Die datenbasierte Entscheidungsfindung, auch Data-Driven Decision-Making genannt, ermöglicht Unternehmen das Treffen wichtiger Entscheidungen auf einer fundierten Basis. Wenig überraschend bilden die Daten in diesem Fall die wichtigste Grundlage. Zusätzlich sollten Sie als Unternehmer weitere Schritte beachten. Wie die datengetriebene Entscheidungsfindung für Sie zum Erfolg werden kann, erfahren Sie im Folgenden.
Was ist datenbasierte Entscheidungsfindung (DDDM)?
Die datenbasierte Entscheidungsfindung (Data-Driven Decision-Making) wird kurz auch als DDDM bezeichnet. Vereinfacht gesagt handelt es sich dabei um das Sammeln, Analysieren und Auswerten von unterschiedlichen Daten verschiedener Quellen. Die Auswertung soll dabei helfen, fundierte Entscheidungen für die Geschäftsprozesse der Unternehmen zu treffen. In letzter Instanz sollen so die Rentabilität und das Wachstum gefördert, Risiken gleichzeitig minimiert werden.
Die wichtigste Grundlage der datengetriebenen Entscheidungsfindung bilden die gesammelten Daten. Hierbei muss es sich zum einen um quantitativ ausreichende Daten handeln, die gleichzeitig eine gewisse Qualität versprechen sollten.
Wichtig zu beachten ist zudem, dass es sich bei der datenbasierte Entscheidungsfindung in der Regel nicht um einen Einzelfall, sondern einen laufenden Prozess handelt. Dieser wird kontinuierlich verbessert und mithilfe neuer Daten effektiver gestaltet. Darüber hinaus können verschiedene Tools und Technologien bei der Erkennung von Mustern oder Zusammenhängen behilflich sein.
Wo können datenbasierte Entscheidungen getroffen werden?
Zum Einsatz kommen kann die datenbasierte Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen und Abteilungen eines Unternehmens. So können die Daten dabei helfen, für das Marketing die effektivsten Kampagnen zu ermitteln. Gleichzeitig sind die Daten im Bereich der Finanzen relevant, um etwa ein korrektes Risikomanagement betreiben zu können. Auch die Logistik kann auf die datenbasierten Entscheidungen zurückgreifen, um etwa effizienter zu arbeiten und so den Lagerbestand zu optimieren oder Kosten zu reduzieren.
So helfen Ihnen datengetriebene Entscheidungen
Sachliche und fundierte Entscheidungen zu treffen kann für Führungspositionen in Unternehmen eine große Herausforderung bedeuten. Nur in wenigen Fällen kann das subjektive Empfinden ausgeblendet und rein objektiv eine Entscheidung getroffen werden. Genau hierbei ist die datenbasierte Entscheidungsfindung behilflich.
Die Daten übermitteln keine Emotionen oder Ähnliches. Stattdessen handelt es sich um „nüchterne“ Fakten, die eine Entscheidungsfindung unterstützen. Gerade bei wichtigen Fragen des Unternehmenserfolgs, wie rund um die Steigerung des Profits und der Verkaufszahlen, kann die datengetriebene Entscheidungsfindung eine enorme Hilfe sein.
- Präzise Prognose künftiger Trends: Die Auswertung qualitativer Daten hilft Ihnen dabei, präzise Prognosen zu treffen. Künftige Trends können möglicherweise früh erkannt und Entwicklungen frühzeitig ausgemacht werden. Mögliche Veränderungen im Marktumfeld erfordern so möglicherweise weniger starke Reaktionen.
- Steigerung der Effizienz: Eine präzise Auswertung kann Ihnen dabei helfen, unnötige Kostenstellen und ineffiziente Prozesse aufzudecken. Diese können Sie vereinfachen, Kosten reduzieren und so nachhaltig die Effizienz erhöhen.
