In der heutigen wettbewerbsintensiven und sich (exponentiell) schnell verändernden Geschäftsumgebung müssen Unternehmen Wege finden, um schnell innovativ zu sein, sich anzupassen und intelligente strategische Entscheidungen zu treffen. Infolgedessen nutzen immer mehr Unternehmen Daten, Analysen und natürlich künstliche Intelligenz, um zu Insights-Driven Organizations (IDOs) zu werden. Infolgedessen werden Technologien wie ERP-Systeme und sogar zentralisierte Rechenzentren für Unternehmen immer wichtiger.

Eine datengesteuerte Organisation nutzt aussagekräftige Erkenntnisse, die aus internen und externen Analysen und Daten gewonnen werden. Diese Erkenntnisse helfen bei der Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen und verbessern alle Teilbereiche. Im Gegensatz zu einem rein datengetriebenen Unternehmen, das sich auf das Sammeln großer Datenmengen konzentriert, interpretiert und kontextualisiert ein IDO die Daten, um strategische Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei nutzt es nicht nur interne Daten (z. B. aus einem analytikgetriebenen ERP wie SIX ERP), sondern auch externe Anbieter für Analysen und Benchmarks (z. B. MoreThanDigital Insights) oder externe Studien (z. B. Harvard Business). 
Ein IDO kann zum Beispiel Kundendaten analysieren, um neue Bedürfnisse, Präferenzen und Probleme zu identifizieren. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die den Kundenbedürfnissen besser entsprechen. Das Unternehmen untersucht auch Betriebsdaten, um Geschäftsprozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern.
Der Hauptvorteil einer IDO ist die Möglichkeit, schnellere und kalkuliertere Entscheidungen zu treffen, die auf realen Daten und nicht auf Annahmen beruhen. Dies verringert das Risiko, führt zu schnellerer Innovation und ermöglicht es Unternehmen, sich kontinuierlich zu verbessern.

• Höhere Effizienz durch die Optimierung von Prozessen auf der Grundlage von Leistungseinblicken.
• Schnellere Innovationszyklen durch die Entwicklung neuer, auf die Kundenbedürfnisse zugeschnittener Angebote
• Entscheidungen auf der Grundlage von echten Daten und Benchmarking
• Persönlichere Kundenerlebnisse durch datengesteuerte Engagement-Strategien
• Verbesserte, erkenntnisgestützte Geschäftsplanung und Zielsetzung
  Schnelle Identifizierung strategischer Probleme und interner Optimierungs- und Kosteneinsparungsmöglichkeiten
• Flexibilität zur kontinuierlichen Anpassung und Verbesserung auf der Grundlage der neuesten Daten

Der Übergang zu einer IDO erfordert die Entwicklung von Fähigkeiten in sechs Schlüsselbereichen und ein Verständnis dafür, wie die Organisation im Vergleich zu anderen Unternehmen in den sechs Hauptbereichen abschneidet: 

• Strategie und Innovation
  Einblicke in Kunden, Märkte, Wettbewerber und makroökonomische Trends ermöglichen es Unternehmen, dynamische, datengestützte Strategien zu entwickeln und kontinuierlich zu innovieren.
• Menschen und Kultur
  Einblicke in die Unternehmenskultur, das Verhalten und die Stimmung im Unternehmen helfen, die Bereitschaft für datengesteuerte Entscheidungen zu beurteilen. Gezielte Schulungen und Anreize auf der Grundlage dieser Erkenntnisse erleichtern den Kulturwandel.
• IT und Technologie
  Einblicke in die Technologienutzung zeigen Möglichkeiten zur Verbesserung von Plattformen und Tools für erweiterte, skalierbare Analysen auf.
• Daten und Analytik
  Einblicke in die Analytik tragen zur Verbesserung der Datenqualität und der Modellleistung bei. Die Überwachung von Metriken ermöglicht eine kontinuierliche Verbesserung der Analysefähigkeiten.
• Prozesse & Betrieb
  Einblicke decken Ineffizienzen und Verschwendung in Prozessen und Abläufen auf und ermöglichen datengestützte Optimierung und Veränderung.
• Kunden und Engagement
  Einblicke in die Kundenbindung und -zufriedenheit ermöglichen iterative Zyklen zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen.

