Wenn Sie bei der Arbeit eine große Entscheidung treffen müssen, kann es schwierig sein, sich für einen Weg zu entscheiden. Sie fühlen sich bei Ihren Entscheidungen vielleicht sicherer, wenn Sie Ihrem Bauchgefühl folgen, aber sind diese Entscheidungen auch für Ihre Teammitglieder geeignet? Wenn Sie Fakten verwenden, um Entscheidungen zu treffen, können Sie sich entspannen, da Sie wissen, dass Ihre Entscheidungen auf Daten beruhen und darauf abzielen, den geschäftlichen Effekt zu maximieren.
Ob es darum geht, Wettbewerber zu übertreffen oder die Rentabilität zu steigern, datengesteuerte Entscheidungsfindung ist ein wesentlicher Bestandteil moderner Unternehmensstrategie. Die Vorteile der datengesteuerten Entscheidungsfindung werden hier diskutiert, zusammen mit Ratschlägen, wie man sie bei der Arbeit mit Beispielen nutzen kann.
Was ist datengesteuerte Entscheidungsfindung?
Datengesteuerte Entscheidungsfindung ist der Prozess des Sammelns und Transformierens von Daten auf der Grundlage der Daten Ihres Unternehmens Key Performance Indicators (KPIs) in umsetzbare Erkenntnisse.
Während dieses Prozesses können Sie verwenden Business Intelligence (BI) Reporting-Lösungen zur schnellen und effizienten Erfassung umfangreicher Daten. Diese Tools machen die Datenvisualisierung einfach und machen die Datenanalyse für diejenigen zugänglich, denen es an ausgefeilten technischen Kenntnissen mangelt.
Was bedeutet es, datengesteuert zu sein?
Kurz gesagt, die Idee, datengesteuert zu sein, bezieht sich auf die Verwendung von Fakten oder Daten, um Muster, Schlussfolgerungen und Erkenntnisse zu identifizieren, die Ihnen bei Ihrer Entscheidungsfindung helfen.
Datengesteuert zu sein bedeutet im Wesentlichen, zu versuchen, Urteile ohne Vorurteile oder Emotionen zu fällen. Als Ergebnis können Sie überprüfen, ob die Ziele und Strategien Ihres Unternehmens auf Daten und Trends beruhen und nicht auf dem, was Ihnen gefällt oder nicht gefällt.
Warum ist es wichtig, Daten für die Entscheidungsfindung zu verwenden?
Eine datengestützte Entscheidungsfindung ist wichtig, da sie es Ihnen ermöglicht, Ihre Schlussfolgerungen auf Fakten statt auf Vorurteilen zu stützen. Objektive Entscheidungen zu treffen ist die beste Methode, um fair und ausgeglichen zu bleiben, wenn Sie in einer Führungsposition sind.
Daten, die Ihre Geschäftsziele messen und in Echtzeit auffüllen, sind der Schlüssel, um die fundiertesten Entscheidungen zu treffen. Mit Berichtssoftware können Sie die Daten aggregieren, die erforderlich sind, um Muster zu erkennen und Prognosen zu erstellen.
Einige datengestützte Urteile, die Sie treffen können, umfassen:
- Möglichkeiten zur Umsatz- und Gewinnsteigerung
- Wie man gute Managementgewohnheiten vermittelt
- So verbessern Sie den Betrieb
- Möglichkeiten zur Optimierung der Teamleistung
Nicht jede Entscheidung wird durch Daten gestützt, aber viele der wichtigsten werden es tun.
Schritte, um gute datengesteuerte Entscheidungen zu treffen
Diese Schritte können Ihnen helfen, das „Wer, Was, Wo, Wann und Warum“ von Daten für sich selbst, Ihre Mitarbeiter und die Organisation zu bestimmen. Beachten Sie jedoch, dass der visuelle Analysezyklus nicht linear ist. Eine Frage führt häufig zur nächsten, was dazu führen kann, dass Sie zu einem dieser Schritte zurückkehren oder zu einem anderen springen müssen, was letztendlich zu nützlichen Entdeckungen führt.
