In jeder Unternehmensreise hin zu einer datengetriebenen Organisation sollten wir uns bewusst machen, dass wahre Transformation mehr ist als eine Reihe isolierter Veränderungen. Sie erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, bei dem jede Veränderung im Einklang mit der übergeordneten Vision des Unternehmens steht. Oft wird übersehen, dass schon das Verändern eines einzigen Teils innerhalb eines Systems das gesamte System beeinflusst. Dies ist insbesondere dann relevant, wenn Ihr System komplex und undurchsichtig ist – wie etwa ein Unternehmen, das organisch gewachsen ist und aus Menschen besteht, die sehr unterschiedliche Ansichten und Vorstellungen darüber haben, welche Rolle sie in diesem System spielen und wie das Gesamtsystem funktioniert. Genau hier kommen „Systems Thinking“ und die „Science of Networks“ ins Spiel. Darum ergänzen wir unser Verständnis des Prinzips „Systems over Objects“, indem wir einen kurzen Blick in diese Bereiche werfen.

Das Prinzip „Systems Over Objects“ ist Teil einer Reihe von 9 Prinzipien, die ursprünglich vom Mitgründer und ehemaligen Direktor des MIT Media Lab, Joi Ito, formuliert und von Ulrike Reinhard erfolgreich in ihrer Beratungsarbeit und in ihrem sozialen Veränderungsprojekt „Janwaar“ angewandt wurden. Dieses Prinzip verdeutlicht, wie wichtig es ist, Datenstrategien ganzheitlich und integriert umzusetzen, anstatt sie als Ansammlung von Fragmenten oder isolierten Maßnahmen zu betrachten. Lassen Sie uns genauer untersuchen, was das für Ihr Unternehmen und Ihre Data-Business-&-AI-Strategie bedeuten könnte. Wie Ulrike Reinhard sagt: „Wenn alle Prinzipien angewandt werden, findet Veränderung tatsächlich statt.“ Daher sollten wir uns wirklich Zeit nehmen, sie nacheinander gründlich zu verstehen.

Systems Over Objects – Die ganzheitliche Perspektive

Ulrike Reinhards Erfahrungen bei der Transformation des ländlichen Dorfes Janwaar bieten eine anschauliche Analogie zur Datentransformation. Sie betont: „Jede einzelne Maßnahme war immer in die Vision eingebettet, das gesamte Dorf ‚besser‘ zu machen.“ Ähnlich verhält es sich im komplexen Netzwerk eines Unternehmens: Eine Datenstrategie muss in die übergeordnete Unternehmensvision eingebettet sein. Alle Abteilungen und Funktionen sind miteinander verbunden, sodass jede Veränderung in Technik, Organisation und Personal (TOP) sich auf das gesamte Netzwerk auswirkt und zu den langfristigen Zielen des Unternehmens beitragen muss.

Um ein datengetriebenes und zukunftsfähiges Unternehmen aufzubauen, sollte eine ganzheitliche und durchgängig integrierte Datenstrategie immer darauf abzielen, das vorhandene Geschäftsmodell in ein „Data Business Model“ zu überführen. Sie sollte von Grund auf so gestaltet sein, dass Data & AI zu einem zentralen und natürlichen Bestandteil werden, anstatt sie lediglich an das bestehende Modell anzuflanschen, ohne es grundlegend zu verändern. Dies ist ein guter Zeitpunkt, sich eingehender mit dem Kontext von systemischem Denken zu befassen.

Ein System definieren und seine Verknüpfungen verstehen

Ein System wird definiert als ein Verbund miteinander verknüpfter Komponenten, die gemeinsam auf ein Ziel hinarbeiten. Diese Definition unterstreicht, dass ein System mehr ist als die Summe seiner Teile. Jede Komponente hat eine wichtige Funktion, aber die wahre Stärke eines Systems liegt darin, wie diese Komponenten interagieren und sich gegenseitig unterstützen, um sogenannte „synergetische Effekte“ zu erzeugen.

Im Unternehmenskontext ist es essenziell, den Unterschied zwischen einem System und einer bloßen Ansammlung von Teilen zu verstehen. Wenn wir ein Unternehmen als System betrachten, erkennen wir, dass die reine Optimierung einzelner Abteilungen oder Prozesse in Isolation zu suboptimalen Ergebnissen führen kann. Der Wert eines Systems entsteht nämlich durch die Beziehungen und Wechselwirkungen zwischen seinen Teilen und nicht nur durch die Teile selbst. Häufig treten Probleme und Fehleinschätzungen genau an den Schnittstellen auf, wenn das synergetische Wesen eines Systems nicht erkannt wird.

Diese breitere Perspektive, dass das Ganze mehr ist als die Summe seiner Teile, macht Strategien und ihre Integration ganzheitlich und erfolgreich. Durch das Verständnis und die Nutzung dieser Abhängigkeiten können Unternehmen nachhaltigere und wirkungsvollere Transformationen erzielen.

