Über das letzte Jahrzehnt hat sich das Thema Data Analytics von der IT- und Finanzabteilung hin zur Unterstützung des gesamten Geschäfts entwickelt. Trotzdem tun sich viele Unternehmen schwer, diese Vorteile für sich zu nutzen und im eigenen Business zu etablieren.

Identifikation von Hindernissen

Meistens identifizieren wir drei Haupthindernisse die verhindern, den vollen Wert dieser Daten zu nutzen.
Alle drei haben mit Menschen zu tun und nicht mit Technologie:

  • Organisationsstruktur
  • Kultur
  • und die Vorgehensweise zur Problemlösung.

Diese Herausforderungen sind zu meistern

Grundsätzlich sind es zwei Herausforderungen, welche von sogenannten «Data-Teams» unterschiedlich angegangen werden: Einerseits gib es Abteilungen die zu unabhängig vom eigentlichen Business agieren. Diese tendieren zu komplexen, beeindruckenden Modellen und datenwissenschaftlichen Theorien, welche aber nur geringe operative Wirkung erzeugen. Auf der anderen Seite gibt es Analysten, welche zu tief in Geschäftsprozessen und -steuerung involviert sind.

Organisationen, welche rein datengetrieben agieren, haben das Risiko Datenmodellen zu folgen, auch wenn diese dem gesunden Menschenverstand entgehen und Geschäftszielen entgegenwirken. Auf der Gegenseite sind Firmen, welche sich ausschliesslich auf das Bauchgefühl verlassen, nicht im Stande sich anzupassen – auch wenn die Daten eindeutig aufzeigen, dass die Annahmen falsch sind.

Aufgrund dieser Herausforderungen glauben wir, dass Data Analytics nur mit den folgenden Zutaten erfolgreich gemeistert werden kann: Funktionales Wissen, Business Know-how und Data Analytics. Idealerweise verankert in einem kleinen Team mit einer starken Vertretung in der Führungsspitze, in welcher vieles basierend auf Instinkt entschieden wird.

Wenn also Data Analytics und Instinkt zusammentreffen wird eine Strategie richtig mächtig!