Schritt Nr. 1: Bestimmen Sie Ihre Geschäftsziele:
Diese Phase erfordert Kenntnisse über die exekutiven und nachgelagerten Ziele Ihrer Organisation. Dies kann so eng sein wie die Steigerung von Verkäufen und Website-Traffic oder so umfassend wie die Steigerung der Markenbekanntheit. Dies hilft Ihnen später im Prozess bei der Auswahl von Key Performance Indicators (KPIs) und Metriken, die sich auf datengesteuerte Entscheidungen auswirken – und diese helfen Ihnen bei der Bestimmung, welche Daten untersucht und welche Fragen gestellt werden müssen, damit Ihre Analyse wichtige Geschäftsziele unterstützt.
Wenn beispielsweise eine Marketingaktion darauf abzielt, den Website-Traffic zu erhöhen, könnte ein KPI mit der Anzahl der eingegangenen Kontaktübermittlungen verknüpft werden, damit der Vertrieb Leads nachverfolgen kann.
Schritt Nr. 2: Fragen Sie die Geschäftsteams nach kritischen Datenquellen:
Es ist entscheidend, Input von Mitarbeitern aus dem gesamten Unternehmen zu erhalten, um kurz- und langfristige Ziele zu verstehen. Diese Eingaben beeinflussen die Fragen, die Personen in ihren Analysen stellen, sowie die Art und Weise, wie Sie verifizierte Datenquellen priorisieren.
Aussagekräftiger Input aus dem gesamten Unternehmen hilft bei der Ausrichtung Ihrer Analytics-Bereitstellung und des zukünftigen Status, einschließlich der Rollen, Verantwortlichkeiten, Architektur und Prozesse sowie der Erfolgsmetriken zur Fortschrittsanalyse.
Schritt #3: Sammeln und bereiten Sie die notwendigen Daten vor:
Es kann schwierig sein, qualitativ hochwertige und zuverlässige Daten zu erhalten, wenn die Daten Ihres Unternehmens über mehrere Quellen verstreut sind. Sobald Sie den Umfang der Datenquellen Ihrer Organisation bestimmt haben, können Sie mit der Datenvorbereitung beginnen.
Beginnen Sie mit der Vorbereitung von Datenquellen mit hoher Auswirkung und geringer Komplexität. Wählen Sie Datenquellen mit den meisten Menschen aus, um eine sofortige Wirkung zu erzielen. Beginnen Sie mit diesen Ressourcen, um ein wirkungsvolles Dashboard zu erstellen.
Schritt Nr. 4: Daten anzeigen und untersuchen:
Die Datenvisualisierung ist für die datengesteuerte Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung. Indem Sie Ihre Gedanken visuell darstellen, haben Sie eine bessere Möglichkeit, die Entscheidungen von Führungskräften und anderen Mitarbeitern zu beeinflussen.
Die Datenvisualisierung mit ihren verschiedenen visuellen Funktionen wie Diagrammen, Grafiken und Karten ist eine einfache Möglichkeit, Trends, Ausreißer und Muster in Daten zu beobachten und zu analysieren. Es gibt zahlreiche beliebte Visualisierungstypen für die erfolgreiche Anzeige von Informationen, darunter ein Balkendiagramm zum Vergleich, eine Karte für räumliche Daten, ein Liniendiagramm für zeitliche Daten, ein Streudiagramm zum Vergleichen zweier Metriken und mehr.
Schritt #5: Einblicke erhalten:
Erkenntnisse zu finden und sie auf nützliche, ansprechende Weise auszudrücken, ist das, was kritisches Denken mit Daten mit sich bringt. Visual Analytics ist eine einfache Möglichkeit, Fragen zu Ihren Daten zu stellen und zu beantworten. Bestimmen Sie die Chancen und Gefahren, die den Erfolg oder die Problemlösung beeinträchtigen.
