Im letzten Teil unserer Artikelserie zum Datentreiber Canvas widmen wir uns dieser Herausforderung mithilfe der Data Strategy Design Method.
Die richtigen Informationen sind der Treibstoff für jeden Entscheidungsprozess in Unternehmen – das gilt auch für datengetriebene Entscheidungen. In unseren vorherigen Artikeln haben wir zunächst aufgezeigt, wie sich mit dem 3-Boxes Canvas Herausforderungen und Probleme identifizieren lassen, und damit die Frage nach dem „Was“ beleuchtet. Anschließend haben wir diese mithilfe des Cause and Effect Canvas untersucht, um ihre zugrunde liegenden Ursachen zu verstehen. So konnten wir die Frage nach dem „Warum“ klären und die wahren Kernprobleme aufdecken. Als nächstes geht es nun darum, die gewonnenen Erkenntnisse in konkrete Handlungsempfehlungen für eine künftige Datenstrategie zu übersetzen. Erst wenn Informationen zu Taten führen, zeigt sich ihr wahrer Wert.
Die Frage nach dem „Wie“
Auf ihrem transformativen Weg hin zu datengetriebenen Entscheidungen und Prozessen im Unternehmen kehren wir noch einmal zum fiktiven Beispielunternehmen Sad HIPPO Company zurück. Dieses Unternehmen, das bisher stärker auf Meinungen als auf Daten gesetzt hat, muss nun den Wandel in Richtung Datenorientierung vollziehen. Das metaphorische Bild „HIPPO“ steht dabei für Entscheiden auf Basis von Bauchgefühl und Erfahrung (ein Akronym für “Highest Paid Person’s Opinion”).
Nun stellt sich die „Wie“-Frage: Wie lassen sich die aus dem Cause and Effect Canvas gewonnenen Einsichten in konkrete Schritte überführen? Als Vorbereitung für den nächsten Ausblick wenden sich die Teilnehmenden, angeleitet durch die Workshop-Leitung, noch einmal der ausgefüllten Cause and Effect Canvas aus den vorherigen Sessions zu.
Ursachen in Handlungsschritte übersetzen
Wie bereits im zweiten Artikel beschrieben, hat das Team die Ursachen bereits gruppiert, um Muster und gemeinsame Themen wie Budgetengpässe und kulturelle Hürden zu erkennen. Dabei traten Überschneidungen und Abhängigkeiten in Prozessen, Organisation und Führung zutage.
Das Datentreiber Cause and Effect Canvas hat die Problemanalyse unterstützt und legt die Basis für künftige Lösungen und datengetriebene Entscheidungen. Hier findet sich ein detaillierter Fehlerbaum mit Kausalketten, die zum Kernproblem führen – in diesem Fall „Probleme bei der Sicherstellung der Datenqualität“.
Handlungsempfehlungen formulieren
Das Team konzentriert sich nun darauf, diese Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen zu überführen. Dabei sind mehrere Schritte nötig, um sicherzustellen, dass die Empfehlungen umfassend und umsetzbar sind. Mit Blick auf die Ergebnisse der vorherigen Sitzung nutzt das Team die entstandenen Muster und gemeinsamen Themen, um genau die Bereiche zu definieren, in denen Maßnahmen nötig sind. So stellen sie sicher, dass die folgenden Aktionen direkt auf die Hauptursachen der identifizierten Probleme abzielen.
Auf Basis der gruppierten Ursachen sammelt die Workshop-Gruppe konkrete, umsetzbare Schritte, um die identifizierten Schwierigkeiten zu mindern oder zu lösen. Jede Ursache wird genau beleuchtet, um die jeweils wirksamsten Maßnahmen zu bestimmen. Anschließend strukturiert das Team die Maßnahmen mithilfe des 3-Boxes Canvas in die drei Kategorien „Start“, „Continue“ und „Stop“. Dies erleichtert die Übersicht und Umsetzung der Empfehlungen und sorgt dafür, dass alle Handlungen mit dem übergeordneten Ziel einer datengetriebenen Entscheidungsfindung im Einklang stehen.
Start: Hier halten die Teilnehmenden Maßnahmen fest, die als neue Initiativen oder Praktiken eingeführt werden sollen. Ausgehend von den erkannten Mustern beschließen sie:
- Die Durchführung regelmäßiger bereichsübergreifender Workshops ist notwendig, um die Kommunikation und das gegenseitige Verständnis zwischen Daten- und Marketing-Teams zu verbessern und Silodenken abzubauen.
- Ein Programm zur Förderung digitaler Kompetenzen wird entwickelt, um Lücken beim Verständnis für Datenqualität und nötige technologische Fähigkeiten zu schließen und gleichzeitig das Bewusstsein für datenbasierte Entscheidungen zu stärken.
