Datenbasierte Entscheidungen
Was ist die richtige Entscheidung? Für Führungskräfte ist es heute schwieriger als früher Antworten zu finden. Die Märkte sind volatil. Entwicklungen unsicher. Unternehmen agieren in einem immer komplexeren Umfeld. Im Vorteil sind Firmen, die auf datenbasierte Entscheidungen setzen. Sie bieten Sicherheit, wo Logik und Erfahrung an ihre Grenzen stoßen.
Definition: Was sind datenbasierte Entscheidungen
Moderne datenbasierte Entscheidungen kombinieren menschliche Intelligenz mit der Leistungsfähigkeit von Data-Analytics-Systemen und künstlicher Intelligenz, um zukünftige Entwicklungen zu antizipieren und vorteilhaftere Ergebnisse zu erzielen.
Im Englischen haben sich für den Prozess der IT-unterstützten, datenbasierten Entscheidungsfindung die Begriffe Decision Intelligence und data-driven decision making etabliert.
Datenbasierte Entscheidungen – was sind die Vorteile?
Vieles spricht für datenbasierte Entscheidungen. Mit dem technologischen Fortschritt stehen die Anwendungen hierfür mittlerweile Unternehmen aller Größe zur Verfügung. Kosten sind kein Grund mehr, sich den Entwicklungen zu verschließen.
Transparenz von Entscheidungen
Statt starker Rhetorik entscheiden die Fakten. Wer datenbasierte Entscheidungen trifft, kürzt Diskussionen und interne Machtspiele ab. Gleichzeitig können Mitarbeiter besser nachvollziehen, warum sie auf welche Ziele hinarbeiten. Bei längeren Projekten helfen Analysen die Motivation aufrechtzuerhalten und dienen als Korrektiv, um Fehlentwicklungen zu vermeiden.
Replizierbarkeit von Ergebnissen
Die Qualität von Entscheidungen hängt weniger von einzelnen Verantwortlichen ab. Wenn Mitarbeiter wechseln, bleibt die Entscheidungsqualität konstant, da sie auf Datengrundlage und nicht nach persönlichen Präferenzen getroffen werden.
Agilität und Weitsicht von Entscheidungen
Wenn Daten mithilfe der richtigen Tools ausgewertet werden, ist es möglich, valide Prognosen zu erstellen und Entwicklungen früher zu antizipieren, als es eine rein auf Erfahrung und menschlicher Überlegung basierende Entscheidung ermöglichen würde.
Geschwindigkeit und Entschlossenheit
Die datenbasierten Entscheidungen geben Führungskräften Sicherheit, neue Wege zu beschreiten und auch vermeintliche Risiken einzugehen. Auch die Geschäftsführung kann leichter für innovative Strategien gewonnen werden, wenn Daten für eine hohe Erfolgswahrscheinlichkeit sprechen.
Kostensenkung und Umsatzsteigerung
Die Einführung datenbasierter Entscheidungen allein, wird die Kosten eines Unternehmens nicht senken. Allerdings können Tools und Datenbasis auch genutzt werden, um Einsparpotenziale zu identifizieren. Gleichzeitig können aus Kundenfeedback und Verkaufsdaten gezielt neue Produktideen und Produkterweiterungen entwickelt werden, bei denen eine sichere Nachfrage besteht, sodass hohe Umsätze zu erwarten sind.
Ein neuer Ansatz: 5 Schritte zu datenbasierten Entscheidungen
Traditionell werden Entscheidungen in einer vertikalen Kausalitätskette gefällt: Strategische Entscheidungen beeinflussen taktische, taktische beeinflussen operative Entscheidungen – der Prozess der Entscheidungsfindung lief in jeder Abteilung isoliert ab. Entscheidungen hatten Bestand, bis die Strategie neue Vorgaben machte. In der hochvolatilen Wirtschaftswelt des digitalen Zeitalters haben flexiblere Strukturen allerdings besser Erfolgsaussichten.
Die besten Entscheidungen sollten den Kontext berücksichtigen, in dem sie getroffen werden, sollten kollaborativ gefällt werden und kontinuierlich an veränderte Rahmenbedingungen und Erkenntnisstände angepasst werden.
Datenbasierte Entscheidungen helfen, diese Kriterien zu erfüllen. Sie sind dabei nicht per se besser als Entscheidungen, die auf Bauchgefühl beruhen. Daten können Intuition bestätigen oder widerlegen. Allerdings profitieren Unternehmen erst vom Datenvorteil, wenn sie ihre Entscheidungsprozesse systematisieren.
Es empfiehlt sich, einen Entscheidungskreislauf zu etablieren, der aus Beobachten, Testen und Lernen besteht. In jeder Phase arbeiten Mensch und Computer zusammen. Digitale Systeme sammeln Daten, bereiten sie nach Anweisung auf und liefern Simulationen. Erkenntnisse aus vorangegangenen Phasen fließen in die folgenden Phasen ein.
- Beobachten: Unternehmen sammeln Informationen zum Prozess, in dem eine Entscheidung getroffen werden soll. Dazu gehören sowohl interne Daten als auch Marktdaten.
- Analysieren: Anwender werten die Daten aus und bereiten sie so auf, sodass sich eine klare Handlungsrichtung ableiten lässt.
- Modellieren: Mitarbeiter entwerfen alternative Handlungsoptionen. Sie berücksichtigen Kausalitäten und Abhängigkeiten, die zu unterschiedlichen Entwicklungen führen können.
