The Data Economist Blog (DE) | Etablierung einer Data Inspired & Digital Culture

Nur wenn wir es zulassen, ist Regulatorik eine Innovtionsbremse

Regulatorische Vorgaben wie die DSGVO oder der EU AI Act werden in vielen Unternehmen primär als lästige Verpflichtung wahrgenommen. Anstatt sie als Chance zu begreifen, überwiegt oft der Frust über neue Anforderungen, zusätzliche Dokumentationspflichten oder bürokratische Hürden. Dabei wird übersehen, dass viele dieser Vorgaben inhaltlich genau das fordern, was Unternehmen ohnehin tun sollten – wenn sie nachhaltig erfolgreich mit Daten arbeiten wollen.

Warum moderne Datenkultur nicht ohne smarte Steuerung funktioniert – und wie KI dabei zum Co-Piloten wird.

Die meisten Unternehmen unterschätzen, wie entscheidend Data & AI Governance für die erfolgreiche Transformation zu einer dateninspirierten Unternehmenskultur ist. Sie behandeln Governance als Bremse, als regulatorische Pflicht oder als rein technische Disziplin. Doch in Wahrheit ist sie ein unsichtbares, intelligentes Assistenzsystem, das – wie bei modernen Fahrzeugen – für Sicherheit, Orientierung und Effizienz sorgt. Wer Governance richtig einsetzt, verwandelt sie vom Hemmschuh zum strategischen Enabler.

1. Mehr Erfolg durch Datenorientierung

Zahlreiche Untersuchungen zeigen, dass dateninspirierte Unternehmen im Schnitt wirtschaftlich erfolgreicher sind als solche, die Daten nur am Rande nutzen. Eine Analyse der MIT Sloan Management Review (2023) ergab beispielsweise, dass Unternehmen mit ausgereifter Datenstrategie 4 % höhere Produktivität und 6 % höhere Gewinne aufweisen als ihre weniger datenorientierten Wettbewerber. Weitere aktuelle Studien (u. a. Gartner, S&P Global Market Intelligence) berichten:

Status quo: Herausforderungen bei der dateninspirierten Führung

Viele Unternehmen erkennen die Bedeutung einer dateninspirierten Entscheidungsfindung, stehen jedoch vor Herausforderungen bei der Umsetzung. Während technologische Lösungen zunehmend vorhanden sind, fehlt es oft an einer Unternehmenskultur, die dateninspirierte Prozesse und Entscheidungen fördert. Führungskräfte spielen hierbei eine zentrale Rolle, da sie den Wandel aktiv gestalten und vorleben müssen. Ohne eine klare dateninspirierte Vision auf Managementebene bleibt das volle Potenzial dateninspirierter Erkenntnisse und digitaler Prozesse ungenutzt. Zudem sind Weiterbildungsmaßnahmen für Führungskräfte essenziell, um sie auf die Anforderungen einer dateninspirierten Unternehmensführung vorzubereiten.

Auf zahllosen Events und in Meetings wird in hochtrabender Techniksprache über Data Contracts, Metadaten und Code diskutiert – während das Business ratlos im Publikum sitzt und sich fragt: Wozu das Ganze? Die technische Überfrachtung verschleiert den eigentlichen Mehrwert: Es geht nicht um perfekt implementierte Datenstrukturen, sondern darum, Unternehmensziele zu erreichen und den Geschäftserfolg nachhaltig zu skalieren. Der erbitterte Konflikt zwischen dem „Daten-Kauderwelsch“ von Technik und Datenexperten und dem verständlichen, nutzenorientierten Anspruch des Fachbereichs zeigt eines: Solange wir Datenprodukte nur technisch betrachten, verlieren wir das Business aus den Augen. Dieser Bruch gefährdet nicht nur die interne Zusammenarbeit, sondern auch die Wettbewerbsfähigkeit im Markt.

