Wie uns die richtige Strategie befähigt, Gipfel zu erklimmen

Auf den Spuren Reinhold Messners

• Statistik 1: Knapp 66% aller Versuche, den Mount Everest zu erklimmen, verlaufen erfolgreich. Nicht schlecht, oder?

• Statistik 2: Knapp 85% aller Datenprojekte scheitern. Eine ganze Menge!

Bevor wir nun in Enttäuschung über die verbleibenden 15% erfolgreicher Datenprojekte unsere Computer dank statistisch besserer Aussichten gegen Bergsteiger-Ausrüstung eintauschen, lasst uns einen Blick auf wesentliche Gründe für das Scheitern von Datenprojekten werfen, um es anschließend besser zu machen:

Die Herausforderungen des Berges

Der Weg zur erfolgreichen datengetriebenen Entscheidungsfindung mitsamt seinen Herausforderungen gleicht in vielen Bereichen tatsächlich dem Erklimmen eines Berges.

• So wie Datenlösungen auf den datengetriebenen Reifegrad von Organisationen abgestimmt werden müssen, bedarf es beim Bergaufstieg der Berücksichtigung vorhandener Kenntnisse und Fähigkeiten, um nicht durch übermütiges Handeln das Gleichgewicht zu verlieren (Grund 1).

• Auf dem Weg zum Gipfel gibt es eine beinahe grenzenlose Anzahl von Möglichkeiten, nicht alle führen zum beabsichtigten Ziel: es müssen die richtigen Schritte gewählt werden, um zum Erfolg zu kommen. Ähnlich, wie es bei der Identifizierung von Datenlösungen darum geht, aus der schier endlosen Menge von Anwendungsfällen solche herauszustellen, die realen Mehrwert für die relevanten Entscheidungsträger liefern (Grund 2).

• Gute Vorbereitung und eine konkrete Planung aller Etappen sind notwendig, um den Weg zum Gipfel erfolgreich zu meistern. So, wie eine ganzheitliche Planung des Datenprojekts dazu beiträgt, Struktur zu finden und datengetriebene Entscheidungsfindung erfolgreich entlang deiner Organisation zu institutionalisieren (Grund 3).

Wie schaffen wir es nun, einen Weg zu finden, der unser Datenprojekt so steuert, dass wir die Risiken in den Griff bekommen und erfolgreich den Gipfel erklimmen?

Der Weg zum Gipfel: die Entwicklung einer Datenstrategie

Es bedarf der Entwicklung einer Datenstrategie. Als strategischer Leitfaden navigiert sie uns allen Herausforderungen zum Trotz nach oben. Die nachfolgenden Ausführungen sollen die einzelnen Bestandteile auf dem Weg zur Entwicklung einer Datenstrategie aufzeigen. Vom Data Maturity Audit nähern wir uns über das Konzept des Data Thinkings unserem Ziel, der Data Strategy Roadmap.

Schritt 1: Data Maturity Audit

Um eine Datenstrategie zu entwickeln, fangen wir damit an, unseren Startpunkt am Berg zu finden. Wenn wir uns bereits kurz vor Erklimmung des Gipfels befinden, sind andere nächste Schritte sinnvoll als bei der Vorbereitung unten im Dorf.

Unser GPS-Gerät ist der Data Maturity Audit. In ihm werden anhand verschiedener Faktoren die bestehenden Fähigkeiten zur datengetriebenen Entscheidungsfindung bewertet und mit Best-Practice-Lösungen verglichen. Durch die Lücke zwischen aktuellem Status und Best Practice können wir den Reifegrad (Maturity) der datengetriebenen Entscheidungsfindung deiner Organisation herausstellen.

Dabei geht es um weit mehr als das technische Setup. So wenig Schneestiefel, Kompass und Steigeisen allein dazu befähigen, den Berg zu erklimmen, verhält es sich gleichermaßen mit der isolierten Implementierung technischer Best-Practice-Lösungen. Datenprojekte müssen stets ganzheitlich betrachtet werden und so gehen wir den Data Maturity Audit an:

• Datenorganisation: Weiß jeder, was unter Flanke, Grat und Joch gemeint ist? Oder hat jeder seine eigene Interpretation, wenn der Bergführer schreit?
  
• Data Skills: Erster Boulderkurs eine Woche her oder bereits zwei Mal auf dem Mount Everest gewesen?
  
• Daten Tools & Plattformen: Flip-Flops und T-Shirt dabei oder bereits mit Bergschuhen und Eispickel ausgestattet?
  
• Data Governance: Wisst ihr euch am Berg zu sichern oder Versuch der Risikovariante ohne Gurt und Seil?
  
• Datenkultur: Wollt ihr unbedingt zum Gipfel oder reicht auch ein Souvenir, sollte es anfangen zu schneien?
  
• Data Analytics: Steht ihr hochmotiviert am Startpunkt oder geht es darum, Hilfe für den letzten steilen Anstieg zu holen?
  