- Wettbewerbsvorteil: Durch die datengetriebenen Entscheidungen können Sie sich einen echten Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz verschaffen. Ihre Ressourcen können Sie auf Basis der Entscheidungen gezielter einsetzen, mögliche Chancen erkennen Sie zudem schneller als die Konkurrenz.
Datenbasierte Entscheidungsfindung: So gehen Sie richtig vor
Datengestützte Entscheidungsprozesse sollten Sie präzise und wohlgeplant durchführen. Nachfolgend finden Sie die dafür erforderlichen Schritte:
1.Vision bestimmen
Die Vision des Unternehmens ist die übergeordnete Richtung, auf deren Basis Sie strategische Entscheidungen treffen. Bevor dies möglich ist, müssen Sie eine Vision bestimmen oder sicherstellen, dass Ihnen diese bekannt ist. Alle gesammelten Daten müssen Sie in einen korrekten Kontext bringen können, um deren Wertigkeit korrekt zu bestimmen.
2.Passende Datenquellen ermitteln
Sobald die Vision des Unternehmens bestimmt wurde, können Sie sich an das Sammeln der Daten machen. Zunächst einmal sollten Sie die Frage beantworten können, woher Sie Ihre Daten erhalten. Die passenden Quellen variieren und richten sich danach, auf welches Ziel Sie hinarbeiten.
Verschiedene Tools helfen Ihnen bei der Sammlung der Daten. Für unternehmensinterne Prozesse können Sie so interne Berichte erstellen und auswerten lassen. Gleichzeitig können Sie mithilfe verschiedener Reporting-Tools auch Daten aus unterschiedlichen externen Quellen verarbeiten.
3.Organisation der Daten
Das Sammeln von großen Datenmengen ist nur die berühmte „halbe Miete“. Um diese korrekt auswerten und analysieren zu können, sollten Sie Ihre Daten organisieren. Hilfreich ist es, alle relevanten Daten an einem Ort zu speichern. Gleichzeitig sollten Sie nachvollziehen können, in welcher Verbindung die einzelnen Daten zueinander stehen.
Unter die Arme greifen Ihnen bei diesem Schritt verschiedene Dashboards. Mithilfe dieser Tools können Sie auf einen Blick alle für Sie relevanten Daten überblicken.
4.Datenanalyse
Im Anschluss an die Organisation der Daten folgt die Datenanalyse. Analysiert werden die Daten dahingehend, ob diese wichtige Erkenntnisse für eine zukünftige Entscheidungsfindung beinhalten. So können Sie zum Beispiel Ihre eigenen Daten zur Kundenzufriedenheit analysieren, aber auch die Leistungsdaten von Wettbewerbern.
Hilfreich ist es bei der Datenanalyse, jeweils alle gesammelten Daten zu einem Ziel in einem Block als Ganzes zu betrachten. Werfen Sie lediglich einen Blick auf einzelne Daten verschiedener Quellen, steigt das Risiko, das wichtige Zusammenhänge nicht erfasst werden.
5.Auswertung und Entscheidungsfindung
Die Datenanalyse geht Hand in Hand mit der Auswertung und Entscheidungsfindung. Auch wenn Sie bereits während der Analyse auf interessante und relevante Daten stoßen, sollten Sie die Ergebnisse in aller Ruhe konkretisieren.
Hilfreich ist es dabei, zu prüfen, welche neuen Erkenntnisse aus den neuen Daten gewonnen werden konnten und welche Informationen bereits vorher bekannt waren. Gleichzeitig sollten Sie hinterfragen, wie Ihnen die Informationen konkret bei der Erreichung der Unternehmensziele behilflich sein können.
Vor- und Nachteile der datengetriebenen Entscheidungsfindung
Die datenbasierte Entscheidungsfindung bringt für Unternehmen vor allem Vorteile mit sich. So werden Entscheidungen weniger subjektiv und stärker auf objektiver Basis getroffen. Da die Entscheidung auf klaren Fakten basiert, werden zudem das Vertrauen in die Entscheidungen und die Transparenz in der Entscheidungsfindung erhöht.