Deshalb arbeitet Datentreiber stets nach einer Triade in seiner ganzheitlichen Methodik: Erst wenn man das gesamte System einbezieht, treten die wirklich wichtigen strategischen Stellhebel zutage. Wer sich nur auf einen Aspekt fokussiert, wird auf Datenprobleme stoßen (Business-Verständnis + User-Verständnis – Daten-Verständnis), auf Business-Probleme (Daten-Verständnis + User-Verständnis – Business-Verständnis) oder auf Akzeptanzprobleme beziehungsweise mangelnde Mitarbeiter- oder Kundenorientierung (Daten-Verständnis + Business-Verständnis – User-Verständnis).

Silos und konträre Zielsetzungen verstehen und vermeiden

Im Laufe des Transformationsprozesses müssen viele Entscheidungen getroffen und Veränderungen umgesetzt werden, und mit zunehmender Zahl an Entscheidungen wächst auch die Zahl möglicher Fallstricke und Unsicherheiten. Ein häufiges Problem ist dabei die Entstehung von Abteilungssilos. Wenn zum Beispiel die Marketing-Abteilung ihr eigenes Data Warehouse unabhängig von der Vertriebsabteilung aufbaut, werden nicht nur Ressourcen verschwendet, sondern auch die Chance auf ganzheitliche Erkenntnisse verpasst. Noch gravierender ist es, wenn diese Silos mit widersprüchlichen Zielen arbeiten – etwa wenn das Marketing versucht, die Kundengewinnungskosten per Rabattaktionen zu senken, während der Vertrieb profitmaximierend agiert. Diese Unstimmigkeiten führen nicht nur zu Ineffizienzen, sondern beeinträchtigen die Gesamtleistung des Unternehmens.

Und diese vergleichsweise einfachen Bruchstellen sind keineswegs selten: Abteilungen entwickeln oft auf Basis ihrer jeweiligen Funktionen und Kennzahlen eigene Ziele. Das Marketing könnte zum Beispiel glauben, durch aggressive Rabattaktionen die Kundengewinnung zu steigern, während der Vertrieb darauf setzt, den Gewinn pro Verkauf durch höhere Preise zu maximieren. Solche widersprüchlichen Strategien führen zu einem Tauziehen, bei dem die Maßnahmen der einen Abteilung den Erfolg der anderen sabotieren.

Solche Konflikte sind nicht sofort offensichtlich, weil die Ziele jeder Abteilung für sich genommen plausibel erscheinen und ihrem jeweiligen Auftrag folgen. Wenn diese Ziele aber nicht in eine gemeinsame Unternehmensstrategie eingebunden sind, können sie kollidieren und den wirtschaftlichen Erfolg beeinträchtigen. Ursache ist nicht nur mangelnde Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen oder eine Führung, die nicht auf integrierte Ziele setzt, sondern auch fehlendes Verständnis für die Natur von Systemen und die Priorisierung von „Objects Over Systems“, statt umgekehrt.

Konsistente und kohärente Strategien implementieren

Eine gut entwickelte Datenstrategie stellt sicher, dass alle Veränderungen in sich stimmig und konsistent sind. Das bedeutet die Ziele aller Abteilungen so auszurichten, dass sie sich gegenseitig unterstützen. Ulrike Reinhard betont die Notwendigkeit, bei neuen Strukturen, Technologien, Produkten und Prozessen auch immer die Gesamtauswirkungen im Blick zu behalten. Sie sagt: „Am Ende des Tages muss es ein Gleichgewicht zwischen Planet, People und Profit geben. Gerade für Unternehmen.“

Statt einzelne „Objekte“ oder Abteilungen zu optimieren, ist es entscheidend, das gesamte System weiterzuentwickeln und das große Ganze zu erkennen. Häufig liegen die Ursachen vieler Probleme in den Beziehungen zwischen einzelnen Komponenten – seien es Tools, Prozessschritte oder Personal – und nicht in den Komponenten selbst. Mit einem systemischen Blick können Unternehmen diese Abhängigkeiten erkennen und angehen, was zu nachhaltigeren und wirkungsvolleren Transformationen führt.

Die Umsetzung des Prinzips „Systems Over Objects“ erfordert einen differenzierten Strategiensatz. Manche Strategien bieten zwar allgemein gültige Handlungsschritte an, können aber ihre Versprechen nicht erfüllen und bringen keinen Wettbewerbsvorteil. Der Kern einer wirklich effektiven Datenstrategie liegt nicht in universell vorgeschriebenen Lösungen, sondern in einzigartigen, maßgeschneiderten Vorgehensweisen, die aus einem tiefen Verständnis der individuellen Bedürfnisse, der Wettbewerbssituation und der langfristigen Ziele einer Organisation hervorgehen. Das erfordert ein ganzheitliches Verständnis und Mut aller Beteiligten, denn Transformationen erzeugen naturgemäß Reibung und können auch Ängste und Schmerzpunkte auslösen. Das ist das Wesen jedes echten Transformationsprozesses, da das Alte in Frage gestellt wird und das Neue noch im Entstehen begriffen ist.

