Warum Unternehmen individuelle, zentralisierte Daten brauchen

Keine zwei Unternehmen sind gleich. Jede Organisation hat ihre Kultur, ihren Führungsstil. ihre Struktur, ihre Standorte und natürlich ihre Individuen. Dazu kommen die unikalen Produkt- oder Dienstleistungsmixe und die spezifischen Arbeitsweisen, beispielsweise lokal oder remote, agil oder Wasserfall, hierarchisch oder flach und so weiter. Und wo das Unternehmen auf dem Weg der digitalen Transformation steht, ist nochmals eine andere Frage. Von einer gezielten Datenanalyse ganz zu schweigen.

Denn fast alle Organisationen haben die Gemeinsamkeit, dass sie Daten aus diversen Quellen in diversen Formaten zusammentragen. In diesem Zusammenhang gehören leider – selbst im Jahr 2024 – Tabellen und abgeschottete abteilungsspezifische Systeme noch zum Standard.

Nun stellt sich die Herausforderung, all diese Daten sinnvoll zu analysieren und zu messen. Es gibt einige Standard-Reports, die in den meisten Organisationen bis zu einem gewissen Grad ihren Zweck erfüllen. Doch die oben aufgeführten Variablen legen den Schluss nahe, dass allgemeine Standards (mit einem entsprechend großzügig bemessenen gemeinsamen Nenner) für unikale Analysen selten ausreichen. Wer echte Erkenntnisse aus den umfangreichen Unternehmensdaten ziehen will, muss sein Reporting und seine Auswertungsmethoden individualisieren.

Wie kann eine Organisation mehr aus ihren verteilten Daten herausholen? Sehen wir uns ein paar Best Practices an.

Am Anfang steht die Bestandsaufnahme

Manche Unternehmen haben es mit wahren Datenfluten zu tun, die ohne Intention und proaktiven Plan gesammelt werden. So etwas wie ein Reporting findet lediglich dann statt, wenn die Unternehmensführung bestimmte Fragen hat. Ohne eine Reporting-Strategie ist die ganze Datensammlung sinnlos – und vor allem besteht die Gefahr, dass die Organisationen auf der Stelle treten und die richtigen Initiativen verpassen.

Es ist keine Seltenheit, dass Teams Berichte aus Gewohnheit manuell bearbeiten, ändern und gar aufpolieren, weil sie im Standard nicht nützlich sind. Was wäre, wenn die Reports den Teams exakt das sagen, was sie wissen wollen – und das in einem leicht verständlichen Format?

Als Ausgangspunkt einer Analyse des Status quo sollten Unternehmen Antworten auf die folgenden Fragen finden:

Enthalten unsere Reports die Informationen und Metriken, die wir wirklich brauchen?
Ziehen die Reports Daten aus allen oder nur aus ein paar Datenquellen?
Wer entscheidet, welche Reports gebraucht werden?
Bieten die Reports genügend aktionale Einsichten?
Werden sie in einem sinnvollen Format präsentiert?

Excel-Tabellen voller Rohdaten aus diversen Abteilungen sind keine effektiven Instrumente für die Datenanalyse, vor allem wenn inkonsistente Formate genutzt werden. Und was passiert, wenn die Person, die für eine wichtige Tabelle verantwortlich ist, das Team wechselt oder das Unternehmen verlässt? Daten zusammenzutragen und zu synchronisieren, sie mit Kontext anzureichern und sie schließlich in Form von Diagrammen oder Graphen zu präsentieren, ist ein weitaus besserer Ansatz.

Die Herausforderung verteilter Daten

So, wie Adapter und Knotenpunkte nötig sind, um Computer und Peripheriegeräte mit unterschiedlichen Port-Konfigurationen zu verbinden, braucht es Tools und Systeme, um disparate Daten zu verknüpfen. In manchen Unternehmen gibt es diese Verknüpfungen bereits, in anderen ist wiederum noch Arbeit zu tun.

