Die Gesellschaft hat das Konzept der „Intuition“ – einfach zu wissen, wann etwas richtig oder falsch ist – mit einer enormen Menge an Prestige, Bedeutung und Einfluss erfüllt.Tatsächlich verlassen sich laut einigen Studien mehr als die Hälfte der Amerikaner auf ihren „Bauch“, um zu entscheiden, was sie glauben sollen, selbst wenn sie mit Beweisen konfrontiert werden, die für das Gegenteil sprechen.

Das Konzept der Intuition ist im modernen Leben so romantisiert worden, dass es jetzt ein Teil davon ist, wie viele Menschen über die „Genies“ unserer Generation sprechen und sie verstehen. In der Wissenschaft zum Beispiel wird Albert Einstein oft mit den Worten zitiert: „Der intuitive Geist ist ein heiliges Geschenk“, und in der Wirtschaft wird Steve Jobs mit den Worten zitiert: „Haben Sie den Mut, Ihrem Herzen und Ihrer Intuition zu folgen.“Obwohl Intuition ein hilfreiches Werkzeug sein kann, wäre es ein Fehler, alle Entscheidungen auf ein bloßes Bauchgefühl zu stützen.Während Intuition eine Ahnung oder einen Funken liefern kann, der Sie auf einen bestimmten Weg bringt, ist es durch Daten, die Sie überprüfen, verstehen und quantifizieren. Laut einer von PwC durchgeführten Umfrage unter mehr als 1.000 Führungskräften melden stark datengetriebene Unternehmen dreimal häufiger signifikante Verbesserungen bei der Entscheidungsfindung als diejenigen, die weniger auf Daten angewiesen sind.

Sind Sie daran interessiert zu erfahren, wie datengesteuerte Entscheidungsfindung es Ihnen ermöglichen kann, ein effektiverer Unternehmer oder Mitglied Ihrer Organisation zu sein? Im Folgenden finden Sie Informationen zu den Vorteilen einer datengesteuerteren Vorgehensweise sowie eine Reihe von Schritten, die Sie unternehmen können, um Ihre Prozesse analytischer zu gestalten.

Was ist datengesteuerte Entscheidungsfindung?

Datengesteuerte Entscheidungsfindung (manchmal abgekürzt als DDDM) ist der Prozess der Verwendung von Daten, um Ihren Entscheidungsprozess zu informieren und eine Vorgehensweise zu validieren, bevor Sie sich dazu verpflichten.

In der Wirtschaft wird dies in vielen Formen gesehen. Beispielsweise kann ein Unternehmen:

• Sammeln Sie Umfrageantworten, um Produkte, Dienstleistungen und Funktionen zu identifizieren, die ihre Kunden wünschen
• Führen Sie Benutzertests durch, um zu beobachten, wie Kunden dazu neigen, ihr Produkt oder ihre Dienstleistungen zu nutzen, und um potenzielle Probleme zu identifizieren, die vor einer vollständigen Veröffentlichung behoben werden sollten
• Starten Sie ein neues Produkt oder eine neue Dienstleistung in einem Testmarkt, um das Wasser zu testen und zu verstehen, wie ein Produkt auf dem Markt abschneiden könnte
• Analysieren Sie Verschiebungen in demografischen Daten, um kann in die der Entscheidungsprozess hängt von einer Reihe von Faktoren ab, z. B. Ihren Geschäftszielen und der Art und Qualität der Daten, auf die Sie zugreifen können.

  Die Sammlung und Analyse von Daten spielt seit langem eine wichtige Rolle in Unternehmen und Organisationen auf Unternehmensebene. Da die Menschheit jedoch täglich mehr als 2,5 Trillionen Byte an Daten generiert, war es für Unternehmen jeder Größe noch nie einfacher, Daten zu sammeln, zu analysieren und in echte, umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Obwohl datengesteuerte Entscheidungsfindung in Unternehmen in der einen oder anderen Form seit Jahrhunderten existiert, ist es ein wahrhaft modernes Phänomen.