Anhand der genannten Themenbereiche – übersetzt in den Bereich datengetriebener Entscheidungsfindung – können wir herausfinden, an welcher Position ihr euch am Berg befindet und was es auf eurem weiteren Aufstieg zu beachten gilt.

Mit dem Data Maturity Audit haben wir also die Rahmenbedingungen für die anstehenden Dateninitiativen gesetzt. Wir wissen, ob ihr bereits Data-Science-ready seid oder der Bedarf zuallererst in grundlegenden Dashboards und Reports besteht. Können einschätzen, welche Schulungen den Weg begleiten sollten und welche Erweiterungen in der Toollandschaft sinnvoll erscheinen. Ein Absturz durch Übermut ist ausgeschlossen. Abbau Risikopunkt 1? Check!

Schritt 2: Data Thinking

Nun geht es im nächsten Schritt darum, die konkreten Anwendungsfälle zu finden, die eure Organisation Stück für Stück, euch als Bergsteiger:in Schritt für Schritt, weiter zum Ziel bringen.

Um das zu schaffen, geht’s ins Data Thinking. Hierbei geht es darum, konkrete Datenlösungen zu entwickeln, welche realen Mehrwert in eurer täglichen Entscheidungsfindung stiften. Während wir im Data Maturity Audit noch unsere Position am Berg abgesteckt haben, geht es nunmehr um die einzelnen Schritte auf dem Weg nach oben.

Gemeinsam identifizieren wir konkrete Bedürfnisse entlang eurer Wertschöpfungskette und stellen Potenziale heraus, wie Daten euch das Leben vereinfachen können. Angefangen bei der vereinfachten Visualisierung vormalig zeitaufwendig erstellter Reports bis zum vollständig automatisierten Beschaffungsprozess – so unterschiedlich Schritte am Berg sein können, so unterschiedlich die für euch passenden Datenlösungen. Unsere Data Thinking Methodik teilt sich in drei aufeinander aufbauende Themenbereiche auf:

Durch die Diskussion relevanter Fragestellungen in jedem Themenbereich können wir sicherstellen, dass nur solche Datenlösungen infrage kommen, welche den Zielen und Bedürfnissen eurer Organisation entsprechen. Durch frühzeitige Beteiligung relevanter Entscheidungsträger ist sichergestellt, dass Datenlösungen stets so konzipiert sind, ihren Anwendern eine erfolgreiche Nutzung zu ermöglichen. Aus der Vielzahl von Möglichkeiten identifizieren wir die business-relevanten. Abbau Risikopunkt 2? Check!

Schritt 3: Data Strategy Roadmap

Allerdings ist Vorsicht geboten: ein zu großer Sprung am Anfang des Berges birgt die Gefahr eines Absturzes. Entsprechend sollten Datenlösungen stets im Einklang mit dem Reifegrad eurer Organisation gewählt werden. Um dies sicherzustellen, gilt es, die Vielzahl möglicher Schritte in eine sinnvolle Reihenfolge zu bringen.

Dafür bewerten wir die im Data Thinking skizzierten Datenlösungen im nächsten Schritt hinsichtlich ihrer Potenziale und Machbarkeit. Wir gruppieren sie und ordnen sie konkreten Projekten zu. So können wir unsere Schritte effizient und logisch planen: Wir wissen, welche Projekte wann Sinn machen und wie es uns gelingt, durch sinnvolle Kombinationen Abkürzungen auf dem Weg nach oben zu finden. Unsere Schrittfolge ordnen wir nun in eine Data Strategy Roadmap ein, der Landkarte unseres Berges. Sie dient uns als Navigation auf dem Weg zum Gipfel und stellt sicher, dass auf jede Etappe die sinnvolle nächste folgt. Abbau Risikopunkt 3? Check!

Am Gipfel angekommen

So entsteht aus dem Data Maturity Audit, dem Data Thinking und der Data Strategy Roadmap eine ganzheitliche Datenstrategie, die alle drei Risikofelder zum Scheitern von Datenprojekten abzubauen vermag.

• Durch den Data Maturity Audit können wir den Reifegrad datengetriebener Entscheidungsfindung im Unternehmen identifizieren und die Rahmenbedingungen für nachfolgende Datenprojekte festlegen. Unsere Position am Berg.

• Data Thinking hilft uns dabei, genau die Anwendungsfälle herauszustellen, die realen Mehrwert für das Business generieren, mitsamt frühzeitiger Einbindung relevanter Entscheidungsträger. Die richtigen Schritte nach oben.

• Die Data Strategy Roadmap navigiert uns entlang unserer herausgestellten Datenlösungen und gibt uns die planerische Hilfestellung zur Erreichung der Ziele. Unsere strategische Landkarte.

Möchtest du auch in deiner Organisation eine Datenstrategie aufbauen? Deine Position am Berg bestimmen und wissen, wie es weiter nach oben geht?

Dann zögere nicht, uns zu kontaktieren. Wir freuen uns auf dich!