Nur wer radikal dateninspiriert handelt, wird künftig relevant bleiben

Die meisten Unternehmen unterschätzen immer noch das transformative Potenzial ihrer Daten – und gefährden damit ihre Zukunftsfähigkeit.

In vielen Unternehmen werden Daten bis heute vor allem als Nebenprodukt von Prozessen betrachtet, ein Mittel zur punktuellen Effizienzsteigerung oder Optimierung bestehender Abläufe. Traditionelle Denkmuster behandeln Daten oftmals als bloße Rohstoffe, deren Wert erst durch isolierte Analysen entsteht. Doch in einer vernetzten, dynamischen und zunehmend komplexen Welt reicht es nicht mehr aus, nur bestehende Prozesse zu optimieren oder kurzfristige Einsichten aus Daten zu gewinnen. Daten sind kein Nebenprodukt der Digitalisierung, sondern der entscheidende Hebel, um Unternehmen ganzheitlich und nachhaltig zu transformieren.

Von punktueller Optimierung zur strategischen Transformation

Organisationen durchlaufen in der Regel die nachfolgenden vier Reifegradzustände zur dateninspirierten Kultur:

▸ Data to Insight
Daten werden gesammelt und analysiert, um Erkenntnisse zu gewinnen. Diese bleiben jedoch oft isoliert, wirkungslos und ohne nachhaltige Wirkung, da sie nicht konsequent in Handlungen übersetzt werden.

▸ Data to Impact
Erkenntnisse aus Datenanalysen werden systematisch in konkrete operative Maßnahmen umgesetzt. Die erzielten Verbesserungen bleiben allerdings häufig punktuell begrenzt und innerhalb bestehender Strukturen verhaftet.

▸ Data to Change
Daten werden eingesetzt, um bestehende Prozesse, Strukturen und Verantwortlichkeiten grundlegend zu hinterfragen und neu zu gestalten. Diese Stufe fordert Unternehmen auf, ihre Wertschöpfung und Organisationsmodelle radikal neu zu denken.

▸ Data to Transform
Die höchste Reifestufe nutzt Daten, um das gesamte Geschäftsmodell, die Unternehmenskultur und die organisatorischen Strukturen vollständig neu auszurichten. Unternehmen werden hierbei vom Kunden her vollkommen neu gedacht, wobei Daten und Prozesse eine untrennbare Symbiose eingehen. Diese Stufe ermöglicht nachhaltige strategische Agilität und Innovationskraft.

Die Realität in heutigen Organisationen

Die Realität in den meisten Unternehmen sieht jedoch noch anders aus: Viele Unternehmen bleiben in den ersten zwei Reifestufen dateninspirierter Entwicklung – „Data to Insight“ und „Data to Impact“ – hängen. Bei „Data to Insight“ werden aus Daten zwar Erkenntnisse gewonnen, doch diese bleiben oft ohne Wirkung. Solche Erkenntnisse verkommen dann zur teuren Dekoration, wenn sie nicht aktiv in strategische Maßnahmen umgesetzt werden. Die nächste Stufe, „Data to Impact“, bedeutet zwar eine tatsächliche Umsetzung von Erkenntnissen in operative Verbesserungen, aber diese Optimierungen bleiben punktuell und in bestehenden Prozessen verhaftet. Früher oder später stößt ein rein operativer Ansatz an seine Grenzen, da die strukturellen Rahmenbedingungen und etablierten Prozesse die weitere Entwicklung behindern.

Die eigentlich erforderlichen Reifestufen, „Data to Change“ und „Data to Transform“, werden selten erreicht. Bei „Data to Change“ geht es nicht mehr nur darum, bestehende Abläufe zu verbessern. Stattdessen werden grundlegende Annahmen zu Wertschöpfung, Risikomanagement und Organisationsstruktur radikal hinterfragt und auf Basis neuer dateninspirierter Erkenntnisse neu gestaltet. „Data to Transform“ geht sogar noch weiter: Hier verändern Daten und KI nicht nur Abläufe oder Strukturen, sondern auch Geschäftsmodelle, die Unternehmenskultur und das Verständnis der Organisation selbst. Daten werden zu einem strategischen Dreh- und Angelpunkt, von dem aus das gesamte Unternehmen neu gedacht und kundenzentriert ausgerichtet wird.

Hürden auf dem Weg zur dateninspirierten Organisation

Doch warum gelingt es Unternehmen nur selten, diese Reifestufen zu erklimmen?

Ein wesentlicher Grund liegt darin, dass Unternehmen zwar Schlagwörter wie Datendemokratisierung propagieren, aber diese nicht konsequent und realistisch umsetzen. Datendemokratisierung bedeutet mehr als nur breiteren Datenzugriff. Ohne Investitionen in Datenkompetenz, in klare Verantwortlichkeiten und eine robuste Infrastruktur führt die bloße Verteilung von Daten zu Fehlinterpretationen und inkonsistenten Ergebnissen. Datenqualität wird ebenfalls zu oft unterschätzt, obwohl schlechte Daten die Grundlage jeder KI-basierten Entscheidung untergraben. Viele Unternehmen behandeln Datenmanagement ähnlich wie Zahnseide: Sie wissen um dessen Wichtigkeit, handeln aber nur sporadisch und inkonsequent. Verantwortlichkeiten sind häufig fragmentiert, und Anreize für qualitativ hochwertige Daten fehlen oft komplett. Die IT-Strategie ist nicht auf Datendurchgängigkeit und Silofreiheit prozessorientiert ausgerichtet und Arbeitsteilung wird immer noch in klassischen Boxen (Abteilungen) organisiert.

Von Schlagworten zur echten Datenstrategie

Viele Unternehmen behandeln Datenstrategien wie austauschbare Vorlagen. Schlagworte wie „KI zuerst“, „Daten demokratisieren“ oder „Data Governance“ wirken beliebig und sind leicht kopierbar. Echte strategische Transformationen erfordern aber keine Vorlagen, sondern eine radikale, organisationsspezifische Auseinandersetzung mit grundlegenden Fragen: Welche einzigartigen Geschäftsprobleme wollen wir mithilfe von Daten lösen? Was ist unsere strategische Zielsetzung, und wie verknüpfen wir Daten, Prozesse und KI mit unserem Geschäftsmodell, unserer Kultur und im besonderen mit den Bedürfnissen unserer Kunden?

Fazit: Radikal umdenken – oder irrelevant werden

Unternehmen, die diese transformative Herausforderung annehmen, gestalten aktiv ihre Zukunft. Unternehmen, die es nicht tun, werden früher oder später irrelevant – egal, wie fortschrittlich sie technologisch erscheinen mögen.

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