Unternehmer sind heute mit der Herausforderung konfrontiert, ihre Entscheidungen mit Daten untermauern zu müssen. Eigen- und Fremdkapitalgeber verlangen datenbasierte Erkenntnisse, wenn es um größere, weitreichende Investionsentscheidungen geht, wie es zum Beispiel bei Investitionen in neue Technologien oder in die Automatisierung von Prozessen der Fall ist. Die eigene Vertriebs- und Marketingabteilung ist auf gute, konsistente Daten angewiesen, um die Erfolge ihrer Vertriebsaktivitäten und Marketing-Kampagnen zu planen und nachzuverfolgen. Rein intuitive Entscheidungen sind nicht mehr ausreichend. Es muss eine

im Unternehmen eingerichtet werden, die diesen Bedürfnissen gerecht wird. Die Intelligenz einer unternehmensinternen Business Intelligence (BI) (im Englischen: artificial intelligence (ai)) kann nur auf der Basis valider Daten genutzt werden. Die Datenkultur (im Englischen: Data Culture) kann man nun nicht einfach käuflich beziehen, sondern muss sie sich buchstäblich selbst erwerben und pflegen. War bisher ausschließlich im Controlling und im Vertrieb ein aktiver Umgang mit Daten üblich, so werden zum Aufbau einer Datenkultur nun alle Abteilungen eines Unternehmens ihren Beitrag zur systematischen Datensammlung und -auswertung für das eigene BI System leisten müssen. Organisationen müssen ein Regelwerk zur Datenhandhabung und -nutzung etablieren, das ihre Transformation zu einem datengesteuerten Unternehmen sichert.

• Wie erreicht man nun diese Transformation zu einem datengesteuerten Unternehmen?
• Welche Entscheidungen müssen getroffen werden?
• Was fördert das Entstehen einer Datenkultur?

Im Folgenden stelle ich Ihnen dazu das Data Culture Framework des Würzburger Research Unternehmens für Unternehmenssoftware BARC vor. Das Framework zum Aufbau einer Data Culture im Unternehmen besteht aus folgenden Modulen, deren Prozesse eng miteinander verwoben sind und die sich gegenseitig bedingen und fördern:

Die Elemente einer Datenkultur

Quelle: https://barc.de/dataculture

Data Leadership

Eine Datenkultur kann man nicht käuflich erwerben. Das Unternehmen muss sie sich selbst erarbeiten. Deshalb steht an vorderster Stelle, dass Führungskräfte sich für die Datenkultur selbst engagieren und hier Vorbild sind. Sie sollten die Ziele der unternehmenseigenen Datenkultur festlegen, Verantwortliche für die einzelnen Datenbereiche benennen und die benötigten Ressourcen zur Entwicklung der Datenkultur zur Verfügung stellen.

Data Strategy

Die Datenstrategie sollte direkt an der Geschäftsstrategie ausgerichtet sein. Für ihre Zwecke sind Daten zielgerichtet zu sammeln und zu analysieren. Damit gilt im Umkehrschluss, dass Daten, die der Geschäftsstrategie nicht dienen, nicht gesammelt werden müssen. Die Datenstrategie beschreibt das Verfahren, wie das eigene Unternehmen gezielt Wissen aus Daten herausarbeiten kann. Mit folgenden Fragen können die Herausforderungen an die eigene Datenstrategie identifiziert und beschrieben werden:

• Welche Daten benötigen wir zur Beschreibung unserer Märkte und unserer Wettbewerbsposition?
• Welche Faktoren beeinflussen und fördern unser Geschäftsmodell?
• Welche Daten benötigen wir über unser eigenes Unternehmen, seine Organisation und die Effizienz seiner Prozesse?
• Woher kommen die benötigten Daten? Welchen Datenschutzregeln unterliegen sie?
• Wie können Datenquellen miteinander verknüpft werden um sie in einem Informationsfluss nutzbar zu machen?
• Welche relevanten Kennzahlen sollen in Dashboards zusammenfasst werden?

Die Antworten auf diese Fragen sind dann in der Datenstrategie schriftlich festzuhalten und dienen allen Stakeholdern zur Orientierung. Künstliche Intelligenz (KI) kann erst auf der Basis eines kontinuierlichen, konsistenten und qualitativ hochwertigem Datenstromes richtig fruchten.