- Einordnen: Verantwortliche holen die Perspektiven unterschiedlicher Stakeholder für den Handlungsoptionen ein, um sich trotz Unwägbarkeiten für eine Option zu entscheiden.
- Ausführen: Abteilungen setzen die getroffene Entscheidung um oder, auch das kann eine Entscheidung sein, handeln nicht. Es schließt sich die Phase der Beobachtung an, in der Führungskräfte die Auswirkungen der Entscheidung monitoren, um gegebenenfalls wieder aktiv zu werden.
Beispiele für Datenbasierte Entscheidungen?
Der Entscheidungskreislauf lässt sich in jeder Abteilung und für Entscheidungen jeder Tragweite anwenden. Zwei Beispiele aus der Unternehmenspraxis.
Preisgestaltung
Wie viel Rabatt sollten wir auf die Sommermode einräumen, um unser Lager zu leeren? Mithilfe von intelligenter Pricing Software können Unternehmen auf klarer Datenbasis entscheiden. Die Anwendung beobachtet den Markt, warnt Mitarbeiter, wenn Wettbewerber ihre Preise anpassen. Jetzt können Unternehmen selbst datenbasiert entscheiden, wie sie reagieren möchten. Auf Wunsch passt die Anwendung die Preise nach zuvor definierten Regeln auch automatisch an. Die Regeln stellen Unternehmen nach ihren Erfahrungswerten auf und passen sie kontinuierlich an.
Neue Märkte erschließen
Die Expansion in neue Märkte kann ein hohes finanzielles Risiko bergen. Eine datenbasierte Entscheidung kann dieses Risiko minimieren. Wenn Unternehmen durch Marktbeobachtung lukrative Chancen entdeckt haben, sollten sie durch Gespräche mit potenziellen Kunden und Geschäftspartnern sowie digitalen Analysen ihren Eindruck um Zahlen, Daten und Fakten anreichern. Aufbauend auf den Erkenntnissen können sie einen Business Case entwerfen und dessen Entwicklung wieder mithilfe geeigneter Anwendungen simulieren. Wie verändert sich der Gewinn, wenn Wettbewerber ihre Preise senken oder in die angestrebte Nische vordringen? Auf dieser Datenbasis werden verschiedene Stakeholder gehört, ehe die finale Entscheidung getroffen und in den neuen Markt expandiert wird
Datenbasierte Entscheidungen brauchen zuverlässige Datenqualität
Datenbasierte Entscheidungen ersetzen menschliches Denken nicht. Welche Analysen vorgenommen werden und wie die Ergebnisse einzuschätzen sind, müssen weiterhin Menschen beurteilen. Die Qualität datenbasierter Entscheidungen hängt maßgeblich von der Qualität der verwendeten Datenbasis ab.
In vielen Unternehmen ist die digitale Infrastruktur noch nicht ausreichend ausgebaut, um das in den Daten vorhandene Wissen zu verwerten. Daten liegen in Abteilungen und werden nicht übergreifend zusammengeführt. Analysen fehlt dann die ganzheitliche Perspektive. In anderen Unternehmen werden Daten nicht systematisch gepflegt und auf Fehler geprüft. Ein strategisches Datenmanagement ist daher der erste Schritt, wenn Unternehmen den nächsten Schritt in ihrer digitalen Transformation gehen und datenbasierte Entscheidungsprozesse etablieren möchten.
Häufige Fragen rund um datenbasierte Entscheidungen
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In den meisten Unternehmen werden heute viele Daten erhoben und ist ein riesiger Datenschatz vorhanden. Häufig fehlt aber die Anbindung an die übergeordnete Unternehmensstrategie. Wichtige Daten fehlen dann, weil sie für die erhebende Abteilung nicht relevant sind. In anderen Fällen werden Daten erhoben, aber es fehlen Prozesse, um sie Entscheidungsträger weiterzuleiten. Ein häufig unterschätztes Problem: Daten werden zwar für Entscheidungen verwendet, aber nicht ausreichend und regelmäßig bereinigt, sodass die Datenqualität mit der Zeit sinkt.
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Anwendungen auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI) können große Datenmengen besser überblicken, als es Menschen möglich ist. Ihr Vorteil im Vergleich zu traditioneller Software: Sie lernen aus ihrer Erfahrung mit wachsendem Datenbestand, welche Einflussfaktoren für optimale Ergebnisse relevant sind. Auch Prognosen für zukünftige Entwicklungen können KI-Anwendungen sehr viel treffsicherer erstellen, da sie vergangene Daten nicht einfach extrapolieren, sondern für Menschen noch nicht sichtbare Marktveränderungen berücksichtigen und aus ihrer Datenbasis Folgen ableiten können.
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Decision Intelligence bezeichnet vor allem im englischsprachigen Raum die Integration von digitalen Systemen in die Entscheidungsfindung bei Unternehmen. Häufig können Führungskräfte die kausalen Auswirkungen einer Entscheidung angesichts der komplexen Zusammenhänge, in denen sie agieren, nicht mehr überblicken. Hierfür werden Entscheidungsmodelle entworfen, die dann von digitalen Systemen ausgeführt werden. Sie visualisieren Auswirkungen von Entscheidungen und unterstützen Führungskräfte so im Sinn des Unternehmenserfolg zu handeln.
Ihre Entscheidung!