Auch hier steht am Anfang eine Bestandsaufnahme:

Wo sind die Daten gespeichert? Handelt es sich um On-Premise-Server, um eine Public Cloud, eine Private Cloud oder um eine Hybridumgebung?
Welche Formate, Plattformen und Tools werden genutzt?
Sind die Daten verknüpft und synchronisiert?
Wer sind die Owner und wer kontrolliert die unterschiedlichen Datentypen?
Wie oft werden die Daten aktualisiert?
Welche Art von Qualitätskontrolle gibt es für die Daten? (Stichwort: Garbage in, garbage out!)

Wenn wir die Orte identifiziert haben, an denen Daten gesammelt und gespeichert werden, haben wir eine bessere Ahnung davon, wo es Reporting-Lücken und andere Probleme geben könnte.

Die richtigen Metriken identifizieren

Mitbewerber nutzen die Gelegenheiten, die dem eigenen Unternehmen entgehen, weil unvollständige Daten erhoben und genutzt werden. Das könnte anders sein, wenn die richtigen Informationen richtig aufbereitet zur Verfügung stünden. Gut, vielleicht gibt es kein Agreement über alle Organisationsebenen hinweg, aber letztlich brauchen alle Bereiche akkurate Informationen.

Doch die Frage dabei lautet, welche Metriken für welches Team wichtig sind und weshalb? Brauchen wir Outputs, Outcome oder beides? Auch der Umfang an Arbeiten, den wir messen, ist zu berücksichtigen. Wollen wir die Time to Market für von Kunden gewünschte Features bestimmen? Möchten wir Lead und Cycle Time einbeziehen? Wenn wir lediglich die Time to Market ab der Finanzierung messen und die Zeit vorher außen vor lassen, besteht die Gefahr, dass unsere Metriken ein falsches Bild abgeben.

Letztlich dreht sich alles darum, hochwertige Outcomes an die Kunden auszuliefern und im Falle von Marktänderungen schnell sinnvoll reagieren zu können ("Pivot or Perservere"). Wir müssen den gesamten Fluss von der Idee bis zur Fertigstellung verstehen, damit wir sehen, wo Initiativen reibungslos verlaufen und wo Hürden oder verschwendete Ressourcen uns bremsen.

Eine Ende-zu-Ende-Sichtbarkeit über die gesamte Organisation hinweg ermöglicht es, die richtigen Dinge zu messen, wenn Teams schnell hochqualitative, sichere Software entwickeln. Dann können die Personen im Unternehmen sich ihre gewünschten Daten granular zurechtschneiden, damit sie ihren tatsächlichen Bedürfnissen entsprechen, statt mit Reports arbeiten zu müssen, die eigentlich für jemand anderen erstellt wurden.

Verstehen, wie man Daten interpretiert - und was man mit diesen Informationen macht

Daten zu interpretieren und entsprechend zu agieren, ist ein Teamsport. Manche Leute sind so nahe am Tagesgeschäft, dass ihnen der Blick auf das größere Bild fehlt. Deshalb ist die unternehmensweite Datensichtbarkeit wichtig. Eine Person aus der technischen Leitung und ein*e DevOps-Manager*in interpretieren Metriken entlang eines Wertstroms wahrscheinlich unterschiedlich: Die eine Perspektive hat vor allem die Kosten, die andere insbesondere die Produktivität im Fokus. Und doch arbeiten beide auf dieselben Ziele und Outcomes hin. Wenn beide Personen einen Schritt zurücktreten und einen holistischen Blick auf die Situation werfen, können sie besser gemeinsam an einer Lösung arbeiten.