Data Governance

Data Governance bestehen aus einer Reihe von Prozessen, Rollen, Richtlinien, Standards und Kennzahlen, die eine effektive Nutzung von Informationen ermöglichen und Organisationen bei der Umsetzung ihrer Ziele unterstützen. Die Data Governance beschreibt alle Prozesse und Verantwortlichkeiten, die für die Qualität und Sicherheit der in einem Unternehmen genutzten Daten relevant sind. Unternehmen können damit festlegen, wer welche Daten sehen und mit welchen Methoden nutzen kann. „Data Governance sorgt dafür, dass diese Daten relevante Vorgaben einhalten, verlässlich, gut dokumentiert, leicht auffindbar und abrufbar sind, und dass sie geschützt und vertraulich bleiben“ (Quelle: https://www.talend.com/de/resources/what-is-data-governance/).

Data Access

Beim Datenzugriff wird geregelt wer wie Zugriff auf die im Unternehmen vorhandenen Datenbestände hat. Daten müssen außerdem durch Beschreibungen der Dateninhalte (Metadaten) verständlich gemacht werden, damit sie auch von jedem gleich genutzt, weil gleich verstanden werden.

Ein wichtiger Vorteil von sicherem Datenzugriff ist die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, wie die DSGVO. Verstöße können hier sehr teuer bestraft werden und den Ruf des Unternehmens schädigen. Mit dem sicheren Datenzugriff können Unternehmen die Datenintegrität sicherstellen und die Wiederverwendung von Daten für mehrere Anwendungsfälle ermöglichen. Schließlich ermöglicht ein sicherer, dokumentierter Datenzugriff dem Unternehmen nachzuweisen, wer was wann mit den Daten gemacht hat.

Unter den Aspekt Datenzugriff fällt auch das zunehmend diskutierte Thema der Datendemokratisierung. Ziel der Datendemokratisierung ist es, möglichst alle Mitarbeiter eines Unternehmens dafür zu gewinnen selbstständig Daten zu sammeln und zu analysieren. Dabei geht es im Rahmen der Unternehmenskultur um die Gleichberechtigung der Mitarbeiter. Außerdem möchte man die Fertigkeiten zur Auswertung von Daten breiter in der Mitarbeiterschaft unterstützen und nutzen.

Data Literacy

Data Literacy lässt sich am besten mit Datenkompetenz übersetzen. Die Datenkompetenz gewährt Mitarbeitern Zugang zur Datenkultur, indem sie in folgende Qualifikationen im Umgang mit Daten fördert:

• Datenerfassung
• Datenanalyse und Interpretation von Daten
• Datenmanagement
• Datenvisualisierung
• Datenanwendung

„Ziel von Data Literacy ist Personen und Organisationen dazu zu befähigen, Daten zu ermitteln, zu bewerten, aufzubereiten, zu analysieren und zu visualisieren sowie die dafür notwendigen Methoden und Werkzeuge zu beherrschen.“ (Quelle: https://barc.de/dataculture)

Die Intelligenz im Umgang mit Daten zu fördern, ermächtigt infolge die Mitarbeiter ihre durch Datenauswertung gewonnenen Erkenntnisse zu unternehmerischen Entscheidungen beizusteuern. Diese Prozesse zuzulassen, erfordert vom Management wiederum einen bisher unbekannten Vertrauensvorschuss an ihre Belegschaft. Das command-and-control Modell bisheriger Führungskultur hat dem Mitarbeiter nur die Informationen zur Verfügung gestellt, die dieser unbedingt für seine Arbeit benötigte. Die neue Datenkultur wird den Mitarbeitern einen viel breiteren Zugang zu Unternehmensdaten ermöglichen, damit sie die Geschäftsstrategie eben auch wirksam unterstützen können. Dies wird sicherlich Auswirkungen auf das zukünftige Verhältnis zwischen Unternehmensführung und Belegschaft haben.

Data Communication

„Tue Gutes und sprich darüber“ kann man diese Anforderung überschreiben. Datenkultur will praktiziert werden und kommuniziert werden. Erfolge, die durch die neue Datenkultur im Unternehmen erzielt werden konnten, müssen auch intern vermarktet werden, zum Beispiel durch ein passendes Storytelling. Erst durch die Inhouse-Kommunikation wird Data Culture für alle erfahrbar. Hierunter fällt auch der Aspekt des Information Designs, der fordert, dass Informationen und Schlussfolgerungen, die aus Daten gewonnen werden, leicht verständlich zur Verfügung gestellt werden müssen.

Die vielfältigen Herausforderungen beim Aufbau einer eigenen Datenkultur beschränken sich nicht auf den Umgang mit neuen Technologien und Dashboards. Vielmehr ist es unerläßlich das Wissen der gesamten Belegschaft zu nutzen und ihre Kompetenzen im Umgang mit Daten zu fördern.