Um Urteile zu treffen, die für die Gesundheit der Bank wichtig sind, hat JPMorgan Chase eine moderne Analyselösung eingeführt. JPMC erhält einen umfassenden Überblick über die Customer Journey durch die Analyse von Geschäftsbeziehungen (dh Produkte, Marketing und Service-Touchpoints) mit Kundendaten. Das Marketing Operations-Team führt beispielsweise Bewertungen durch, die sich auf Designentscheidungen für die Website, Werbematerialien und Produkte wie die mobile Chase-Anwendung auswirken.
Schritt Nr. 6: Handeln Sie und teilen Sie Ihre Erkenntnisse:
Sobald Sie eine Erkenntnis entdeckt haben, müssen Sie darauf reagieren oder sie mit anderen zur Zusammenarbeit teilen. Das Teilen von Dashboards ist eine Methode, um dies zu erreichen. Die Verwendung von informativem Text und interaktiven Grafiken zur Hervorhebung kritischer Erkenntnisse kann die Entscheidungen Ihres Publikums beeinflussen und ihm helfen, in seiner täglichen Arbeit fundiertere Maßnahmen zu ergreifen.
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Beispiele für datengesteuerte Entscheidungsfindung
Die größten und erfolgreichsten Unternehmen von heute nutzen Daten zu ihrem Vorteil, wenn sie wichtige Geschäftsentscheidungen treffen. Betrachten Sie diese Beispiele für Erfolgsgeschichten dieser bekannten Unternehmen, um besser zu verstehen, wie Ihre Organisation Datenanalysen in ihrem Entscheidungsprozess nutzen kann.
#1. Führungskräfteentwicklung bei Google
Google legt großen Wert auf „People Analytics“. Google sammelte Daten aus mehr als 10,000 Leistungsbewertungen und verknüpfte sie damit Mitarbeiterbindungsraten im Rahmen eines seiner bekannten People-Analytics-Programme, Project Oxygen. Sie nutzten die Daten, um gemeinsame Gewohnheiten leistungsstarker Manager zu entdecken, und entwickelten Trainingsprogramme, um ihnen beim Erwerb dieser Fähigkeiten zu helfen. Ihre Maßnahmen erhöhten die mittleren Sympathiewerte der Manager von 83 Prozent auf 88 Prozent.
#2. Starbucks-Immobilienauswahl
Nach der Schließung von Hunderten von Starbucks-Filialen im Jahr 2008 versprach der damalige CEO Howard Schultz, dass das Unternehmen einen analytischeren Ansatz verfolgen würde, um zukünftige Filialstandorte zu bestimmen.
Starbucks arbeitet jetzt mit einem Standortanalyseunternehmen zusammen, um potenzielle Ladenstandorte auf der Grundlage von Daten wie demografischen Daten und Verkehrstrends zu identifizieren. Bevor Entscheidungen getroffen werden, holt die Organisation auch Feedback von ihren regionalen Teams ein. Bevor eine neue Investition getätigt wird, analysiert Starbucks diese Daten, um die Erfolgswahrscheinlichkeit für einen bestimmten Bereich abzuschätzen.
#3. Steigerung der Amazon-Verkäufe
Amazon verwendet Daten, um basierend auf früheren Käufen und Suchverhaltensmustern zu bestimmen, welche Produkte Kunden empfohlen werden sollen. Anstatt einfach nur ein Produkt zu empfehlen, basiert die Empfehlungs-Engine von Amazon auf Datenanalyse und maschinellem Lernen. Laut McKinsey konnten 35 Prozent der Verbraucherkäufe von Amazon im Jahr 2017 auf den Empfehlungsalgorithmus des Unternehmens zurückgeführt werden.
Vorteile der datengesteuerten Entscheidungsfindung
#1. Sie treffen sicherere Entscheidungen
Sobald Sie mit dem Sammeln und Auswerten von Daten beginnen, fällt es Ihnen wahrscheinlich leichter, bei fast allen geschäftlichen Schwierigkeiten sichere Entscheidungen zu treffen, unabhängig davon, ob Sie die Einführung oder Einstellung eines Produkts planen, Ihre Marketingbotschaft ändern, einen neuen Markt erschließen oder etwas anderes vollständig.
