Datenkultur Reifegradmodell

Mar 24
Im Zentrum unserer Arbeit bei Datareus steht die Überzeugung, dass Unternehmen "data-driven" werden müssen, um zukünftig am Markt zu bestehen. Doch was bedeutet es eigentlich "data-driven" zu sein?

"Data-driven" ist mehr als ein Zustand – es ist ein stufenweiser Entwicklungsprozess. Es ist deshalb kein Wunder, dass verschiedene Menschen, Teams und Unternehmen ein ganz unterschiedliches Verständnis entwickelt haben, was es bedeutet "data-driven" zu sein.

Diese Überzeugung, das Fehlen einer allgemein anerkannten Definition und die mangelnde Anerkennung der Rolle des Menschen in bestehenden Reifegradmodellen hat uns dazu bewogen, selbst ein Reifegradmodell zu entwickeln, dass die verschiedenen Stadien der Datenreife in Unternehmen von "digital" bis "datenmotiviert" abbildet.

Deutschland müsste das globale Vorbild der datenmotivierten Transformation sein.

Es ist so unfassbar viel Potential in der deutschen Wirtschaft. Die für ein hochentwickeltes Land besondere industrielle Basis und technologische Expertise, bietet für die Umstellung auf datengesteuerte Unternehmen eine außerordentliche Chance.

Es ist in der Regel viel
 einfacher, Daten zu bestehenden Produkten hinzuzufügen, als neue physische Produkte zu entwickeln. Dies ermöglicht es Unternehmen, bestehende Angebote durch datenbasierte Dienstleistungen und intelligente Funktionen zu erweitern, was einen schnelleren und kosteneffizienteren Weg zur Innovation und Wertschöpfung darstellt. Es eröffnet Chancen, die Effizienz zu steigern und neue Geschäftsmodelle zu erschließen, indem Daten genutzt werden, um die Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und darauf zu reagieren.

Die Kombination aus technischer Expertise und datengesteuerten Ansätzen könnte Deutschland zu einem globalen Vorbild für die datenmotivierte Transformation machen... 

Schon die Übersetzung von "data-driven" ist für uns eine Herausforderung.

Datengetrieben, -gesteuert oder -zentriert sind Bezeichnungen, die wir eher nicht mögen. Warum? Weil sie sich ihrem Wesen nach gegen den Mensch richten. Niemand möchte von Daten getrieben werden. Ebenso wie Datengesteuert zu sein impliziert, dass alle Entscheidungen von Daten getroffen werden. Menschen zur verlängerten Werkbank der Daten degradiert werden. An ein solches Unternehmen glauben wir nicht, weder heute, noch in Zukunft. 
Datenzentriert unterstellt, dass die gesamte Organisation um die Sammlung, Analyse und Nutzung von Daten herum aufgebaut wird. Auch das überhöht nach unserer Auffassung die Bedeutung von Daten gegenüber dem Mensch. Das halten wir mindestens in der Wirkung des Begriffs für einen Fehler.
Im Mittelpunkt sollte auch in Zukunft immer die Wertschöpfung für den Kunde stehen. 

Was bedeutet es also "data-driven" zu sein?

Data-driven ist nach unserer Überzeugung kein Zustand. Es ist nicht Technologie und es bedeutet auch nicht, dass Daten ein Unternehmen autonom steuern. "Data-driven" zu sein ist ein Entwicklungsprozess, eine Reise auf die man sich begibt, weil man verstanden hat, was Daten für einen geschäftlichen Mehrwert für die eigenen Kunden und damit das eigene Unternehmen bieten.
Weil es sich um keinen fixen Zustand
handelt, ist kein Wunder, dass verschiedene Menschen, Teams und Unternehmen ein unterschiedliches Verständnis entwickelt haben, was es bedeutet "data-driven" zu sein. Letztlich spiegelt das Verständnis des Einzelnen in gewisser Weise seinen individuellen Reifegrad wieder. 

Ein Unternehmen, das "data-driven" sein will, hat entschieden Daten tief in seiner DNA zu verankern. Dies beinhaltet notwendigerweise immer auch technische Aspekte, doch damit eine solche Datenkultur entsteht müssen vor allem auch die Strategie, die Rahmenbedingungen und die menschlichen Verhaltensweisen berücksichtigt werden.

Die Förderung einer datenmotivierten Kultur unterstützt Unternehmen dabei, sich anpassungsfähig und zukunftsfähig aufzustellen. Die Integration von Daten in Wertschöpfungsprozesse ermöglicht es, klare Einblicke in Kundenverhalten, Marktchancen und interne Abläufe zu gewinnen. Dadurch können Unternehmen schneller und fundierter reagieren, Prozesse optimieren und Innovationen vorantreiben.