Eine proaktive Daten & KI Strategie mit Datentreiber designen

Train. Think. Transform. – Datentreiber’s Ansatz

Bei Datentreiber wissen wir, dass der Weg zu einer datengetriebenen Organisation mehr erfordert, als nur neue Technologien einzuführen oder Daten zu sammeln. Es braucht eine umfassende Transformation, die alle Bereiche des Unternehmens erfasst und sicherstellt, dass sämtliche Veränderungen mit der übergeordneten Vision des Unternehmens im Einklang stehen und das gesamte System nahtlos zusammenwirkt. Unser Ansatz gliedert sich in drei Kernelemente: Train, Think und Transform. Jedes dieser Elemente ist darauf ausgelegt, Ihr Unternehmen Schritt für Schritt auf ein vollständig integriertes, datengetriebenes Geschäftsmodell vorzubereiten.

Train

Unsere Trainingsprogramme dienen dazu, Datenkompetenz, strategisches Denken, systemisches Denken und Design Thinking (nutzerzentriert) aufzubauen und zu stärken. Diese Programme fördern eine agile Denkweise und vertiefen das Verständnis für Wertschöpfung und Unternehmensziele im Zusammenhang mit technologischen Grenzen, Trends und bestehenden Lösungen. Unser Ziel ist, Führungskräften und Mitarbeitenden aller Abteilungen pragmatisches, lösungsorientiertes Denken zu vermitteln sowie ein besseres Gespür dafür zu entwickeln, wie Data & AI Ihr Geschäft wirklich transformieren können.

In der heutigen VUCA-Welt (Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Ambiguität) vollziehen sich Veränderungen schnell, die Unsicherheiten nehmen zu und die ineinandergreifenden Systeme werden immer komplexer. Unsere Trainings gehen deshalb über reine Datenkompetenz hinaus; sie vermitteln eine „Transformationskompetenz“, die für das kommende Jahrzehnt unerlässlich ist. Da die künftige Wirtschaft zunehmend auf datenbasierte Entscheidungsfindung setzt, ist es entscheidend, ein durchgängig integriertes Geschäftsmodell zu besitzen, bei dem komplexe Prozesse nicht nur gemessen, sondern auch verarbeitet, verstanden und konsequent verankert werden.

Unsere Trainings umfassen verschiedene Aspekte, darunter:

1. Data Literacy: Verständnis von Datenquellen, Datenqualität und Datenmanagement-Grundsätzen.
2. Strategisches Denken: Entwicklung langfristiger Strategien, die auf die Vision des Unternehmens abgestimmt sind und Daten als Wettbewerbsvorteil nutzen.
3. Systemisches Denken: Erkennen von Wechselwirkungen im Unternehmen und auf dem Markt, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
4. Design Thinking: Etablierung einer nutzerzentrierten Herangehensweise an Problemlösung und Innovation.
5. Agilität: Förderung einer agilen Haltung, um schnell auf Veränderungen und neue Herausforderungen zu reagieren.

Think

Die Entwicklung einer Data-&-AI-Business-Strategie ist ein entscheidender Schritt auf dem Weg zur Transformation. In dieser Phase geht es darum, „Systems Over Objects“ in die Praxis umzusetzen und einen ganzheitlichen Ansatz zu wählen, um messbare Ergebnisse und konkrete Deliverables zu erreichen. Unser „think“-Prozess basiert auf Workshops mit einem interdisziplinären Team aus Ihrem Unternehmen. Wir starten immer damit, konkrete Use Cases zu identifizieren und ein klares Bild Ihres aktuellen Stands, Ihres Geschäftsmodells und Ihres potenziellen Transformationsbedarfs zu erarbeiten. Dazu führen wir meist Workshops durch, die als 2-Tage-Präsenzveranstaltung und 4 halbe Tage Online-Sessions pro Workshopphase aufgebaut sind.

Ihr Unternehmen sollte die „think“-Phase abschließen, bevor es in seine „transform“-Phase startet, da während des „think“-Prozesses Ihre Data-&-AI-Business-Strategie entwickelt wird und dem gesamten Team konkrete, umsetzbare Leitlinien liefert, die Ihre Transformationsgrundlage bilden.