  Beispiele für datengesteuerte Entscheidungsfindung

  Die größten und erfolgreichsten Unternehmen von heute nutzen Daten zu ihrem Vorteil, wenn sie wichtige Geschäftsentscheidungen treffen. Um besser zu verstehen, wie Ihre Organisation Datenanalysen in ihren Entscheidungsprozess integrieren kann, betrachten Sie die Erfolgsgeschichten dieser bekannten Unternehmen.

  Führungskräfteentwicklung bei Google

  Google konzentriert sich stark auf das, was es als „People Analytics“ bezeichnet.“ Im Rahmen einer seiner bekannten People Analytics-Initiativen, Project Oxygen, hat Google Daten aus mehr als 10.000 Leistungsbeurteilungen gewonnen und die Daten mit den Mitarbeiterbindungsraten verglichen. Google nutzte die Informationen, um gängige Verhaltensweisen von Hochleistungsmanagern zu identifizieren, und erstellte Schulungsprogramme, um diese Kompetenzen zu entwickeln. Diese Bemühungen erhöhten die mittleren Favorabilitätswerte für Manager von 83 Prozent auf 88 Prozent.

  Immobilienentscheidungen bei Starbucks

  Nachdem 2008 Hunderte von Starbucks-Standorten geschlossen wurden, versprach der damalige CEO Howard Schultz, dass das Unternehmen einen analytischeren Ansatz zur Identifizierung zukünftiger Geschäftsstandorte verfolgen werde.

  Starbucks arbeitet jetzt mit einem Standortanalyseunternehmen zusammen, um mithilfe von Daten wie demografischen Daten und Verkehrsmustern ideale Geschäftsstandorte zu ermitteln. Die Organisation berücksichtigt auch die Beiträge ihrer regionalen Teams, bevor sie Entscheidungen trifft. Starbucks verwendet diese Daten, um die Erfolgswahrscheinlichkeit für einen bestimmten Standort zu bestimmen, bevor eine neue Investition getätigt wird.

  Umsatzsteigerung bei Amazon

  Amazon verwendet Daten, um zu entscheiden, welche Produkte sie Kunden basierend auf ihren vorherigen Käufen und Mustern im Suchverhalten empfehlen sollten. Anstatt blind ein Produkt vorzuschlagen, nutzt Amazon Datenanalyse und maschinelles Lernen, um seine Empfehlungs-Engine voranzutreiben. McKinsey schätzte, dass im Jahr 2017 35 Prozent der Verbraucherkäufe von Amazon an das Empfehlungssystem des Unternehmens gebunden sein könnten.

  Vorteile der datengesteuerten Entscheidungsfindung

  Sie treffen sicherere Entscheidungen

  Sobald Sie mit dem Sammeln und Analysieren von Daten beginnen, werden Sie wahrscheinlich feststellen, dass es einfacher ist, eine sichere Entscheidung über praktisch jede geschäftliche Herausforderung zu treffen, egal ob Sie sich entscheiden, ein Produkt auf den Markt zu bringen oder einzustellen, Ihre Marketingbotschaft anzupassen, in einen neuen Markt einzusteigen oder etwas ganz anderes.

  Daten erfüllen mehrere Rollen. Auf der einen Seite dient es dazu, das, was derzeit existiert, zu vergleichen, wodurch Sie die Auswirkungen, die jede Entscheidung, die Sie treffen, auf Ihr Unternehmen haben wird, besser verstehen können.

  Darüber hinaus sind Daten logisch und konkret in einer Weise, die Bauchgefühl und Intuition einfach nicht sind. Indem Sie die subjektiven Elemente aus Ihren Geschäftsentscheidungen entfernen, können Sie Vertrauen in sich selbst und Ihr Unternehmen als Ganzes schaffen. Dieses Vertrauen ermöglicht es Ihrem Unternehmen, sich voll und ganz auf eine bestimmte Vision oder Strategie festzulegen, ohne übermäßig besorgt zu sein, dass die falsche Entscheidung getroffen wurde.

