5 Schritte, um Datenkompetenz im Unternehmen zu fördern

Die Arbeit der Datenwissenschaftler und Analysetools ist nur die halbe Miete. Damit datenzentrierte Arbeit wirkt, braucht es Data Literacy, also Datenkompetenz und -verständnis im Unternehmen. Wir zeigen, wie man sie aufbaut und fördert. 

Den Wert von aus Daten gewonnenen Erkenntnissen verstehen immer mehr Unternehmen. Um das Potenzial zu heben, brauchen Unternehmen mindestens Datenanalyse-Tools und die richtigen Experten im Datenmanagement, deren Rollen und Aufgaben wir in unserem ersten Teil dieser Reihe dargestellt haben. Daten und deren Analyse können aber nur ihr Potenzial entfalten, wenn daraus abgeleitete Empfehlungen gehört und umgesetzt werden. Dafür müssen praktisch alle Abteilungen im Unternehmen den Wert von Daten verstehen. Dazu gehören nicht nur diejenigen, die schon länger und öfter mit Daten gearbeitet haben, etwa die Marketing-Abteilung mit KPIs (Key Performance Indicators), um Erfolge zu messen. Oder die IT-Abteilung, in der digitale Daten und Datenprojekte naturgemäß schon seit rund 20 Jahren eine zentrale Rolle spielen.  

Die notwendige Datenkompetenz, auch unter dem englischen Begriff Data Literacy bekannt, gilt es im Unternehmen aufzubauen, zu fördern und zu etablieren. Der Weg zu diesem Ziel ist gleichzeitig die Reise in Richtung datengetriebenes Unternehmen, wie ein Report von Gartner bestätigt. Auf diesem Weg gilt es für die Datenexperten, wie zum Beispiel dem CDO (Chief Data Officer), einige Hürden zu nehmen.  

Hier 5 Tipps für den Weg zur Data Literacy im Unternehmen 

1. Die Führungsebene mitnehmen 

Die erste Hürde auf dem Weg zur datenzentrierten Unternehmenskultur liegt ganz oben, in der Führungsebene. Nur wenn CEO und die Geschäftsführung den Wert von Daten in der Strategie verstehen und anerkennen, wird die Umsetzung gelingen, wie Hartmut König, CTO Central Europe von Adobe in unserem Interview betonte: „Schwierig ist nicht zuletzt folgender Schritt: Wenn ich anfange, datengetrieben zu arbeiten, ist die „HIPPO“, also Highest Paid Person Opinion, weniger wert als die Daten. Ich muss der Meinung der am besten bezahltesten Leute im Unternehmen Grenzen setzen. Je weiter oben die Leute stehen, die sich von Daten kaum beeindrucken lassen, desto schwieriger wird es.“ König empfiehlt einen Konsens über alle Hierarchie-Ebenen. Ein gemeinsames Verständnis von KPIs entlang der Wertschöpfungskette sei dabei essenziell. „Wir haben als Adobe selbst diesen Wandel durchgemacht und gemerkt, dass dieser „Hippo“ Stolperstein, also „Highest Paid Person Opinion“, mit der Bedeutsamste ist“, betont König. 

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2. Datengetriebenes Unternehmen statt Abteilungsdenken verfolgen 

In die Arbeit mit Daten sollte nicht nur eine Daten- und Analyseabteilung einbezogen werden. Das ganze Unternehmen sollte die typischen Fragen wie „Wie und wo können wir neue Werte für unser Geschäft schaffen oder ausbauen?“ beantworten. Damit werden alle indirekt Datenanalyse betreiben und sich ständig mit Daten auseinandersetzen – auch wenn Sie die Erkenntnisse aus Daten nicht in Rohform, sondern aufbereitet, in Form von leichter lesbaren Grafiken und Reports bekommen. Mit diesem expansiven Ansatz wird die Rolle des CDOs ausgeweitet: Es geht mehr um problemlösende Teamarbeit rund um Daten und Analysen. Der CDO und die Datenanalyse bleiben somit nicht in einer „Labor“-Tätigkeit gefangen. 

3. Kulturwandel fördern

Laut einer Gartner-Umfrage ist der Wandel in Richtung datengetriebener Kultur mit 33 Prozent der kritischste Faktor für den Erfolg. Er kommt damit noch vor den Fähigkeiten der Experten in Sachen Datenanalyse. Aber was bedeutet „Kultur“ in diesem Kontext überhaupt? Die Kultur kann laut Gartner als „kollektiven Gespräche im Unternehmen“ gesehen werden. Es ist also wichtig, wenn sich das Handeln und die Denkweise im Unternehmen wie bei der digitalen Transformation verändern soll, dass auch Gespräche über Daten im Unternehmen verankert werden – zum Beispiel mit festen Tagesordnungspunkten in Meetings mit Daten-Insights und -Learnings. Der CDO wird zum dabei zum Botschafter für Datenverständnis im Unternehmen, leistet viel Aufklärungsarbeit. 

4. Daten visualisieren und vermitteln

Der CDO wird so zum „Chief Data Influencer“, der mehr für den datengetriebenen Gedanken wirbt, statt Teams zu führen. Er muss gute Vermittler-Qualitäten mitbringen, um die Menschen und Business-Stakeholder mitzunehmen, sie für die Arbeit mit Daten zu gewinnen. Dabei geht es oft um Übersetzungsarbeit: Die Welt der Daten und des Marketings sind für andere Abteilungen oft abstrakt, KPI-Metriken können überwältigend sein. Mit Werkzeugen wie Datenvisualisierung von Microsoft, Tableau oder Google Charts werden sie für die Führungsebene und die Abteilungen leichter begreifbar. 

5. Klein anfangen und schnelle Erfolge zeigen 

Data Literacy lässt sich nicht von heute auf morgen im Unternehmen etablieren. „Erste kleine Erfolge aufgrund der Arbeit mit Daten machen den Wert begreifbar. „Ich empfehle jedem Unternehmen nach dem Motto „crawl – walk – run“ klein anzufangen und den ersten Schritt machen. Am besten jetzt anfangen und quick wins, also schnelle Erfolge anstreben, statt in einem Jahr die ersten Erkenntnisse zu ziehen“, erklärt Hartmut König. Die beschriebenen Quick wins können einzelne Kampagnen, Produkte oder Bereiche auf der Website sein, die messbare Erfolge einfach machen. Diese Erfolge, wenn man sie kommuniziert, machen dann den Wert der Daten verständlich.  

„Akzeptanz für Daten bis in die Ebene der Geschäftsführung ist wichtig und bedeutet auch regelmäßiges, konsequentes Handeln. Hier wieder das Beispiel Adobe: Unser Vorstand hat jede Woche die wichtigen Daten im Blick. Die erste Führungsebene hat die gleichen Daten immer im Blick – erst recht, wenn ein Treffen mit dem Vorstand ansteht. 

Fazit: Datenanalyse hat nicht nur mit Daten zu tun 

So wie in der digitalen Transformation die menschliche Komponente nicht zu unterschätzen ist, darf beim Wandel in Richtung Datenzentrierung das Mindset der Mitarbeiter im Unternehmen nicht unterschätzt werden. Wenn der Wert von Daten und die daraus abgeleiteten Handlungsempfehlungen nicht verstanden werden, bleiben die besten Analysetools und Datenwissenschaftler mit ihren Empfehlungen wirkungslos. Es gilt also oben mit dem Verständnis für Daten anzufangen und schrittweise das gesamte Unternehmen mit kleinen Erfolgen für die Idee, datenzentriert zu handeln, zu gewinnen.