Daten erfüllen zahlreiche Funktionen. Einerseits dient es dazu, das derzeit Verfügbare zu vergleichen, damit Sie die Auswirkungen Ihrer Entscheidungen auf Ihr Unternehmen besser nachvollziehen können.
Abgesehen davon sind Daten so logisch und greifbar, wie es Bauchgefühl und Intuition nicht sind. Indem Sie die subjektiven Anteile aus Ihren Geschäftsentscheidungen entfernen, können Sie Ihr eigenes Vertrauen und das Ihres Unternehmens stärken. Diese Zusicherung ermöglicht es Ihrem Unternehmen, sich voll und ganz einer bestimmten Vision oder einem bestimmten Plan zu verpflichten, ohne befürchten zu müssen, die falsche Entscheidung zu treffen.
Auch wenn eine Entscheidung auf Daten basiert, garantiert das nicht, dass sie immer richtig ist. Während die Daten ein bestimmtes Muster zeigen oder ein bestimmtes Ergebnis vorhersagen können, wäre jede Entscheidung auf der Grundlage der Daten falsch, wenn das Datenerfassungsverfahren oder die Interpretation fehlerhaft ist. Deshalb sollten die Auswirkungen jeder Unternehmensentscheidung regelmäßig analysiert und überprüft werden.
#2. Sie werden proaktiver sein
Wenn Sie zum ersten Mal einen datengesteuerten Entscheidungsprozess einsetzen, wird dieser höchstwahrscheinlich reaktionär sein. Die Daten erzählen eine Geschichte, und Sie und Ihr Unternehmen müssen darauf reagieren.
Obwohl dies an und für sich nützlich ist, ist es nicht die einzige Rolle, die Daten und Analysen in Ihrem Unternehmen spielen können. Mit genügend Übung und den richtigen Arten und Mengen von Daten können Sie proaktiver vorgehen, z. B. Geschäftsmöglichkeiten vor Ihren Mitbewerbern identifizieren oder Bedrohungen erkennen, bevor sie zu ernst werden.
#3. Kosteneinsparungen sind möglich
Es gibt zahlreiche Gründe, warum ein Unternehmen sich entscheiden könnte, in eine Big-Data-Initiative zu investieren und danach strebt, seine Prozesse stärker datengesteuert zu gestalten. Laut einer kürzlich von NewVantage Partners für die Harvard Business Review durchgeführten Studie unter Fortune-1,000-Führungskräften unterscheiden sich die Erfolgsquoten verschiedener Projekte.
Laut der Umfrage ist eine der effektivsten Initiativen die Nutzung von Daten zur Kostensenkung. Mehr als 49 Prozent der Unternehmen, die Projekte zur Kostensenkung gestartet haben, sahen eine Rendite für ihre Investition. Andere Initiativen haben zu weniger konsistenten Ergebnissen geführt.
„Big Data wird bereits zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz eingesetzt“, sagte Randy Bean, CEO und geschäftsführender Gesellschafter des Beratungsunternehmens NewVantage Partners, als die Ergebnisse der Umfrage bekannt gegeben wurden. „Und die Fähigkeit, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten Informationen zu treffen, wird schnell zur Norm.“
So werden Sie datengesteuerter
Wenn Sie in Ihrem Geschäftsansatz datengesteuerter werden möchten, gibt es verschiedene Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um dorthin zu gelangen. Hier sind einige Beispiele dafür, wie Sie Ihre täglichen Aufgaben mit einer analytischen Mentalität angehen können.
#1. Suchen Sie an unerwarteten Orten nach Mustern.
Im Kern ist die Datenanalyse ein Versuch, ein Muster innerhalb oder zwischen mehreren Datensätzen zu entdecken. Aus diesen Mustern und Beziehungen können Erkenntnisse und Schlussfolgerungen gewonnen werden.
Die bewusste Entscheidung, analytischer zu sein – sowohl in Ihrem Privat- als auch in Ihrem Berufsleben – ist der erste Schritt, um stärker datengesteuert zu werden. Dies mag zwar einfach erscheinen, erfordert jedoch Übung.