  Nur weil eine Entscheidung auf Daten basiert, bedeutet das nicht, dass sie immer richtig ist. Während die Daten ein bestimmtes Muster zeigen oder ein bestimmtes Ergebnis nahelegen können, wäre jede auf den Daten basierende Entscheidung ungenau, wenn der Datenerfassungsprozess oder die Interpretation fehlerhaft ist. Aus diesem Grund sollten die Auswirkungen jeder Geschäftsentscheidung regelmäßig gemessen und überwacht werden.

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  Sie werden proaktiver

  Wenn Sie zum ersten Mal einen datengesteuerten Entscheidungsprozess implementieren, ist dies wahrscheinlich reaktionärer Natur. Die Daten erzählen eine Geschichte, auf die Sie und Ihre Organisation dann reagieren müssen.

  Obwohl dies für sich genommen wertvoll ist, ist es nicht die einzige Rolle, die Daten und Analysen in Ihrem Unternehmen spielen können. Mit genügend Übung und den richtigen Datentypen und —mengen ist es möglich, diese proaktiver zu nutzen, indem Sie beispielsweise Geschäftsmöglichkeiten identifizieren, bevor Ihre Konkurrenz dies tut, oder Bedrohungen erkennen, bevor sie zu ernst werden.

  Sie können Kosteneinsparungen erzielen

  Es gibt viele Gründe, warum ein Unternehmen in eine Big-Data-Initiative investieren und seine Prozesse stärker datengesteuert gestalten möchte. Laut einer kürzlich von NewVantage Partners für den Harvard Business Review durchgeführten Umfrage unter Fortune-1.000-Führungskräften unterscheiden sich diese Initiativen in ihren Erfolgsraten.

  Eine der wirkungsvollsten Initiativen ist laut der Umfrage die Verwendung von Daten zur Kostensenkung. Von den Organisationen, die Projekte zur Kostensenkung gestartet haben, haben mehr als 49 Prozent einen Mehrwert aus ihren Projekten gesehen. Andere Initiativen haben eher gemischte Ergebnisse gezeigt.“Big Data wird bereits genutzt, um die betriebliche Effizienz zu verbessern“, sagte Randy Bean, CEO und Managing Partner des Beratungsunternehmens NewVantage Partners, bei der Bekanntgabe der Ergebnisse der Umfrage. „Und die Fähigkeit, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der neuesten aktuellen Informationen zu treffen, wird schnell zur Mainstream-Norm.“

  

  Mehr Datengesteuert

  Wenn Sie das Ziel haben, in Ihrem Geschäftsansatz datengesteuerter zu werden, können Sie viele Schritte unternehmen, um dieses Ziel zu erreichen. Hier sehen Sie einige Möglichkeiten, wie Sie Ihre täglichen Aufgaben mit einer analytischen Denkweise angehen können.

  Überall nach Mustern suchen

  Die Datenanalyse ist im Kern der Versuch, ein Muster innerhalb oder eine Korrelation zwischen verschiedenen Datenpunkten zu finden. Aus diesen Mustern und Korrelationen können Erkenntnisse und Schlussfolgerungen gezogen werden.

  Der erste Schritt, um datengetriebener zu werden, ist die bewusste Entscheidung, analytischer zu sein – sowohl im geschäftlichen als auch im persönlichen Leben. Dies mag zwar einfach erscheinen, erfordert jedoch Übung.

  Egal, ob Sie im Büro über Finanzberichte gießen, im Supermarkt in der Schlange stehen oder im Zug pendeln, suchen Sie nach Mustern in den Daten um Sie herum. Sobald Sie diese Muster bemerkt haben, üben Sie, Erkenntnisse zu extrapolieren, und versuchen Sie, Schlussfolgerungen zu ziehen, warum sie existieren. Diese einfache Übung kann Ihnen helfen, sich selbst zu trainieren, um in anderen Bereichen Ihres Lebens datengesteuerter zu werden.