Offene Fragen rund um verschiedene Entwicklungen können mithilfe der gesammelten Daten oftmals beantwortet werden, ebenso ist das Setzen von messbaren Zielen möglich. Die Agilität wird ebenfalls erhöht, da Chancen frühzeitig erkannt und Probleme proaktiv identifiziert werden können. Eine Steigerung der generellen Effizienz der Unternehmensprozesse ist zusätzlich möglich.
Ein möglicher Nachteil ist die oftmals ausbleibende Berücksichtigung weiterer Faktoren abseits der gesammelten Daten. Hierzu zählen sämtliche Faktoren, die sich nicht allein aus den Datenmengen ablesen lassen.
Die Wahl der jeweiligen Entscheidung ist bei der datenbasierten Entscheidungsfindung zudem abhängig von der Qualität dieser. Sammeln Sie minderwertige oder falsche Daten, werden Sie keine fundierten Entscheidungen treffen können. Dieses Wissen sollte allen Mitarbeitern bekannt sein. Möglicherweise können deshalb zunächst Schulungen erforderlich sein, um Mitarbeiter mit der selbstbewussten Nutzung der Daten vertraut zu machen.
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Diese Fehler sollten Sie bei der datengetriebenen Entscheidungsfindung vermeiden
Auch bei der datenbasierten Entscheidungsfindung gilt: Übung macht den Meister. Damit Ihnen mögliche Fehler und Missgeschicke möglichst nicht unterlaufen, haben wir typische Fehler für Sie zusammengefasst:
- Historie ist nicht alles: Historische Daten sind interessant und ermöglichen einen spannenden Blick auf die Vergangenheit. Für die datenbasierte Entscheidungsfindung sind diese allein jedoch kein Schlüssel zum Erfolg. Die historischen Daten sollten ausgewertet werden, aber nicht ausschließlich. Stattdessen sollten Sie auf Echtzeit-Daten zurückgreifen können und diese zur richtigen Zeit korrekt auswerten.
- Nicht überall gibt es Muster: Im Kern geht es bei der datenbasierten Entscheidungsfindung darum, Muster, Zusammenhänge und Korrelationen zu entdecken. Wichtig zu bedenken ist dabei, dass diese nicht überall vorhanden sind. Es kann sein, dass Daten keine nennenswerten Erkenntnisse zu Mustern und Zusammenhängen ans Tageslicht fördern. Dies sollten Sie schlichtweg akzeptieren und nicht versuchen, zwangsweise einen Zusammenhang herzuleiten.
- Fördern Sie die Routine: Sie sollten Sich angewöhnen, die datengetriebene Auswertung für die Entscheidungsfindung als festen Bestandteil zu etablieren. Wann immer Sie eine wichtige Entscheidung treffen, sollten Sie Ihr subjektives Empfinden in den Hintergrund stellen können. Sammeln Sie zuerst die relevanten Daten oder überlegen Sie, wie Sie an diese gelangen können. So bringen Sie eine gewisse Routine in die Entscheidungsfindung und etablieren die Datenauswertung als festen Bestandteil.
Fazit Datengetriebene Geschäftsentscheidung
Die datenbasierte Entscheidungsfindung ist ein wichtiger Baustein für den langfristigen Erfolg eines Unternehmens. Oftmals ergeben sich aus der Analyse und Auswertung wichtige Erkenntnisse, die ohne die Daten nicht in die Entscheidungsfindung hätten einfließen können. Im besten Fall hilft Ihnen das Data-Driven Decision-Making dabei, fundierte und objektive Entscheidungen zur richtigen Zeit treffen zu können.
Bedenken Sie jedoch, dass auch Einflussfaktoren außerhalb der Datensätze von Bedeutung sein können. Sie sollten zudem auf qualitativ hochwertige Daten achten. Diese bilden die Grundlage für jede Entscheidung. Nur auf Basis wirklich hochwertiger Daten können Sie gute Entscheidungen im Sinne der Unternehmensziele treffen.
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