Datenbasiert entscheiden: Tipps für Manager

Donnerstag, 04. April 2019

Ein Gastbeitrag von Dominic Lindner
 

Der Hype um Daten wird von Tag zu Tag größer und Unternehmen erproben das mögliche Potenzial dieser Daten. Von autonomen Autos, Prognosen im Maschinenbau und Chatbots im Kundenservice können Daten ganze Branchen verändern. Ein mögliches Potenzial ist ebenfalls die Entscheidung aufgrund von Daten im Management. Dabei können Datenmanager wichtige Entscheidungsgrundlagen liefern.

Was sind Daten?

Daten sind zum Zweck der Verarbeitung zusammengefasste Zeichen, die Informationen enthalten. Sie finden Daten überall auf der Welt und auch bei sich im Unternehmen.

Beispiele von Daten sind:

  • Inhalte dieses Artikels
  • Temperatur an einem Thermometer
  • Ihre Umsatzzahlen
  • Geschwindigkeit eines Autos


Vorbereitung der Daten im Unternehmen


Als erstes gilt es Daten im Unternehmen ausfindig zu machen und diese zielführend zu speichern. Sie haben oft mehr Daten im Unternehmen als Sie denken. Beispielsweise können monatliche Reports oder Outlook-Termine Hinweise auf eine Auslastung bringen. Auch Listen oder Inventareinträge liefern bei richtiger Auswertung einige Hinweise zur Entscheidungsfindung. Ein weiterer Tipp ist, dass Sie nach Papierdokumentationen Ausschau halten und diese zielführend digitalisieren.

Nachdem Sie diese Daten identifiziert haben, gilt es diese zu bereinigen und zu speichern. Für die Speicherung empfehle ich folgende Medien:

  • Lokale Speichermedien (z. B. Festplatten)
  • NAS-Systeme (z. B. Server)
  • Datenbanken (z. B. MariaDB)
  • Cloud-Lösungen (z. B. AWS, Storegrid, ...)


Daten im Unternehmen zielführend auswerten


Daten im UnternehmenNun haben Sie eine große Menge an Daten in Ihren Unternehmen gesammelt und stehen vor der großen Frage: „Wie können mir diese Daten helfen und was wollen mir diese sagen?“ Zur zielführenden Auswertung von Daten benötigen Sie immer einen Kontext. Daten selbst sind ohne Kontext nutzlos. Beispielsweise nützt Ihnen die Angabe einer Temperatur von 36 Grad Celsius nichts, wenn Sie keinen Kontext haben. Für einen Urlaub ist diese Temperatur etwas zu heiß, aber für die Lagerung von Festplatten genau richtig.

Um Zeit und Kosten zu sparen, können Sie zahlreiche erste Auswertungen in Excel vornehmen und erst bei komplexeren Anwendungsfällen zu Tools wie Tableau greifen. Achten Sie auch darauf, dass Sie nicht für jeden Anwendungsfall Daten auswerten. Sie riskieren sonst, dass Arbeitszeit nicht wertschöpfend verwendet wird, was zu Frust bei den Mitarbeitern führt.

Zusammenfassend sollten Sie in diesem Schritt klare Ziele (Kontext) formulieren und durch Zahlen messbar machen. Beispielsweise kann die Auslastung der Mitarbeiter über Überstunden oder mithilfe von Kalendereinträgen bzw. Schichtplandaten gemessen werden. Ein weiterer Tipp ist ebenfalls die Kombination von Kennzahlen zur Generierung neuer Erkenntnisse. Beispielsweise können Sie durch die Kombination von Kündigungen und Überstunden oder Umsatz pro Kunde und Beschwerden pro Kunde neue Erkenntnisse gewinnen.

Nun sammeln Sie Daten zu diesen Zielen und werten diese im richtigen Kontext aus. Sollten Sie auf eine dauerhafte Optimierung abzielen, dann gilt es monats- oder wochenweise die Daten auszuwerten und immer wieder zu vergleichen.

Für die Auswertung empfehle ich folgende Tools:

  • Tabellenprogramme (z. B. Excel)
  • Datenvisualisierung (z. B. Tableau)
  • Machine Learning (z. B. Knime)
  • Programmiersprachen (z. B. Python)


Datenbasiert entscheiden: Tipps für Manager


DatenmanagerDie Nutzung und Auswertung von Daten bieten Managern Potenziale sicherer und schneller zu entscheiden. Diese sollten nicht vernachlässigt und erprobt werden. Der initiale Aufwand in der Vorbereitung und Auswertung von Daten kann mithilfe von bekannten und günstigen Methoden wie die Kombination aus Speichermedien und Excel gering gehalten werden. Anschließend gilt es für bestimmte Entscheidungen erste Datenauswertungen auszuprobieren.

Aus den aktuellen Erkenntnissen lassen sich zusammenfassend einige Tipps für Manager ableiten. Diese möchte ich im Folgenden stichpunktartig auflisten. Ich habe diese aus meinem Buch mit Paul Niebler Datenbasiert entscheiden entnommen.

  • Data Analytics ist kein Garant für Erfolg, aber richtig angewendet kann es zu vielfältigen Optimierungen, einem besseren Verständnis für das Unternehmen und einem Wettbewerbsvorteil führen.
  • Sie haben oft mehr Daten als Ihnen bewusst ist. Suchen Sie im Unternehmen nach neuen Datenquellen, die bisher vielleicht ungenutzt waren.
  • Die Auswertung und Speicherung von Daten kosten Zeit und Geld. Achten Sie daher auf ein sinnvolles Niveau, um ein ausgewogenes Kosten-Nutzen-Verhältnis zu erreichen.
  • Starten Sie zunächst mit einfachen Tools wie Excel, mit dem die Mitarbeiter vertraut sind. Für fortgeschrittene Anwendungsfälle lohnt sich dann die Investition in spezielle Tools.
  • Datenauswertungen müssen nicht immer komplex sein – eine neue Kombination verschiedener Kennzahlen oder Daten kann bereits wertvolle Informationen liefern.


Quellenangabe


Niebler, P./Lindner, D. (2019): Datenbasiert entscheiden – Ein Leitfaden für Unternehmer und Entscheider. Springer Gabler, Wiesbaden.


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Über den Autor

Dominic LindnerMSc. Dominic Lindner ist Doktorand am Institut für IT-Management (WI3) der Universität Erlangen-Nürnberg und Agile Coach in einem IT-Unternehmen in der Metropolregion Nürnberg. Sein Forschungsschwerpunkt ist die Führung und Arbeit in KMUs im Kontext des digitalen Wandels. Seine Forschungsergebnisse fasst er regelmäßig in seinem eigenen Blog zusammen: https://agile-unternehmen.de.