das nach Verkaufsstellen geordnete Finanzdaten enthält.

Je länger man zulässt, dass sich Datenschulden anhäufen, desto kostspieliger wird ihre Beseitigung. Daten als strategisches Gut zu behandeln bedeutet, in ein Programm zur Verbesserung der Datenqualität, -dokumentation und -zugänglichkeit zu investieren, und zwar auf nachhaltige Weise, wenn sich die Quellen vervielfachen.

Ein datengesteuertes Unternehmen muss zu einer Talententwicklungsfabrik werden

Talent ist im digitalen Zeitalter zum entscheidenden Faktor geworden. Der Zugang zur Technologie ist eine so allgemein zugängliche Ware, dass beispielsweise das Aufkommen von No-Code und Cloud Computing zunehmend mit schlüsselfertigen Dienstleistungen wie der Speicherung und dem Betrieb von Datenbanken oder der automatischen Erstellung von Algorithmen in Verbindung gebracht wird.

Der Einstellungskrieg ist sehr ernst - von den sieben Millionen verfügbaren Stellenangeboten in den USA, die auf LinkedIn veröffentlicht werden (70 % der Gesamtzahl), sind beispielsweise zwei von sieben datenbezogene Positionen. Das Tempo des technologischen Wandels ist so rasant, dass es unmöglich ist, zu jedem Zeitpunkt einen Kompetenzrahmen festzulegen.

Diese Beschleunigung wird durch die von der GAFA geförderten Cloud-Technologie-Frameworks, Forschungslabors und kostenlosen Algorithmen eines globalen Netzes von 100 000 Forschern sowie durch die fast sofortige Annahme und weit verbreitete Nutzung von Open Source in der Start-up-Welt vorangetrieben.

In einem Umfeld, in dem sich die Technologie so schnell verändert, müssen die Unternehmen in der Lage sein, ihre eigenen Talente aufzubauen. Vor allem für große Unternehmen werden umfangreiche Ausbildungs-/Umschulungsprogramme erforderlich sein:

  • Das Weltwirtschaftsforum (WEF) hat vorausgesagt, dass bis 2025 85 Millionen Arbeitsplätze wegfallen und 97 Millionen neue Arbeitsplätze im Zusammenhang mit Daten entstehen werden.
  • AT&T investiert nun jährlich rund 250 Millionen Dollar in die T University, die es bestehenden Mitarbeitern ermöglicht, gefragte Fachkenntnisse in Bereichen wie Datenwissenschaft und Cybersicherheit zu entwickeln.

Wenn man über die Talente nachdenkt, die morgen gebraucht werden, ist es verlockend, sich nur auf die Technologie zu konzentrieren und anzunehmen, dass die nächste Generation ausschließlich aus Ingenieuren und Datenwissenschaftlern bestehen wird. Natürlich wird es einen Bedarf an ihnen geben, und in den nächsten Jahren wird es sogar einen Mangel an ihnen geben, aber das ist nur ein Teil der Geschichte. In einer Welt, in der Daten und Algorithmen manuelle, sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben automatisieren können und in der die Technologie immer leichter zugänglich ist, gibt es viel Platz für andere Talente: problemlösende, kreative, zwischenmenschliche Fähigkeiten usw.

In einem modernen Unternehmen muss der Entscheidungsprozess dezentralisiert sein

In der Technologie gibt es eine große fortschreitende Bewegung in Richtung Dezentralisierung, die mit technologischen Durchbrüchen begann (z. B. Kryptowährungen oder das Metaverse, die dezentrale Systeme sind), aber auch mit IT-Systemen (Cloud, wo wir unsere Rechner gemeinsam nutzen, oder verteilte Rechenarchitekturen wie Hadoop, ein weltbekanntes Framework zur Verteilung von Berechnungen auf verschiedene Server).

Die Dezentralisierung gilt auch für das Regieren. Warum? Weil eine Zentralisierung unmöglich ist: Es gibt einfach zu viele Daten mit schlecht kontrollierten Quellen, die ohne kontextuelles Wissen leicht schlecht interpretiert werden können. Einige Vorteile der Dezentralisierung in der Verwaltung sind:

  • 1. Schnelle Entscheidungsfindung und weniger Zeitaufwand für Hin- und Hergehen
  • 2. Denjenigen, der sich auskennt, die beste Entscheidung treffen lassen

  • 3. Ermächtigung von Entscheidungsträgern mit einem Mandat - natürlich mit Grenzen und einem Regelkreis.