Es geht darum, über herkömmliche Intuition oder Erfahrung hinauszugehen und eine Strategie zu entwickeln, die auf Daten aufbaut, um einen Selbstverstärkungseffekt zu erzeugen, bei dem jede datenbasierte Aktion und Entscheidung zu neuen Daten führt, die wiederum zu weiteren Optimierungen und Innovationen anregen. So entsteht ein sich selbst verstärkender Kreislauf, der das Wachstum vorantreibt und Unternehmen befähigt, strategische Entscheidungen immer effektiver und vorausschauender zu treffen. So lassen sich Ressourcen effektiver einsetzen, Kundenzufriedenheit steigern und die eigene Position im Markt stärken. 

Das Datareus Datenkultur-Reifegradmodell

Wir glauben fest daran, dass eine klare Vorstellung von "data-driven" essenziell ist, um den Begriff mit Leben zu füllen und konkrete Maßnahmen abzuleiten. Es bietet Unternehmen eine einfache Möglichkeit den Entwicklungsstand ihrer Organisation in Bezug auf ihre Datenkompetenz und -kultur zu bewerten, weil es Aspekte der technologischen Entwicklung mit organisatorischen und kulturellen Veränderungen, die für eine echte Transformation hin zu einer datengesteuerten Organisation notwendig sind in Einklang bringt.
Das Datareus Datenkultur Reifegradmodell schafft den Rahmen, der diesen Prozess strukturiert und Unternehmen eine Richtung gibt, in die sie wachsen können. Wir hoffen, dass es viele Unternehmen inspiriert, um eine umfassende, individuelle und strukturierte Herangehensweise für Ihren eigenen Mensch-zentrierten Weg zum data-driven Enterprise abzuleiten  – mit dem Endziel, eine Organisation zu werden, die Daten nicht nur sammelt oder nutzt, sondern von ihnen motiviert wird, um kontinuierlich echte Werte zu schaffen. 
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Dieses Modell ist besonders, weil es weit über technologische Aspekte hinausgeht und die Bedeutung der strategischer Ausrichtung, von Verhalten, Organisation und der Fähigkeit zur Umsetzung betont. Die Berücksichtigung dieser Ebenen basiert auf den Dimensionen des Datareus Data Culture Frameworks und der Erkenntnis, dass die Einführung von Technologien und Datenpraktiken allein nicht ausreicht, um eine nachhaltige Veränderung herbeizuführen. Es erfordert auch eine Anpassung der Organisationsstrukturen, eine Veränderung des Mitarbeiterverhaltens und eine klare strategische Vision.

Unser Modell erkennt an, dass der Übergang zu einer datengesteuerten Organisation ein Prozess ist, der in aufeinanderfolgenden Stufen erfolgt, wobei jede Stufe spezifische Merkmale und Herausforderungen aufweist. Das Modell betont, dass letztendlich die Umsetzung und die Anwendung von Daten in realen Geschäftsprozessen und Entscheidungen den wahren Test für die Reife einer Organisation darstellen.

Der Begriff "datenmotiviert" als höchste Entwicklungsstufe betont die Bedeutung von intrinsischer Motivation und dem Antrieb der Mitarbeitenden, Daten aktiv zu nutzen und sich von ihnen leiten zu lassen. Das legt einen stärkeren Fokus auf die menschliche Komponente der Datenkultur als üblich und betont die Wichtigkeit des menschlichen Urteilsvermögens, gerade in einer von Daten geprägten Umgebung.

Die klare Trennung der Reifegrade hilft dabei, den Fortschritt einer Organisation von anfänglichen digitalen Aktivitäten bis hin zu einer reifen, datenorientierten Strategie zu visualisieren. 
Auf der Steuerungsebene zeigt sich ein progressiver Übergang von einer grundlegenden Nutzung von Daten zur Erfüllung von Compliance-Anforderungen hin zu einer strategischen Nutzung, die Innovation und kontinuierliche Verbesserung fördert. Das letzte Ziel, eine Strategie zu entwickeln, die ständig den Status quo hinterfragt, ist besonders wertvoll, da es Organisationen dazu ermutigt, agil zu bleiben und sich ständig weiterzuentwickeln.
Die strukturelle Ebene spiegelt den Wandel von Basistechnologien zu spezialisierten Datenapplikationen und der Integration von IT und Business gut wider. Die Entwicklung von IT zu einer internen Beratung zeigt einen reifen Ansatz, um Geschäftsstrategien durch technologische Kompetenz zu unterstützen.
Auf der menschlichen Ebene wird der Wandel von einem grundlegenden Verständnis zu einem tief verankerten Datenbewusstsein und einer Kultur der Datenverantwortung deutlich. Dies ist essenziell, da die Veränderung der Unternehmenskultur oft der schwierigste Teil der digitalen Transformation ist.
Die Transformationsebene beschreibt den Weg von isolierten digitalen Projekten zu einer hochautomatisierten, datenorientierten Umgebung. Hier ist es wichtig, dass jede Veränderung einen klaren geschäftlichen Mehrwert liefert, um die Investition zu rechtfertigen und die Unterstützung von Stakeholdern zu gewinnen.
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Wie beschleunigt man die Entwicklung einer Datenkultur?