Die Umstellung auf eine IDO bringt zwar enorme Wettbewerbsvorteile mit sich, aber es gibt auch einige wichtige Herausforderungen zu bewältigen:

• Kultureller Widerstand gegen datengesteuerte Entscheidungen und Erkenntnisse
• Mangel an qualifizierten Fachkräften, die für fortgeschrittene Analysen benötigt werden
• Schlechte Datenqualität untergräbt die Zuverlässigkeit der Erkenntnisse
  Fehlen einer klaren Strategie für die unternehmensweite Nutzung von Erkenntnissen
• Analysen werden nicht zentral, sondern in isolierten Silos durchgeführt
• Zu viele Daten verursachen eine "Analyse-Lähmung".

Um diese Hindernisse zu beseitigen, sollten sich die Organisationen auf Folgendes konzentrieren

• Einbindung der obersten Führungsebene, um den Übergang zu einer datengesteuerten Organisation voranzutreiben
• Förderung des Verständnisses für den Wert datengestützter Entscheidungen im gesamten Unternehmen durch Schulung und Kommunikation
• Entwicklung interner Analysefähigkeiten und Nutzung externer Partner, um Talentlücken zu schließen
• Implementierung effektiver Data-Governance-Verfahren zur Gewährleistung der Datenqualität
• Aufbrechen von Daten- und Analysesilos, um Erkenntnisse funktionsübergreifend zu nutzen
• Verwendung von Standard-Analyselösungen vor der Entwicklung teurer kundenspezifischer Tools
• Einbettung von Erkenntnissen in Arbeitsabläufe, Prozesse und Vorgänge, um Erkenntnisse umsetzbar zu machen
• Konzentration der Analyse auf strategische Geschäftsprioritäten statt auf die Analyse aller verfügbaren Daten

Die folgenden bewährten Praktiken können Unternehmen für einen erfolgreichen Übergang rüsten:

• Sicherstellung des Engagements der Führungskräfte - Das Engagement der Führungskräfte sorgt für die notwendige Investition, Verantwortlichkeit und Dringlichkeit. Beauftragen Sie eine Führungskraft mit der Leitung der Initiative.
• Fördern Sie eine Kultur der Wertschätzung von Erkenntnissen - Laufende Schulungen müssen den Wert der Nutzung von Erkenntnissen für die Entscheidungsfindung hervorheben. Dazu gehört auch die Schulung, wie Daten zu interpretieren sind und wie man Voreingenommenheit vermeidet.
• Investieren Sie in Datenkompetenz - Entwickeln Sie interne Datenanalysefähigkeiten durch Schulungsprogramme, Mentoring und den Umgang mit realen Problemen. Ziehen Sie externe Experten hinzu, um unmittelbare Talentlücken zu schließen.
• Verbessern Sie die Datenqualität - Schlechte Daten beeinträchtigen den Einblick erheblich. Setzen Sie Datenverantwortliche ein, dokumentieren Sie die Quellen und führen Sie Qualitätssicherungsmaßnahmen ein. Setzen Sie Governance-Richtlinien durch.
• Zentralisierung von Daten und Analysen - Die Konsolidierung von Analysen in einem Kompetenzzentrum vermeidet Doppelarbeit und ermöglicht unternehmensweite Einblicke.
• Nutzung von Standardlösungen - Maximieren Sie den Einsatz von Analyse-/BI-Paketlösungen, um Anpassungskosten zu vermeiden. Konzentrieren Sie sich auf individuelle Lösungen nur dort, wo sie wirklich benötigt werden.
• Integration von Erkenntnissen in Arbeitsabläufe - Erkenntnisse müssen bei Bedarf leicht zugänglich sein, z. B. am Kundenkontaktpunkt. Binden Sie Erkenntnisse über APIs in Geschäftsanwendungen ein.
• Überwachen Sie Auswirkungen und Metriken - Verfolgen Sie KPIs, um die Verbesserungen durch die Nutzung von Erkenntnissen zu quantifizieren. Metriken helfen, den ROI nachzuweisen und informieren über laufende Verbesserungsmaßnahmen.