- Ein spezielles Budget für IT-Innovationen und Weiterbildungen wird eingerichtet, um die technologische Infrastruktur zu modernisieren und die Mitarbeitenden kontinuierlich zu schulen.
Continue: In diesem Bereich werden Maßnahmen festgehalten, die sich bereits positiv auswirken und deshalb beibehalten oder sogar verstärkt werden sollten:
- Der Einsatz fortgeschrittener Analysetools und Methoden zur Datenauswertung wird nicht nur fortgeführt, sondern durch zusätzliche Ressourcen und Schulungen für die Mitarbeitenden intensiviert.
- Die bereits bestehenden Ansätze zur Prozessautomatisierung sollen weiter ausgebaut und auf weitere Bereiche übertragen werden, um Effizienzsteigerungen zu erzielen und manuelle Fehler zu reduzieren.
Stop: Hier identifizieren die Teilnehmenden Praktiken, die sich als hinderlich erwiesen haben oder nicht den gewünschten Nutzen bringen:
- Die Praxis, bei Budgetkürzungen zuerst die Weiterbildungen zu streichen, wird beendet, da sich gezeigt hat, dass dies langfristig höhere Kosten verursacht und Probleme mit der Datenqualität sowie ineffiziente Technologie-Nutzung verfestigt.
- Die isolierte Arbeitsweise in einzelnen Abteilungssilos wird eingestellt, um eine kohärente, unternehmensweite Strategie für Datenmanagement und Datennutzung zu fördern.
- Veraltete Technologien und Systeme werden schrittweise aus dem Betrieb genommen, anstatt weiter Ressourcen in deren Pflege zu investieren – so wird der Weg für moderne Lösungen frei.
SMART-Ziele und „How Might We…?“-Fragen
Das Team ist zufrieden und würde sich gern schon beglückwünschen. Doch die Workshop-Leitung besteht darauf, tiefer zu gehen, konkretere Fragen zu stellen und daran zu erinnern, dass bereits weiterführende Erkenntnisse vorhanden sind. Insbesondere bei Prozessen, Organisation und Führung gibt es großes Verbesserungspotenzial, da hier viele Ursachen verankert sind.
Das Team soll sich weiterhin die „Wie“-Frage stellen und möglichst viele Ideen erzeugen, wobei ein besonderes Augenmerk auf die Haupttreiber der identifizierten Problemfelder gelegt wird. Dieses Vorgehen, häufig als „Guesstimation“ bezeichnet, beinhaltet sowohl eine erste Schätzung als auch eine intuitive Bewertung, ohne den Anspruch zu erheben, über vollständiges oder faktenbasiertes Wissen zu verfügen. In nachfolgenden Schritten können die Ideen dann erneut bewertet werden, zum Beispiel nach den SMART-Kriterien.
Gemeinsam geht das Team nun einen Schritt weiter und konkretisiert die bereits identifizierten Ideen und Projekte mit gezielten, zielorientierten Fragen. Die Workshop-Leitung animiert das Team dazu, mithilfe der „How might we?“-Methode die eher allgemeinen Aussagen auf den Notizzetteln zu konkreten Ideen zu machen. Außerdem soll die SMART-Methode (SMART steht für: spezifisch, messbar, akzeptiert, realistisch, terminiert) sicherstellen, dass die geplanten Maßnahmen nicht nur auf dem Papier stehen, sondern tatsächlich realistische und wirkungsvolle Veränderungen im Unternehmen hervorrufen.
Zur Verdeutlichung stellt die Workshop-Leitung drei beispielhafte „How might we?“-Fragen vor, die direkt aus den zuvor behandelten Themenbereichen abgeleitet wurden:
- „How might we“ die Kommunikation zwischen unseren Abteilungen so verbessern, dass Wissensaustausch und Zusammenarbeit zur Normalität werden? Diese Frage zielt darauf ab, konkrete Maßnahmen zu entwickeln, um den Informationsfluss und die Kooperation zwischen verschiedenen Teams zu fördern, etwa durch regelmäßige interdisziplinäre Meetings oder gemeinsame digitale Arbeitsplattformen.
- „How might we“ ein Umfeld schaffen, in dem die kontinuierliche Weiterbildung und Entwicklung jedes Einzelnen unterstützt wird? Hier geht es um konkrete Strategien, wie das Unternehmen eine Kultur des lebenslangen Lernens etablieren kann, zum Beispiel durch individuelle Weiterbildungspläne oder ein internes Lernportal.
- „How might we“ unsere technologische Infrastruktur so gestalten, dass sie flexibel genug ist, um künftigen Anforderungen gerecht zu werden? Diese Frage regt dazu an, über die reine Modernisierung der IT-Systeme hinauszudenken und einen Plan zu entwickeln, der eine permanente Anpassung und Aktualisierung der Technologien vorsieht.
