Ein Matt zeigt für einen anderen mit dem Finger auf etwas, umgeben von Illustrationen zu Daten.

Bisher stützen laut KPMG noch wenige CEOs ihre Entscheidungen auf die eigenen Unternehmensdaten. Bild: Daimler; Illustration: Andreas Croonenbroeck

Das Leitmotiv des langjährigen Intel-Chefs und Managementgurus Andy Grove lautete: „Was man nicht messen kann, kann man nicht managen“. Er war verliebt in Zahlen als Basis für seine Führungsvorgaben. Jedes Businessziel musste in einer Zahl messbar sein. 1975 sagte er in einem Managementkurs: „Ob man sein Ziel erreicht hat oder nicht, muss man an einer Zahl ablesen können – nur so verhindert man Diskussionen und Verfälschungen.“ Grove war ein Datengenie, jemand, der keine ähnliche Datenkompetenz aufweisen konnte, hatte einen schweren Stand. Dabei waren damals die Datenauswertungen der BI-Programme im Vergleich zur Gegenwart sehr bescheiden. Doch mit Big Data haben datenaffine Gurus die Management-Etagen nicht nur in der Autoindustrie für sich vereinnahmt.

„Die Zeiten, in denen ein ,Hippo‘ bestimmte, was gemacht werden muss, gehen zu Ende“, prophezeite Andrew McAfee vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) schon im Jahr 2013. Ein „Hippo“ war für ihn „The Highest Paid Person's Opinion“ (die Meinung des Bestverdieners). Und er hat Recht behalten. Die Marktforscher von IDC berichten in einer aktuellen Studie, dass 57 Prozent der Unternehmen, die über die modernsten Analyseprogramme verfügen, auch bei den Businessentscheidungen auf den vordersten Plätzen zu finden sind. Folglich nimmt der Businessdruck auf qualifizierte Datenanalysen zu. Forrester berichtet, dass die Firmen, die bereits gute Erfahrungen mit Analyse-Tools haben, ihre Datenstrategiebudgets verdoppeln oder sogar verdreifachen wollen.

Wichtigste Voraussetzung für Digitalisierungsstrategie

Datenkompetenz ist insbesondere für die Autoindustrie wichtig. In einer Untersuchung des Bundesverbandes Digitale Wirtschaft (BVDW) über die Zukunft der Automobilbranche kommt der BVDW-Experte Gabriel Seiberth zu dem Schluss: „Für die Fahrzeughersteller ergeben sich enorme Geschäftspotenziale – und Datenkompetenz wird entscheidend beeinflussen, welche Player im Markt davon am stärksten profitieren.“ Auch Volkswagen-Konzernchef Herbert Diess hat wiederholt vom grundlegenden Wandel berichtet, dass sich das Geschäftsmodell der Autohersteller zu Unternehmen mit hoher Software- und Datenkompetenz wandeln muss. Doch das setzt voraus, dass die Mitarbeiter entsprechend qualifiziert sind.

„Datenkompetenz ist eine der wichtigsten Voraussetzungen für jede Digitalisierungsstrategie“, heißt es dazu bei Gartner. Deren Umfrage unter den Chief Data Officers hat ergeben, dass 80 Prozent von ihnen die mangelnde Datenkompetenz in ihrer Firma als größtes Hindernis für ihre Arbeit sehen. Gartner-Analystin Valerie Logan vergleicht die mangelnde Datenkompetenz mit dem Turmbau zu Babel. „Was nutzt es, wenn die Datenanalysten mit ihren Programmen und Auswertungen den Fachbereichen wichtige Businessinformationen liefern, wenn diese dort nicht verstanden werden“, schreibt sie in einem Bericht über dieses Problem. Sie geht davon aus, dass bei mindestens der Hälfte aller Unternehmen nicht genügend Datenkompetenz vorhanden ist, um den Wert der vorhandenen Daten auszuschöpfen. Und die Situation wird sich weiter verschärfen.

Aus einem Bericht des World Economic Forum zum Thema „The Future of Jobs“ geht hervor, dass technologiebasierte Arbeiten mit speziellen Datenanalysen und technischen Funktionen in den kommenden Jahren erheblich zunehmen werden. Von der Beschaffung über die Produktion bis hin zu Marketing, Verkauf und Wartung – überall kommen Programme mit künstlicher Intelligenz zum Einsatz, die den Managern wichtige Entscheidungshilfen an die Hand geben. Oder besser gesagt: vor Augen führen. Und das bedeutet, dass sie mit Statistiken, Balken- und Tortendiagrammen problemlos umgehen können.

Auf dem Weg zur Analytics Economy

Doch der Weg dahin ist noch steinig. Eine weltweite Umfrage des Beratungsunternehmens KPMG unter CEOs hat ergeben, dass nur ein Drittel von ihnen die eigenen Unternehmensdaten für glaubwürdig hält und seine Entscheidungen darauf stützt. Die anderen zwei Drittel ignorieren die meisten Informationen, die sie von ihren Data-Analysten erhalten. Das auf entsprechende Analysen spezialisierte Unternehmen Qlik hat zu diesem Thema einen entsprechenden Datenkompetenz-Index entwickelt. Dieser unterscheidet Unternehmen danach, inwieweit die Mitarbeiter an ihren Arbeitsplätzen über die für sie notwendigen Daten verfügen – und ob sie in der Lage sind, diese Daten auch für ihre Entscheidungen zu nutzen. Der Trend zeigt: Unternehmen, die im oberen Drittel des Data-Literacy-Index liegen, weisen einen um drei bis fünf Prozent höheren Unternehmenswert auf.

Darüber hinaus bedeutet eine verbesserte Datenkompetenz auch eine positive Korrelation mit anderen Messgrößen der Unternehmensleistung, einschließlich Bruttomarge oder Umsatzrendite. Beim weltweiten Ländervergleich liegt Singapur mit einem Wert von 84,1 an der Spitze. Das Vereinigte Königreich folgt mit 81,3 auf Platz zwei, Deutschland mit 79 Indexpunkten auf Platz drei und damit noch vor Frankreich (77,3) sowie Indien und den USA (beide 72,6). „Wer es versteht, souverän mit Daten umzugehen, das Relevante in ihnen zu erkennen und mit validen Daten verständlich zu argumentieren, der wird zum Mitgestalter einer echten Analytics Economy: einer Digitalwirtschaft, die traditionelle Geschäftsmodelle transformiert und neue, datengetriebene Möglichkeiten hervorbringt“, sagt Wolfgang Kobek Senior Vice President EMEA bei Qlik.

Accenture, Qliks Partner im Data-Literacy-Projekt, zeigt bereits Lösungswege auf: „Viele Unternehmen müssen ihren Ansatz zur Verwaltung von Daten, zu deren Analyse und zur datengetriebenen Entscheidungsfindung überdenken. Das bedeutet, den Mitarbeitern passende Werkzeuge, Schulungen und Kompetenzen zur Verfügung zu stellen, so dass sie die Möglichkeiten auch wirklich nutzen können, die sich aus dem Umgang mit ihren Daten ergeben“, sagt Sanjeev Vohra, Group Technology Officer und globaler Leiter der Data Business Group von Accenture.

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