Datenkultur einführen in 4 Schritten – die notwendige Basis für eine Data Driven Company, Teil 1

Würdest du ein Unternehmen, das lediglich über ein kleines Daten-Team oder sogar nur eine einzige Person “vom Fach” verfügt, schon als “Data Driven Company” bezeichnen? Wohl eher nicht. Es ist unwahrscheinlich, dass sämtliche Entscheidungen im Unternehmen datengetrieben getroffen werden, wenn sich nur eine Person oder ein überschaubares Team mit den Daten befasst. Schließlich müssen Daten für verschiedenste Bereiche erhoben, ausgewertet und an andere Teams, die sie benötigen, weitergegeben werden – das dauert seine Zeit und benötigt auch entsprechende Ressourcen.

Fakt ist: Sofern du kein kleines Start-up mit sechs Mitarbeiter*innen bist, existieren in und über dein Unternehmen, deine Kunden und deine Aktivitäten viel zu viele Daten, als dass ein kleines Team oder gar nur ein*e Datenexpert*in ausreichen würde, um sich vollumfänglich darum zu kümmern. Und wenn diese Daten-Profis nur noch als Dienstleister für deine Mitarbeiter*innen fungieren, bleibt keine Zeit mehr für andere wichtige Dinge – z. B. um neue Daten-Tools und Features zu testen oder eine robuste Dateninfrastruktur im Unternehmen aufzubauen.

Ein weiteres Problem: Die Daten, die an die entsprechenden Teams weitergegeben werden, sind ja nur eine Momentaufnahme und vielleicht morgen schon nicht mehr aktuell. Deshalb sollte jedes Unternehmen, das sich zu einer Data Driven Company entwickeln will, ein klares Ziel verfolgen: Nämlich alle Mitarbeiter*innen, die für ihre Arbeit bestimmte Kennzahlen und Daten brauchen, dazu befähigen, selbst auf die benötigten Daten zugreifen, sie verstehen und daraus Aktionen ableiten zu können.

“Give someone a data answer, and they have an answer for a day; teach someone data self-service, and they have answers for a lifetime.” – Looker/Google Cloud

Doch wie schaffst du das?

Indem du eine Datenkultur in deinem Unternehmen etablierst! Sie bildet – neben leistungsstarken Daten-Tools – die wichtigste Basis für deine Transformation zu einem datengetriebenen Unternehmen. In dieser Mini-Artikelreihe zeigen wir dir, wie du in nur vier Schritten eine Datenkultur erfolgreich in deiner Firma einführst.

Bevor wir uns diese Phasen genauer anschauen, gehen wir aber noch einmal kurz darauf ein, was du unter einer Datenkultur verstehen kannst und wieso sie so wichtig für dein Unternehmen ist.

Was ist eine Datenkultur?

In einer Datenkultur (Data Culture) stehen Daten im Mittelpunkt – sie umfasst Menschen, Prozesse und Technologien. Die Analytics-Plattform Tableau definiert Datenkultur als “das kollektive Verhalten und die Überzeugungen von Personen, die die Nutzung von Daten zur Verbesserung der Entscheidungsfindung favorisieren, praktizieren und fördern. Sie führt dazu, dass Daten in die Geschäftsvorgänge, in die Denkweise und in die Identität eines Unternehmens unmittelbar eingebunden sind.”

Im Kern geht es also darum, dass du Daten und entsprechende Business-Intelligence-Lösungen (z. B. Looker von Google Cloud) verwendest, um bessere Entscheidungen fällen (und dadurch datengesteuert handeln) zu können. Nach diesem Verständnis ist die Datenkultur auch eine Art Entscheidungskultur.

Wenn du dich noch näher damit beschäftigen möchtest, was eine Datenkultur ist, wieso sie skalieren muss und was sie mit Agilität zu tun hat, legen wir dir diesen Blogartikel von uns ans Herz.