Suchen Sie nach Mustern in den Daten um Sie herum, egal ob Sie im Büro über Finanzkonten brüten, im Supermarkt anstehen oder im Zug sitzen. Sobald Sie die Muster identifiziert haben, üben Sie, die Ergebnisse zu extrapolieren und Schlussfolgerungen darüber zu ziehen, warum sie auftreten. Diese einfache Aktivität kann Ihnen dabei helfen, sich selbst zu trainieren, in anderen Aspekten Ihres Lebens datengesteuerter zu sein.
#2. Beziehen Sie jede Entscheidung auf die Daten
Wenn Sie vor einer Entscheidung stehen, sei es geschäftlicher oder persönlicher Natur, vermeiden Sie es, sich bei der Entscheidung über die Vorgehensweise auf Ihr Bauchgefühl oder früheres Verhalten zu verlassen. Bemühen Sie sich stattdessen bewusst um eine analytische Haltung.
Bestimmen Sie, welche Daten Sie haben, die verwendet werden können, um Ihre Entscheidung zu treffen. Wenn keine Daten vorhanden sind, erkunden Sie, wie Sie diese selbst sammeln können. Sobald Sie die Daten erhalten haben, bewerten Sie sie und wenden Sie alle Erkenntnisse auf Ihre Entscheidung an. Das Ziel ist, wie bei der Mustererkennungsübung, genügend Übung zu sammeln, damit die Analyse zu einem natürlichen Teil Ihres Entscheidungsprozesses wird.
#3. Zeigen Sie die Bedeutung der Daten
Die Datenvisualisierung ist eine entscheidende Komponente des Datenanalyseprozesses. Eine Zahlentabelle ist fast unmöglich zu interpretieren. Sie können schnell Trends entdecken und Rückschlüsse auf die Daten ziehen, wenn Sie attraktive Visualisierungen in Form von Diagrammen und Grafiken erstellen.
Machen Sie sich mit gängigen Ansätzen und Tools zur Datenvisualisierung vertraut und experimentieren Sie mit allen Arten von Daten, die Ihnen leicht zur Verfügung stehen. Dies kann so einfach sein wie das Erstellen eines Diagramms, das Ihre monatlichen Ausgabengewohnheiten darstellt, und das Ziehen von Schlussfolgerungen daraus. Mit diesen Erkenntnissen können Sie dann ein individuelles Budget für den nächsten Monat erstellen. Nach Abschluss dieser Aufgabe haben Sie erfolgreich eine datengesteuerte Entscheidung getroffen.
#4. Denken Sie darüber nach, Ihr Studium fortzusetzen
Wenn Sie nicht selbst lernen möchten, wie Sie Daten in Ihren Entscheidungsprozess integrieren, gibt es eine Vielzahl von Schulungsmöglichkeiten, die Ihnen dabei helfen, die Data-Science-Fähigkeiten aufzubauen, die Sie benötigen, um erfolgreich zu sein.
Welche Lösung für Sie am sinnvollsten ist, hängt von Ihren persönlichen und beruflichen Zielen ab. Wer beispielsweise einen substanziellen Karrieresprung plant, kann sich für ein Masterstudium mit Schwerpunkt Data Analytics oder Data Science entscheiden. Für alle anderen kann jedoch die Teilnahme an einem Online-Business-Analytics- oder Data-Science-Kurs ausreichen, um die Grundlage für den Erfolg zu schaffen.
Zusammenfassung
Während die datengesteuerte Entscheidungsfindung zahlreiche Vorteile bietet, ist es wichtig zu erkennen, dass Sie nicht alles geben müssen, um dorthin zu gelangen. Sie können in Ihrem Unternehmen datengesteuerter und erfolgreicher werden, indem Sie klein anfangen, Ihre Leistung vergleichen, alles dokumentieren und nach und nach anpassen.
- Datengesteuerte Entscheidungsfindung und Marketing
- Nutzung der Leistungsfähigkeit mobiler Apps für das Unternehmenswachstum
- Lageberichte: Leitfaden für die Lageberichterstattung
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- Chief Strategy Officer: Organigramm, Stellenbeschreibung & Gehalt
Bibliographie