  Binden Sie jede Entscheidung an die Daten zurück

  Wann immer Sie mit einer Entscheidung konfrontiert werden, sei es geschäftlicher oder persönlicher Natur, tun Sie Ihr Bestes, um sich bei der Festlegung einer Vorgehensweise nicht auf Bauchgefühl oder vergangenes Verhalten zu verlassen. Bemühen Sie sich stattdessen bewusst, eine analytische Denkweise anzuwenden.

  Identifizieren Sie, welche Daten Ihnen zur Verfügung stehen, um Ihre Entscheidung zu treffen. Wenn keine Daten vorhanden sind, überlegen Sie, wie Sie sie selbst sammeln können. Sobald Sie die Daten haben, analysieren Sie sie und verwenden Sie alle Erkenntnisse, um Ihre Entscheidung zu treffen. Wie bei der Mustererkennungsübung besteht die Idee darin, sich genügend Übung zu verschaffen, damit die Analyse zu einem natürlichen Bestandteil Ihres Entscheidungsprozesses wird.

  Visualisieren Sie die Bedeutung hinter den Daten

  Datenvisualisierung ist ein großer Teil des Datenanalyseprozesses. Es ist fast unmöglich, aus einer Zahlentabelle eine Bedeutung abzuleiten. Durch die Erstellung ansprechender Visualisierungen in Form von Diagrammen und Grafiken können Sie schnell Trends erkennen und Rückschlüsse auf die Daten ziehen.

  Machen Sie sich mit gängigen Datenvisualisierungstechniken und -tools vertraut und üben Sie das Erstellen von Visualisierungen mit jeder Form von Daten, die Ihnen zur Verfügung stehen. Dies kann so einfach sein wie das Erstellen eines Diagramms, um Ihre monatlichen Ausgabengewohnheiten zu visualisieren und Schlussfolgerungen aus der Visualisierung zu ziehen. Anhand dieser Erkenntnisse können Sie dann ein persönliches Budget für den nächsten Monat erstellen. Nach Abschluss dieser Übung haben Sie erfolgreich eine datengesteuerte Entscheidung getroffen.

  Erwägen Sie, sich weiterzubilden

  Wenn Ihnen die Idee unangenehm ist, selbst zu lernen, wie Sie Daten in Ihren Entscheidungsprozess einbeziehen können, gibt es eine Reihe von Bildungsoptionen, die Sie verfolgen können, um die für den Erfolg erforderlichen datenwissenschaftlichen Fähigkeiten zu entwickeln.

  Welche Option am sinnvollsten ist, hängt von Ihren persönlichen und beruflichen Zielen ab. Beispielsweise könnten sich Personen, die eine ernsthafte berufliche Veränderung in Betracht ziehen, für einen Master-Abschluss mit Schwerpunkt Datenanalyse oder Datenwissenschaft entscheiden. Aber für alle anderen könnte es ausreichen, einfach einen Online-Business-Analytics- oder Data-Science-Kurs zu belegen, um die Grundlage für den Erfolg zu legen.

  Verwenden von Daten zur Beantwortung kritischer Fragen

  Datengesteuerte Entscheidungsfindung bietet zwar viele Vorteile, es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Sie keinen Alles-oder-Nichts-Ansatz wählen müssen, um dorthin zu gelangen. Wenn Sie klein anfangen, Ihre Leistung vergleichen, alles dokumentieren und im Laufe der Zeit anpassen, können Sie datengesteuerter werden und in Ihrem Unternehmen erfolgreich sein.

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  Dieser Beitrag wurde am 19.Februar 2021 aktualisiert. Es wurde ursprünglich am August 26, 2019 veröffentlicht.