Die 4 Phasen bei der erfolgreichen Einführung einer Datenkultur

Kommen wir zum eigentlichen Thema zurück: Wie kannst du in deinem Unternehmen eine Datenkultur einführen? Um deine Mitarbeiter*innen für Daten zu begeistern und sie fit für die eigenständige Arbeit damit zu machen, solltest du die folgenden vier Schritte berücksichtigen:

Planen: Finde mehr über deine (Daten-Tool-)User und deren Datenanforderungen heraus.
Aufbauen: Stelle Daten möglichst einfach zur Verfügung, zeige den Wert einer datenzentrierten Arbeitsweise auf und ermutige Mitarbeiter*innen dazu, Daten selbst zu verwalten.
Einführen: Kommuniziere dein Datenkonzept, schule die User und binde sie kontinuierlich ein.
Ausweiten: Sobald du eine starke Basis an Early Adoptern hast, solltest du die neu eingeführte Datenkultur auf das gesamte Unternehmen ausweiten.

Was genau sich hinter den einzelnen Phasen verbirgt, schauen wir uns im Rahmen dieser Artikelreihe im Detail an. Heute fokussieren wir uns auf die erste Phase – die Planung. Im nächsten Teil widmen wir uns dann ausgiebig den übrigen Phasen, also wie du die geplante Datenkultur aufbauen, einführen und letztlich ausweiten kannst.

Phase 1: Planen der Datenkultur

Auch, wenn du eine Datenkultur in deinem Unternehmen etablieren möchtest, gilt: Eine gute Planung ist die halbe Miete. Daher solltest du zuallererst mit dem Führungsteam eine gemeinsame Vision eurer zukünftigen Datenkultur und datengetriebenen Arbeitsweise ermitteln. Ein Beispiel für eine solche Vision könnte so aussehen: “Alle Mitarbeitenden können auf einfachem und verständlichem Weg die für ihre tägliche Arbeit wichtigen Daten abrufen und weiterverarbeiten. Wir ziehen, wenn vorhanden, Daten immer als Grundlage für unsere Entscheidungen heran. Das bedeutet nicht, dass Entscheidungen nur auf Basis von Zahlen getroffen werden, dass sie jedoch zur Abwägung auf jeden Fall miteinbezogen werden.”

Welche Anforderungen haben deine (zukünftigen) User?

Steht die Vision fest, geht es im nächsten Schritt darum, herauszufinden, was die Anforderungen deiner wichtigsten Interessengruppen sind. Dabei gibt es eine ganze Vielzahl an Stakeholdern innerhalb des Datenökosystems deines Unternehmens, mit denen du nach und nach sprechen solltest – z. B. die Geschäftsführung, Product Owner, BI-Teams, Data-Analyst*innen oder Marketing und Vertrieb.

Diese Personen stellen deine Datenbotschafter*innen (Data Ambassadors) dar, die dir dabei helfen, die Datenkultur in deinem Unternehmen zu verbreiten. Sie sind gleichzeitig deine wichtigsten Assets bei diesem Thema, weil sie für die Basis zuständig sind, auf der sich die Datenkultur im Laufe der Zeit weiterentwickelt.

Suche sukzessive das Gespräch mit deinen Stakeholdern und kläre,

wie deine User die Daten tatsächlich nutzen,
welche Erkenntnisse sie sich durch die Daten erhoffen
und wie sie diese Erkenntnisse nutzen wollen.

Dein oberstes Ziel sollte sein, deine Stakeholder dazu zu befähigen, Daten zu verstehen und sie in nützliche, umsetzbare Erkenntnisse umwandeln zu können. Denn: Der bloße Zugang zu Daten oder Informationen bedeutet nicht, dass sie den Menschen, die sie lesen, automatisch nützliche Erkenntnisse vermitteln. Das verdeutlicht auch das Theorem von Erik Jones, dem Direktor für Produktmanagement und Analytik bei New Relic:

Daten ≠ Information ≠ Erkenntnis oder Daten ≠ Erkenntnis

Wie groß ist die Datenkompetenz deiner (zukünftigen) User?

Um herauszufinden, welche Maßnahmen notwendig sind, damit deine Mitarbeiter*innen zukünftig eigenständig und erfolgreich mit Daten arbeiten können, solltest du deren Datenkompetenz (Data Literacy) beurteilen.