Das dahinterstehende Konzept, das häufig in Design-Thinking-Prozessen angewendet wird, ist, die Problemstellung in eine offene, lösungsorientierte Frage zu verwandeln, die kreatives Denken stimuliert und zu innovativen Lösungsansätzen führt.
Nun kann das Team der Sad HIPPO Company zufrieden auf den bisherigen Fortschritt zurückblicken und hat direkt auf dem 3 Boxes Canvas greifbare und strukturierte Ergebnisse visualisiert.
Die Workshop-Leitung betont, dass das Beantworten dieser Fragen nicht nur noch konkretere und umsetzbare Lösungen hervorbringt, sondern auch dazu beiträgt, die zugrunde liegenden Annahmen und Herausforderungen erneut kritisch zu hinterfragen. Die gefundenen Antworten und Ideen sollten immer einen Großteil der SMART-Kriterien (spezifisch, messbar, akzeptiert, realistisch, terminiert) erfüllen, um sich als tragfähige Optionen zu präsentieren.
Auf dem Weg in eine Zukunft datengetriebener Entscheidungen mit Datentreiber
Die von uns gezeigten Methoden sind zwei mögliche Wege, um die gewonnenen Erkenntnisse in Handlungsempfehlungen zu übersetzen. So wird sichergestellt, dass Ideen nicht nur auf Klebezetteln bleiben, sondern in der Unternehmensrealität umgesetzt werden können. Dafür braucht es ein geschicktes Vorgehen der Workshop-Leitung, einen soliden Methodenkoffer wie die Data & AI Business Design Methode von Datentreiber und außerdem ein kollektives „Ja“ des gesamten Teams.
In unserem Beispiel hat Sad HIPPO Company durch eine strukturierte Auseinandersetzung mit Vergangenem, der Identifikation zentraler Probleme und der Entwicklung von SMART-Zielen einen bedeutenden Schritt in eine datengetriebene Zukunft unternommen.
Dabei wurden nicht nur bestehende Fragen beantwortet, sondern auch neue Herausforderungen aufgedeckt. Diese haben weitreichende strategische und operative Konsequenzen. Für das Team der Sad HIPPO Company steht fest: Der Wandel umfasst mehr als nur die Überwindung aktueller Hindernisse. Es geht um eine tiefgreifende Neuausrichtung, die ein agiles und innovatives Umfeld schafft. Mögliche wichtige Meilensteine auf diesem Weg hin zu datengetriebenen Entscheidungen sind ein kontinuierliches Change-Management, Investitionen in Führung und Mitarbeiterentwicklung, strategische Ressourcenverteilung, agile Prozesse, eine resilienzorientierte Kultur sowie regelmäßige Messungen und Anpassungen.
Das Team der Sad HIPPO Company hat gelernt, fragmentierte Aspekte eines Problemfelds zu verbinden, die richtigen Fragen zu stellen und durch die Formulierung konkreter Ziele den richtigen Kurs zu setzen. Neue und offene Fragen zu entdecken ist dabei genauso entscheidend wie das Festlegen von Handlungsempfehlungen.
Train. Think. Transform. – Für Ihre KI-Strategie datengetriebener Entscheidungen
Datentreiber steht als Partner bereit, um Unternehmen auf diesem Weg zu begleiten. Mit unserer bewährten Data & AI Business Design Methode und einem Expertennetzwerk für verschiedenste Bereiche rund um Daten, KI und Business-Fragestellungen führen wir Sie von der Entwicklung einer ganzheitlichen Datenstrategie bis zur erfolgreichen Umsetzung datengetriebener Entscheidungen.
Unser Leitsatz: „Train. Think. Transform.“ sind für uns mehr als bloße Schlagworte, sie bilden das Fundament unserer End-to-End-Lösungen.
Train. – steht für das Training aller Mitarbeitenden, um ein gemeinsames Verständnis für Daten zu schaffen und die Basis für innovative Veränderungen zu legen.
Think. – fordert jedes Unternehmen auf, sich mit Herausforderungen und Problemen auseinanderzusetzen und individuelle Lösungen in Richtung datengetriebener Entscheidungen zu entwickeln. Unterstützt durch unsere bewährte Data Strategy Design Method mit über 18 miteinander verknüpften Canvases erarbeiten wir gemeinsam mit Ihnen klare Handlungsempfehlungen, die Ihrem Unternehmen informierte Entscheidungen ermöglichen.
Transform. – bedeutet die erfolgreiche Umsetzung dieser Handlungsempfehlungen. Wir können Ihre Teams während der Implementierung coachen oder unser Expertennetzwerk für spezifische Herausforderungen einsetzen.
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