Dies setzt einen tiefgreifenden organisatorischen Wandel voraus, der auf Wissen ausgerichtet ist: die Organisation als autonomes Ganzes, das aus wissensbasierten Gemeinschaften besteht, die sich um Wissen herum organisieren. Bei Artefact haben wir zum Beispiel dafür gesorgt, dass bestimmte Einheiten (Chapter, Stämme, Gilden) selbst über sehr kritische Dinge wie Gehälter, Boni, Preise und Angebote und sogar Personal entscheiden können! Wir haben eine vollständig dezentralisierte Verwaltung geschaffen.

Führen heißt messen

Einige Messungen sind für die Entscheidungsfindung überflüssig und können leicht zugunsten anderer, proaktiverer Managementinstrumente aufgegeben werden. Hier ein Beispiel zur Veranschaulichung dieses Konzepts:

Eine Gewinn- und Verlustrechnung ist nichts weiter als eine Visitenkarte des Unternehmens. Sie ist für die Entscheidungsfindung nutzlos und dient der Beziehung zu den Investoren überhaupt nicht. (Wir schauen uns fast nie den Umsatz und das EBITDA an, denn das ist eine Betrachtung der vergangenen Leistung, nicht der zukünftigen).

Stattdessen haben wir für Artefact eine sehr fortschrittliche datengesteuerte Finanzabteilung aufgebaut. Wir haben ein Finanzdatenlager aufgebaut, das in Echtzeit mit einer Datenplattform verbunden ist, mit unseren wichtigsten Salesforce-Tools für die Pipeline-Schätzung, einem Tool für die Personalbeschaffung, unserer Personaldatenbank und unserem ERP für Kundenverträge. Daraus haben wir eine Echtzeitdatei mit sieben Schlüsselindikatoren erstellt, die die operative Gesundheit des Unternehmens mit Blick auf die Zukunft zusammenfasst und mit den Investoren teilt - ein weitaus aussagekräftigeres und hilfreicheres Instrument für eine bessere Entscheidungsfindung.

So können wir unseren Aktionären beispielsweise mitteilen, wie hoch unsere erwartete Nachfrage in sechs Monaten sein wird oder wie sich unsere Belegschaft zusammensetzen soll (was angesichts des raschen Wachstums und der schwierigen Personalbeschaffung von entscheidender Bedeutung ist).

KPIs werden in Ziele und Schlüsselergebnisse (OKRs) unterteilt, die von den Top-Partnern des Unternehmens geteilt werden, und auch wir alle teilen sie. Sie sind unschätzbare Instrumente, mit denen jede Strategie in messbare Ziele und dann in zwei oder drei Unterziele unterteilt werden kann, die von allen Mitarbeitern geteilt werden. Sie wurden von Andy Grove entwickelt, der sie John Doerr beibrachte, der seinerseits das Buch 'Measure What Matters' über diesen Prozess schrieb. OKRs ermöglichen es den Mitarbeitern, für ihre Leistungen geschätzt zu werden, nicht nur für ihren Hintergrund, ihren Abschluss oder ihren Titel.

Schlussfolgerung: Eine neue Wahrnehmung von Daten und Data Governance

Daten verändern die Art und Weise, wie Unternehmen geführt werden, und die Rolle von Managern - und insbesondere von Geschäftsführern - von einer Rolle, die darin besteht, die besten Entscheidungen im Interesse des Unternehmens zu treffen, zu einer Rolle, die darin besteht, ein System zu schaffen, in dem jeder dazu beiträgt, die besten Entscheidungen im Unternehmen zu treffen.

Als Mitglied des Verwaltungsrats spielen Sie eine wichtige Rolle bei der Lösung von Problemen, die sich spürbar auf die Ergebnisse des Unternehmens auswirken, doch dazu ist ein Paradigmenwechsel erforderlich. Und gerade weil Daten die Governance aufrütteln, müssen sie von der Governance selbst angeeignet werden.

Wenn Ihre Data-Governance-Richtlinie ausgereift ist, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Prioritäten auch eine verantwortungsvolle und ethische Datenverarbeitung und Initiativen zur Energieeinsparung umfassen. Es ist von entscheidender Bedeutung, so zu arbeiten, dass der wirtschaftliche, soziale und ökologische Fußabdruck der digitalen Technologie reduziert wird.

In Zeiten des Zweifels oder radikaler Veränderungen neigt der Mensch dazu, sich zu verschließen und nach innen zu wenden. Menschen bauen Selbstverteidigungssysteme (confirmation bias) auf, um zu vermeiden, dass sie in ihren Überzeugungen erschüttert werden, indem sie ihre eigenen Systeme der Wahrheit schaffen. Richtig eingesetzt, sind Daten die Wahrheit, die es uns ermöglichen sollte, bessere, zuverlässigere und unabhängigere Entscheidungen zu treffen, die den Kunden, Nutzern, Mitarbeitern und dem Unternehmen insgesamt zugute kommen.

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