Daten sind heute der Dreh- und Angelpunkt jeder modernen Unternehmensstrategie. Sie helfen dabei, die Entscheidungsfindung zu optimieren, ein besseres Kundenerlebnis zu schaffen und Wettbewerbsvorteile zu sichern. Um diese Daten jedoch im Unternehmen effektiv nutzen zu können, ist eine effektive Data Analytics Strategie erforderlich..
Eine Data Analytics Strategie beschreibt die fachlichen, technischen und organisatorischen Ziele einer Organisation in Bezug auf die Nutzung von Daten und deren Analyse und macht Aussagen darüber, bis wann und wie diese Ziele erreicht werden sollen.
Was zeichnet eine erfolgreiche Data & Analytics Strategie aus?
Unternehmen, die bereits eine effektive Data Analytics Strategie bzw. Business Intelligence Strategie implementiert haben, zeichnen sich durch spezifische Merkmale aus:
- Das Management als Treiber: Strategien und Initiativen im Bereich Datenanalyse werden von der obersten Managementebene aktiv gefördert und unterstützt.
- Klare Vision und Ziele: Es gibt eine klare Vision und definierte Ziele, was mit der Datenstrategie erreicht werden soll.
- Zentraler Ansatz mit Flexibilität für die Geschäftsbereiche: Ein zentraler Ansatz ist förderlich, um Kompetenzen zu bündeln und eine kritische Masse zu erreichen. Gleichzeitig behalten die Geschäftseinheiten die Möglichkeit, eigene Ideen und Fähigkeiten einzubringen und Entscheidungskompetenz zu managen.
- Kultur und Technologie im Einklang: Bei der Entwicklung und Umsetzung einer Data Analytics Strategie wird nicht nur auf die Technologie, sondern auch auf die Etablierung einer entsprechenden Unternehmenskultur geachtet.
- Mitarbeiterentwicklung zu Data Analyst*innen: Das Unternehmen investiert in die Ausbildung seiner Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter auf allen Ebenen und in allen Funktionen, um sie zu befähigen, kompetent und effektiv mit Daten umzugehen.
Was gibt es für Gründe für Data Analytics?
Datenanalysen sind für Unternehmen jeder Größe aus verschiedenen Gründen von großer Bedeutung. Einige der wichtigsten Vorteile sind:
Weniger finanzielle Verluste
Es ist bekannt, dass Unternehmensstrategien darauf abzielen, finanzielle Verluste zu minimieren. Data Analytics kann dabei eine entscheidende Rolle spielen. Beispielsweise kann ein Unternehmen durch Datenanalyse erkennen, wie sich Veränderungen in der Preisgestaltung oder im Produktdesign auf die Kundennachfrage auswirken. Basierend auf Verkaufsdaten können Datenanalyse-Tools die Effektivität vorgeschlagener Veränderungen aufzeigen und Entscheidungstragenden dabei helfen, passende Maßnahmen zu ergreifen.
Personalisierte Kundenerfahrung
Data Analytics ist entscheidend, um Kundinnen und Kunden zufriedenzustellen und ihnen das zu bieten, was sie wünschen. Unternehmen sammeln Kundendaten aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, physischen Geschäften und E-Commerce-Plattformen. Mithilfe der Datenanalyse können maßgeschneiderte Kundenprofile erstellt und Einblicke in das Kundenverhalten gewonnen werden, um Entscheidungen auf einer konsistenten Datenbasis zu treffen.
Beispielsweise kann ein Bekleidungsunternehmen, das sowohl ein Ladengeschäft als auch einen Online-Shop betreibt, seine Verkaufs- und Social-Media-Daten in Echtzeit analysieren, um gezielte Marketingkampagnen durchzuführen.
Verbesserte betriebliche Effizienz
Nehmen wir als Beispiel ein Modeunternehmen mit einem Online-Shop, das mit verschiedenen Lieferpartner*innen zusammenarbeitet. In der Weihnachtszeit, wenn die Nachfrage steigt, ist es wichtig, genügend Produkte auf Lager zu haben.
Datenanalysen können hier unterstützen, indem sie Einblicke in die Lieferkette geben und mögliche Produktionsverzögerungen aufzeigen.
So können dank einer ausgeklügelten BI Strategie ineffiziente Lieferpartner*innen ersetzt und die betriebliche Effizienz gesteigert werden.
Verbessertes Risikomanagement
Unternehmen sind einer Vielzahl von Risiken ausgesetzt, darunter die Sicherheit der Mitarbeitenden und Produkte sowie Diebstahl. Datenanalysen ermöglichen es, Risiken besser einzuschätzen und präventive Maßnahmen zu entwickeln. Ein Franchise-Unternehmen kann beispielsweise durch Analysen identifizieren, in welchen Filialen ein erhöhtes Diebstahlrisiko besteht und entsprechende Sicherheitsmaßnahmen ergreifen.
Was muss sich in der Unternehmenskultur ändern?
Verbesserung der Datenbereitstellung:
Data Analytics erfordert sowohl technologische Investitionen als auch organisatorisches Change Management. Der Zugang zu qualitativ hochwertigen Unternehmensdaten ist entscheidend, um den Nutzenden automatisierte Selbstbedienungsfunktionen und konsistente Einblicke zu bieten. Data Owner sollten die Relevanz ihrer Daten erkennen und bereit sein, diese unter Berücksichtigung einer Data Governance auch weiteren Mitarbeitenden zur Verfügung stellen, um eine Kultur des unternehmensweiten Datenaustauschs zu fördern.
Schärfung des Bewusstseins des Managements:
Häufig sind Führungskräfte weit entfernt von Analytics-Prozessen, obwohl sie kritische Entscheidungen treffen müssen. Ihnen fehlt oft das Bewusstsein für die Effektivität von Data Analytics-Lösungen in ihrem Team. In Unternehmen mit einer starken Datenkultur werden Entscheidungen durch Daten und Analysen unterstützt. Data Analytics Tools sollten für alle Führungskräfte und das gesamte relevante Personal zugänglich sein, was zu besseren Entscheidungen auf Managementebene und zur Befähigung aller Mitarbeitenden durch wichtige Erkenntnisse führt.
Steigerung des Situationsbewusstseins in nicht-technischen Teams:
Teams auf allen Unternehmensebenen können ihre Leistung und Geschäftsergebnisse durch ein besseres Situationsbewusstsein steigern. Individueller Zugang zu Analysen ermöglicht es nicht-technischen Nutzenden, die Auswirkungen ihrer Entscheidungen auf das Geschäftsergebnis zu verstehen. Teams, die eigenständig Analysen für Echtzeit-Herausforderungen einsetzen, erkennen den Wert ihres Beitrags und übernehmen gerne die Verantwortung für die Ergebnisse.
Fazit
Eine BI Strategie ist für moderne Unternehmen unerlässlich, um Entscheidungen zu optimieren, Kundenbeziehungen zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. In vielen Unternehmen ist jedoch ein Wandel der Unternehmenskultur erforderlich, um die Bereitschaft für datenbasierte Entscheidungen im Unternehmen zu fördern.Wer hier also nicht frühzeitig auf den Zug mit aufspringt, wird in der Zukunft starke Wettbewerbsnachteile haben.