Die Reise beginnt damit, den Status quo und die Annahmen in Frage zu stellen. Nützliche Fragen zum Nachdenken sind zum Beispiel:

• Wo könnten tiefere datengestützte Erkenntnisse unsere strategischen Ziele am meisten beeinflussen?
• Wie könnten Erkenntnisse unser Verständnis der Kundenbedürfnisse und -präferenzen verbessern?
• Sind unsere internen Systeme in der Lage, Daten zu erfassen, die wir nutzen können?
• Welche ungenutzten internen und externen Datenquellen könnten wertvolle Erkenntnisse liefern?
• Fördert unsere Unternehmenskultur eine evidenzbasierte Entscheidungsfindung im Gegensatz zu Intuition und bisherigen Praktiken
• Betrachten die Mitarbeiter Datenerkenntnisse als einen Vorteil? Wenn nicht, wie kann die Wahrnehmung verbessert werden?
• Investieren wir genug in Technologie, Mitarbeiter und Prozesse, um robuste Analysefunktionen aufzubauen?
• Wie können wir Erkenntnisse besser zugänglich machen und in die täglichen Arbeitsabläufe integrieren?

Die Reise beginnt damit, den Status quo und die Annahmen in Frage zu stellen. Nützliche Fragen zum Nachdenken sind zum Beispiel:

• Wo könnten tiefere datengestützte Erkenntnisse unsere strategischen Ziele am meisten beeinflussen?
• Wie könnten Erkenntnisse unser Verständnis der Kundenbedürfnisse und -präferenzen verbessern?
• Sind unsere internen Systeme in der Lage, Daten zu erfassen, die wir nutzen können?
• Welche ungenutzten internen und externen Datenquellen könnten wertvolle Erkenntnisse liefern?
• Fördert unsere Unternehmenskultur eine evidenzbasierte Entscheidungsfindung im Gegensatz zu Intuition und bisherigen Praktiken?
  Betrachten die Mitarbeiter Datenerkenntnisse als einen Vorteil? Wenn nicht, wie kann die Wahrnehmung verbessert werden?
• Investieren wir genug in Technologie, Mitarbeiter und Prozesse, um robuste Analysefunktionen aufzubauen?
• Wie können wir Erkenntnisse besser zugänglich machen und in die täglichen Arbeitsabläufe integrieren?

Letztlich sind es die Mitarbeiter, die den Wandel eines Unternehmens zu einer erkenntnisorientierten Organisation vorantreiben. Zu den Schwerpunktbereichen gehören:

• Schulungen auf allen Ebenen zur Interpretation von Daten, zur Vermeidung von Verzerrungen und zur Anwendung von Erkenntnissen
• Integration interner Daten in Ihr ERP und Erstellung benutzerdefinierter Dashboards, um Einblicke in die Bereiche zu liefern, in denen sie benötigt werden
  Umschulung von Mitarbeitern zur Verbesserung der Datenkompetenz und des analytischen Fachwissens
• Change Management und Kommunikation, um Widerstände und Bedenken zu überwinden
• Definierte Entscheidungsrechte, die festlegen, wer auf welche Erkenntnisse hin handeln darf
• Anreize und KPIs, um daten- und erkenntnisgestützte Entscheidungen gegenüber Intuition zu motivieren
• Kooperationsstrukturen, die Datenwissenschaftler mit KMU aus der Geschäftswelt zusammenbringen
• Wissensaustausch zur Verbreitung von Best Practices im gesamten Unternehmen
• Demokratisierung von Daten, um einen breiten Selbstbedienungszugang zu Erkenntnissen zu ermöglichen

Der Übergang zu einer datengesteuerten Organisation ermöglicht es Unternehmen, datengestützte Erkenntnisse zu nutzen, um Innovationen zu beschleunigen und sich schnell an Marktveränderungen anzupassen. Obwohl der Übergang mit Herausforderungen verbunden ist, kann er sich langfristig in Form von erheblichen Wettbewerbsvorteilen auszahlen.

Unternehmen, die lernen, wie sie effektiv und kontinuierlich Erkenntnisse generieren, verbreiten und umsetzen können, werden am besten positioniert sein, um die sich bietenden Chancen zu nutzen. Mit einem starken Engagement der Unternehmensführung, einer Kultur, die sich auf Erkenntnisse stützt, und Investitionen in Technologie, Mitarbeiter und Prozesse sieht die Zukunft für Unternehmen, die sich auf Erkenntnisse stützen, rosig aus.