Welche Daten verfügbar sind, ist jedoch schwer zu ermitteln, wenn Teams in Silos agieren und ihre Informationen anderen nicht zur Verfügung stehen. Enterprise-Unternehmen brauchen ein Werkzeug, um diese Silos aufzubrechen und alle Daten an einem Ort zugänglich zu machen. Jira Align etabliert solch einen "Quell der Wahrheit" über Teams hinweg und schafft die datentechnischen Voraussetzungen dafür, dass alle am Erreichen derselben Ziele arbeiten. Die Leute können sehen, wo ihre Arbeit in der Spur ist, wo Risiken bestehen oder wo es Probleme gibt, und dann in weitere Details hinein zoomen.

Indem Menschen, Arbeit und Zeit über alle Organisationsebenen hinweg verknüpft werden, lassen sich Prozesse verbessern und teamübergreifende Abhängigkeiten managen. Ein Beispiel: In der Softwareentwicklung führen alle Straßen auf dieselbe Straßensperre zu, nämlich eine unterbesetzte Abteilung, in der die Leute Checklisten manuell ausfüllen, die automatisiert werden könnten oder bei denen es sich um technische Schulden handelt. Wenn diese Situation für alle sichtbar wird, können die Teams zusammenkommen, um eine sinnvolle Lösung zu entwickeln und den Flaschenhals aufzulösen.

Tipps für den Erfolg

Jedes Unternehmen muss selbst entscheiden, welche Metriken für die individuellen Anforderungen am besten geeignet sind. Diese Tipps können helfen, die notwendigen Daten zu spezifizieren und erfolgreicher zu arbeiten:

Es braucht ein unternehmensweites Verständnis davon, wie wichtig akkurate Daten und Reports sind. One-size-fits-all-Berichte helfen bei individuellen Herausforderungen selten weiter.
Teams sollten Daten mit Zielen, Outcomes und OKRs verknüpfen.
Es ist wichtig, Sichtbarkeit in Form von Diagrammen, Dashboards und ähnlichen, gut verständlichen visuellen Ausgabeformaten herzustellen.
Sinnvolle Metriken sollten an Kundenwert und andere Schlüsselbereiche geknüpft werden.
Im kompletten Unternehmen muss kommuniziert werden, wie Erfolg aussieht, sodass alle wissen, welche Reports nötig sind.
Die Organisation benötigt ein übergreifendes Verständnis dahingehend, wie Metriken und Reports zu interpretieren sind.
Das gesamte Unternehmen muss sinnvolle Aktionen unterstützen, um Verbesserungen zu implementieren.
Metriken sollten regelmäßig überprüft werden, um einzubeziehen, wie interne und externe Faktoren den Erfolg beeinflussen.
Pivot-or-perservere-Entscheidungen müssen datengetrieben sein und auf Reports basieren.

Mit den richtigen Datenanalyse-Tools – inklusive solcher für ein individualisierbares Reporting – lassen sich bessere Voraussetzungen für bessere Entscheidungsfindungen schaffen.

Die richtigen Reports für den richtigen Zweck

Die spezialisierten Reports und Visualisierungen, wie sie Jira Align bietet, helfen Unternehmen und Teams, zu Einsichten zu gelangen, die ihnen bislang gefehlt haben. Das Standard-Reporting in Jira Align liefert dafür bereits ein umfangreiches und mächtiges Instrumentarium. Ergänzt um die Möglichkeiten von Enterprise Insights, werden diese Fähigkeiten auf eine höhere Ebene befördert.

Teams können Programm- und Portfoliodaten zusammenbringen und Trends sowie Muster in Echtzeit visualisieren. Außerdem verringert Enterprise Insights den Zeitbedarf für das Generieren von Berichten, die das gesamte Unternehmen auf allen Ebenen informiert halten.

Möchtest du mehr über Jira Align und seine Features für ein umfassendes individuelles Reporting erfahren? Dann vereinbare einen Termin mit unserem erfahrenen Expertenteam: Gerne stellen dir unsere Fachleute die Software in einer persönlichen Demosession vor und tauschen sich mit dir über deine Anforderungen und sinnvolle Einsatzszenarien für Jira Align aus!