Datareus haben wir gegründet, damit Sie "data-driven" werden! Das ist mehr als ein Spruch, es ist unser Antrieb für das was wir tun! Für uns ist das kein Job sondern wir haben ein echtes Interesse, Sie auf diesem Weg  zu begleiten, um Ihnen zu helfen, die Schritte zu unternehmen, die Ihr Unternehmen in Richtung einer immer stärker datenorganisierten Zukunft gehen muss. Wir laden Sie ein, mit uns diesen Weg zu gehen und den Reifegrad Ihrer Datenkultur aktiv zu gestalten.

Die von Datareus entwickelten Execution Sprints fördern und beschleunigen die Phasen, die ein Unternehmen durchlaufen muss, um data-driven zu werden. Sie bieten einen Rahmen für den organisatorischen Wandel und durchlaufen spezifische Schritte und Methoden, die auf dem Weg zu einer datenmotivierten Organisation erforderlich sind. Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, wie jede Phase auf diesem Weg beitragen kann:

1) Competing for Data
Hier wird der Business Case für datenbasierte Initiativen ausgearbeitet, was eine klare Begründung für den Einsatz von Ressourcen und Investitionen in datenorientierte Projekte liefert. Das Verständnis des Kontexts und das Identifizieren von Engpässen ermöglicht es Unternehmen, zielgerichtete Entscheidungen darüber zu treffen, wo Veränderungen den größten Einfluss haben werden. Die Quantifizierung der Auswirkungen unterstützt die Argumentation für datenbasierte Initiativen und hilft, den Wertbeitrag zu verdeutlichen. Die Konzentration auf Wertströme und das "Design for Flow" helfen Ihnen, den Nutzen der Dateninitiativen transparent und messbar zu machen. Die Anwendung und Diskussion eines datenbasierten Entscheidungsframework bietet den Teilnehmern neue Erkenntnisse und ein mächtiges Hilfsmittel für ihre eigenen datenbasierten Entscheidungsprozesse.

2) Insight to Action
Dieser Execution Sprint fokussiert sich darauf, Daten in konkrete Aktionen umzusetzen. Use Cases werden ausgearbeitet, Kennzahlen definiert und Datenquellen ermittelt. Ein Stakeholder Assessment sichert die Ausrichtung mit den Interessen der Beteiligten und eine angemessene Kommunikation der Dateninitiativen. Hier werden Konzepte wie das Data Flywheel, Jobs to be done und Critical Success Factors genutzt, um eine kontinuierliche Dynamik in der Datennutzung aufzubauen und sicherzustellen, dass die Maßnahmen auch das richtige und nicht nur das vermeintliche Problem adressieren.

3) Capabilities Shift
In diesem Execution Sprint geht es um die Entwicklung der erforderlichen Fähigkeiten der IT- und Datenorganisation, um das Fundament für die breite Nutzung von Datenprodukten zu legen. Dies bedeuten, dass man die benötigten Kompetenzen identifiziert und aufbaut, um datenbasierte Angebote an das Business zu konzipieren, die einen klaren Geschäftsnutzen bieten. Methoden wie Event Storming, semantische Modellierung und der Aufbau einer Technology & Data Platform sind kritische Elemente dieser Phase.

4) Doomed for Democracy
In diesem Execution Sprint geht es darum, die organisatorischen Voraussetzungen in der IT- und Datenorganisation zu legen, um eine Kultur der Datendemokratie im Unternehmen optimal zu fördern. Dafür werden Engpässe in der Zusammenarbeit identifiziert und Team-APIs werden definiert, um die Zusammenarbeit und den Austausch zu verbessern.
Die Thematisierung von Data Product Management stellt sicher, dass das Wissen um datenbasiertes Produktmanagement tief verankert wird, um die IT- und Datenorganisation auf ihre Rolle als Managementberater optimal vorzubereiten. Konzepte wie Foresight Domain Discovery, Viable System Model, Team Topologies und Data Contracts helfen, eine flexible und anpassungsfähige Organisation zu gestalten, die auf die Integration von Daten in Wertströme ausgerichtet ist.

Jeder Execution Sprint ist ein strategischer Schritt, der die Organisation durch den Prozess führt, umfassend und systematisch datenmotiviert zu werden. Dieses Vorgehen ermöglicht es, konkrete Fortschritte zu machen und die Transformation mit klaren Zielen, messbaren Ergebnissen und einem kontinuierlichen Verbesserungsprozess zu untermauern.
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