Der „think“-Prozess folgt in der Regel auf die „train“-Phase, kann aber auch parallel dazu stattfinden. Er beinhaltet eine kontinuierliche Strategieentwicklung, beginnend schon im Frühstadium und weitergeführt im Laufe der Transformation. Regelmäßige Neubewertungen sind nötig, um auf veränderte KPIs, kulturelle Verschiebungen, technologische Trends und neue Marktchancen zu reagieren. Das heißt, Sie können und sollten immer wieder in die „think“-Phase zurückkehren, selbst wenn der Transformationsprozess bereits läuft.

Während der „think“-Phase führen wir Folgendes durch:

1. Strategische Workshops, in denen wir gemeinsam mit Führungskräften und Mitarbeitenden an der Basis Ziele entwickeln.
2. Analyse des Ist-Zustands Ihres Unternehmens, um Stärken, Schwächen und Chancen zu identifizieren.
3. Entwicklung maßgeschneiderter Strategien, die den spezifischen Anforderungen und Zielen Ihrer Organisation entsprechen.
4. Laufende Abstimmung und Anpassung, während die Transformation voranschreitet.

Transform

In der „transform“-Phase dreht sich alles um die Umsetzung der strategischen Grundlagen und die Steuerung des komplexen Transformationsprozesses. Wir stellen Ihnen Experten aus unserem Netzwerk zur Seite, das Spezialwissen in Bereichen wie Datenarchitekturen, Advanced Analytics, Machine Learning, organisatorische Veränderungsprozesse und rechtliche Aspekte abdeckt. Unsere Fachleute arbeiten eng mit Ihnen zusammen und richten sich dabei an Ihrer entwickelten Data-&-AI-Business-Strategie aus, sodass jeder Aspekt der Transformation mit Weitblick und Präzision gesteuert wird.

Abhängig von Ihrer in der „think“-Phase erarbeiteten Data-&-AI-Strategie sowie Ihren spezifischen Bedürfnissen können im „transform“-Teil zum Beispiel folgende Bereiche relevant werden:

1. Unified Data Architecture: Aufbau einer maßgeschneiderten Datenarchitektur, die abteilungsübergreifende Integration und Interoperabilität unterstützt.
2. Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit: Implementierung effektiver Kooperationsstrategien, um Austausch und Innovation zu fördern.
3. Dynamische Zielausrichtung: Kontinuierliche Abstimmung von Zielen und Strategien durch regelmäßige Bestandsaufnahmen und Anpassungen.
4. Kulturelle Transformation: Förderung einer ganzheitlichen Denkweise mithilfe gezielter Trainings, Unterstützung durch die Führungsebene und passender Anreizsysteme.
5. Scenario Planning und Daten-Agilität: Einsatz von Daten, um künftige Trends zu antizipieren und auf neue Technologien sowie Marktbedingungen schnell reagieren zu können.
6. Advanced Analytics: Investitionen in Predictive Analytics und Machine Learning, um Innovation voranzutreiben und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Dank unserer erfolgreichen Projektbilanz und eines breiten Expertennetzwerks gewährleisten wir umfassende Unterstützung während Ihrer gesamten Transformationsreise. Indem wir „Systems Over Objects“ in den Mittelpunkt stellen, helfen wir Ihnen, typische Stolpersteine zu vermeiden und Ihre angestrebten Ergebnisse zu erreichen.

Was haben wir gelernt?

Im Kern verdeutlicht diese Botschaft, dass eine erfolgreiche datengetriebene Transformation in einem auf die Organisation zugeschnittenen, integrierten Ansatz besteht. Indem sie „Systems Over Objects“ verfolgen, können Unternehmen Datenstrategien entwickeln, die nicht nur effektiv, sondern auch nachhaltig sind und sich an langfristigen Unternehmenszielen orientieren. So bleiben Unternehmen nicht nur konkurrenzfähig, sondern setzen sich an die Spitze und machen Daten zu einem strategischen Aktivposten, der Wachstum und Innovation vorantreibt.

Beginnen Sie, dieses Prinzip umzusetzen, und betrachten Sie Ihr Unternehmen als ein vernetztes, synergetisches Gefüge anstelle isolierter, in sich abgeschlossener Inseln, in denen Ihre Mitarbeitenden ohne Verbindung zueinander arbeiten.

Wenn wir uns auf diese Transformationsreise begeben, sollten wir stets das große Ganze im Blick behalten. Jede Veränderung, ob technologischer, organisatorischer oder kultureller Natur, sollte zu einer einheitlichen Vision von Erfolg beitragen. Mit dem Prinzip „Systems Over Objects“ lassen sich die Komplexitäten einer datengetriebenen Transformation meistern und Organisationen stärker und widerstandsfähiger machen.

Bleiben Sie dran, während wir weitere Prinzipien vorstellen, die unsere Datenstrategie und Transformationsarbeit prägen. Bei Datentreiber unterstützen wir Sie dabei, das volle Potenzial Ihrer Daten zu entfesseln – mit einem ganzheitlichen, integrierten Ansatz.