Wie ein prozessorientierter Data Quality Index die Führungskultur stärkt und Wachstumspotenziale hebt

In vielen Unternehmen wird die Datenqualität noch immer nicht mit derselben Priorität behandelt wie klassische Finanzkennzahlen. Zwar existieren oft schon Data-Governance-Initiativen, doch die dort erzeugten Data-Quality-Kennzahlen bleiben häufig im Schatten betriebswirtschaftlicher Größen wie Umsatz, Gewinn und Kosteneinsparungen. Was zunächst nachvollziehbar erscheint, entpuppt sich auf den zweiten Blick als paradox: Denn eine gezielte Verbesserung der Datenqualität führt in der Regel zu effizienteren Prozessen, reduzierten Kosten und gesteigerten Gewinnen. Zudem bildet eine verlässliche Datenbasis das Fundament für den erfolgreichen Einsatz von KI-Technologien – ohne saubere Daten können KI-Systeme keine präzisen Prognosen erstellen und nur eingeschränkt automatisieren und die potentiale ausspielen.

Der Balanceakt, in dem datenbasierte Analysen, emotionale Intelligenz und schnelle Entscheidungen zusammenwirken

"Wir denken nicht auf der Grundlage dessen, wie wir Daten sehen – wir sehen Daten auf der Grundlage dessen, wie wir denken."

Diese Erkenntnis bildet den Ausgangspunkt für einen tiefgreifenden Diskurs darüber, wie Unternehmen den Sprung zu datenbasierten Entscheidungen schaffen können. Zwar behaupten viele Unternehmen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, in der Realität ist dies für zahlreiche Organisationen noch ein erstrebenswertes Ziel. Der Aufbau einer dateninspirierten Kultur wird zunehmend als strategischer Wettbewerbsvorteil gesehen – ein Zustand, den es zu erreichen gilt, um in einem komplexen Marktumfeld nachhaltig erfolgreich zu sein.

Mit ChatGPT diskutieren – nicht nur befragen!

Die Nutzung von KI wie ChatGPT für kreative Ideenfindung ist keine Garantie für herausragende Ergebnisse. Eine Studie von Kian Gohar (GeoLab) und Jeremy Utley (Stanford University) zeigt, dass der Erfolg maßgeblich davon abhängt, wie Sie mit der KI interagieren. Statt ChatGPT lediglich als Orakel zu nutzen, sollten Sie es als Dialogpartner behandeln.

Warum wir ein Perspektivwechsel brauchen

Data Governance ist keine Selbstverständlichkeit. Was wäre, wenn wir sie nicht als Überwachungsinstrument, sondern als Befähiger betrachten?

Viele Unternehmen sehen Data Governance lediglich als notwendige Maßnahme zur Einhaltung von Vorschriften oder als technische Aufgabe. Dabei wird häufig übersehen, dass sie eine zentrale strategische Rolle spielt um wirklich sich zu einer dateninspirierten Kultur zu transformieren.

Wie zielgerichtetes Fragen Business Cases schärft und eine Data Inspired Culture vorantreibt

Die Entwicklung einer erfolgreichen Data & AI-Strategie beginnt nicht mit Daten, sondern mit der Unternehmensstrategie – und den richtigen Fragen. Zu oft wird der Fokus auf Technologien und Tools gelegt, während der tatsächliche Mehrwert durch die Identifikation relevanter Business Cases entsteht. Nur wenn diese Business Cases klar definiert und priorisiert sind, können Daten, KI-Modelle und Automatisierung den gewünschten Geschäftswert liefern.

Die Auswahl der richtigen Business Cases erfordert eine strukturierte Denkweise. Hierbei bietet die Methodik der guten Fragen einen entscheidenden Vorteil: Sie ermöglicht es, relevante Herausforderungen zu identifizieren, Innovationspotenziale zu erkennen und Handlungsfelder zu definieren. Unternehmen wie Nvidia, Citi oder Hermes setzen auf eine systematische Herangehensweise durch die richtigen Fragen – und diese Vorgehensweise ist auch auf die Entwicklung einer Data & AI-Strategie übertragbar.