Das US-amerikanische Marktforschungsunternehmen Gartner definiert Datenkompetenz als "die Fähigkeit, Daten im Kontext zu lesen, zu schreiben und zu kommunizieren [...]." Hierzu gehört Gartner zufolge auch das Verständnis für die Datenquellen und -konstrukte sowie für die Analysemethoden und -techniken. Datenkompetenz umfasse auch die Fähigkeit, den Use Case, die Anwendung und den daraus resultierenden Wert zu beschreiben. Darüber hinaus sei Datenkompetenz eine grundlegende Komponente der “digitalen Geschicklichkeit" – Gartner versteht darunter die Fähigkeit und den Wunsch eines Mitarbeiters oder einer Mitarbeiterin, bestehende und neue Technologien zu nutzen, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Indem du also das Datenkompetenz-Niveau deiner User – z. B. mittels einer Umfrage – bestimmst, kannst du eruieren, welche Schulungen und wie viel Unterstützung sie in der Einführungsphase benötigen. Gleichzeitig ist das die Basis für weiterführende Gespräche, in denen du Anwendungsfälle entwickelst, die du mit den im Unternehmen (zukünftig) verwendeten Daten-Tools abdecken möchtest.

User Storys: Welche Daten? Für wen? Und wozu?

Wenn du einige Anwendungsfälle herausgestellt hast, kannst du tiefer in die Materie eintauchen und gemeinsam mit deinen Stakeholdern konkrete User Storys ausarbeiten. Diese bieten dir detailliertere Informationen über die Bedürfnisse der betroffenen Person im Hinblick auf…

ihre Rolle im Unternehmen
die Daten, die sie benötigen, um ihren Job zu erfüllen
wie sie die Informationen aus den Daten in ihrem Job verwenden werden
wo die entsprechenden Daten gefunden werden können

Darauf aufbauend kannst du weitere Fragen zu den benötigten Kennzahlen, Datenquellen und den zu treffenden Entscheidungen stellen.

Zeige deinen Stakeholdern, welchen Mehrwert ihnen die Arbeit mit Daten liefert

Begeistere deine Stakeholder für die selbstständige Arbeit mit Daten und motiviere sie dazu, innerhalb des Unternehmens als Datenbotschafter*in zu agieren! Voraussetzung dafür ist, dass du ihnen zeigst, welche Erkenntnisse sie durch das Datenökosystem, das du aufbaust, gewinnen und wie sie dadurch eigenständig Handlungen ableiten können. Durch die Nutzung von leistungsstarken Daten-Tools und die geringere Auslastung der internen Daten-Expert*innen sparen sie nicht nur wertvolle Zeit, sondern erhalten auch den Zugriff auf nützliche Metriken und KPIs. So fällt es Teams leichter, Entscheidungen zu treffen, Projektverläufe zu bewerten und die Zielerreichung zu überprüfen.

Eine Datenkultur planen – die Basis für eine erfolgreiche Einführung

Auf dem Weg zu einem datengetriebenen Unternehmen ist es das A und O, die Einführung einer Datenkultur nicht hastig und unüberlegt anzugehen, sondern sie sorgfältig zu planen. Verstehe, welche Anforderungen an und welches Verständnis von Daten deine Stakeholder haben. Welche Bedürfnisse haben sie? Wie intensiv müssen sie in der Arbeit mit Daten geschult werden? All diese Dinge solltest du möglichst genau abklären, bevor du dich in die zweite Phase – den Aufbau deiner Datenkultur – begeben kannst.

Was diese Phase beinhaltet und worauf es ankommt, wenn du deine Datenkultur schließlich einführen und auf das gesamte Unternehmen ausweiten möchtest, verraten wir dir im nächsten Teil dieser Reihe. Sei gespannt!

Du willst dich noch tiefer in die Thematik einarbeiten? Mehr dazu erfährst du im Whitepaper “The Four-Step Blueprint for a Successful Data Culture“, das du dir hier herunterladen kannst.

Quelle: Looker/Google Cloud (2021)

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Oder beschäftigst du dich schon länger mit dem Thema “Daten”, weißt aber nicht so ganz, wo du anfangen sollst? Dann könnte unser Data-Analytics-Management-Workshop etwas für dich sein: Hier helfen wir dir dabei, eine eigene Dateninfrastruktur aufzubauen, deine Datenquellen anzubinden, dein eigenes Data Warehouse einzurichten und hilfreiche Business Dashboards zu erstellen.