Wie datenbasierte Entscheidungsfindung die Transparenz erhöht und Mitarbeitende ins Boot holt

In einem Zeitalter, in der Daten zunehmend als strategisches Kapital betrachtet werden, hat die dateninspirierte Entscheidungsfindung die Art und Weise stark beeinflusst, wie Organisationen ihre Geschäftsstrategien entwickeln. Doch wie wirkt sich dieser Ansatz auf die Transparenz der Entscheidungen und die Akzeptanz durch Mitarbeitende aus? Können Daten als Brücke zwischen Management und Belegschaft fungieren, um gemeinsame Ziele zu fördern?

HAL 9000 aus Odyssee 2001 ist näher als wir denken!

Dialogbeispiel: Mensch und AI-Agent

AI-Agent: „Hallo, Lisa. Ich habe festgestellt, dass die Maschine in Produktionslinie 3 erhöhte Vibrationen zeigt. Die Daten deuten darauf hin, dass das Kugellager des Motors in den nächsten 48 Stunden ausfallen könnte.“

Lisa: „Danke für den Hinweis! Hast du Details zu den erforderlichen Maßnahmen?“

Beschäftige Dich intensiv mit Deiner Datenqualität und erkenne die wahren Hebel zur Operational Excellence!

Das Zitat „Wer sich mit Datenqualität intensiv beschäftigt, lernt sehr viel über die Stärken und Schwächen seiner Geschäftsprozesse und erkennt die wahren Hebel zur Operational Excellence!“ fasst prägnant zusammen, wie wichtig Datenqualität für den Erfolg eines Unternehmens ist. Daten und Prozesse sind eng miteinander verbunden. Nur durch die gezielte Auseinandersetzung mit der Qualität der eigenen Daten können Unternehmen die Mechanismen erkennen, die ihre Effizienz, Produktivität und Flexibilität bestimmen. In einer datengetriebenen Welt ist es unerlässlich, nicht nur auf die Daten selbst zu achten, sondern sie auch als Spiegel der eigenen Geschäftsprozesse zu betrachten.

Automatisierung, KI und blinde Flecken: Warum Datenqualität heute wichtiger denn je ist

In einer Zeit, in der der Kunde mehr als nur ein Produkt oder eine Dienstleistung erwartet, steht der datengesteuerte Kundenservice im Mittelpunkt eines erfolgreichen Unternehmens. Hierbei spielt Data Governance eine entscheidende Rolle. Sie ist das Fundament, auf dem der 360-Grad-Kundenservice aufgebaut wird, und sorgt dafür, dass die verschiedenen Abteilungen des Unternehmens – Vertrieb, Marketing, Kundendienst – auf dieselben qualitativ hochwertigen und konsistenten Daten zugreifen.

Wie künstliche Intelligenz den Aufwand in der Datenaufbereitung drastisch senkt und neue Freiräume für strategische Entscheidungen schafft

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren immense Fortschritte gemacht und beeinflusst zunehmend alle Bereiche von Technologie und Wirtschaft. Einer der wichtigsten Anwendungsbereiche, in denen KI große Veränderungen bewirken wird, ist die Datenaufbereitung – ein oft unterschätzter, aber kritischer Prozess in der Arbeit von Data Engineers und Data Analysts.

Warum das Hub & Spoke Model eine gute Idee ist die Organisation zur einer Data Inspired Culture zu transformieren.

In der digitalen Transformation gewinnt das Datenmanagement zunehmend an Bedeutung, als Voraussetzung einer erfolgreichen Nutzung von Data Analytics und AI. Doch wie wird eine Organisation wirklich "Data Inspired"? Ein erfolgversprechender Ansatz ist das Hub & Spoke Model, das Unternehmen hilft, dateninspiriert zu agieren und gleichzeitig die Reife der Organisation schrittweise zu entwickeln, ohne die Menschen und Organisation zu überfordern. In diesem Artikel beleuchte ich, wie das Hub & Spoke Model als Entwicklungshelfer zur Data Inspired Company fungiert und wie es Sie auf dem Weg zu einer crossfunktionalen und agilen dateninspirierten Organisation unterstützt.