Schaffung einer datengesteuerten Organisation

Vorwort

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

Zusammenfassung

In diesem Buch gehe ich auf zwei zentrale Fragen ein:

• Was bedeutet es für eine Organisation, datengesteuert zu sein?
• Wie kommt eine Organisation dorthin?

Viele Organisationen denken, dass sie datengesteuert sind, nur weil sie viele Berichte erstellen oder viele Dashboards haben. Obwohl diese Aktivitäten Teil der Arbeit einer Organisation sind, sind sie in der Regel rückwärtsgewandt. Das heißt, sie sind oft eine Erklärung vergangener oder aktueller Fakten ohne viel Kontext, ohne kausale Erklärung, warum etwas passiert ist oder nicht, und ohne Empfehlungen, was als Nächstes zu tun ist. Kurz gesagt, sie geben an, was passiert ist, aber sie sind nicht präskriptiv. Als solche haben sie nur einen begrenzten Nutzen.

Betrachte im Gegensatz dazu eher zukunftsorientierte Analysen, wie z.B. Prognosemodelle, die die Werbeausgaben oder die Auffüllung der Lieferkette optimieren oder die Kundenabwanderung minimieren. Dabei geht es um die Beantwortung der "Warum"-Fragen - oder allgemeiner gesagt, um die "W-Fragen": wer, was, wann, warum und wo -, um Empfehlungen und Vorhersagen und um die Erzählung der Ergebnisse. In einer datengesteuerten Organisation sind sie häufig ein wichtiger Faktor. Diese Erkenntnisse und Empfehlungen haben, wenn sie umgesetzt werden, einen großen Einfluss auf das Unternehmen.

Solche Erkenntnisse setzen jedoch voraus, dass die richtigen Daten gesammelt werden, dass die Daten vertrauenswürdig sind, dass die Analyse gut ist, dass die Erkenntnisse bei der Entscheidung berücksichtigt werden und dass sie zu konkreten Maßnahmen führen, damit das Potenzial genutzt werden kann. Puh! Ich nenne diese Abfolge - den Fluss von der Sammlung bis zur endgültigen Wirkung - die analytische Wertschöpfungskette.

Dieser letzte Schritt in der Kette ist entscheidend. Analytik ist nicht datengesteuert, wenn ihre Ergebnisse nie ernsthaft in Betracht gezogen oder befolgt werden. Wenn sie ungelesen sind, ignoriert werden und der Chef oder die Chefin macht, was er oder sie will, unabhängig davon, was die Daten sagen, dann sind sie wirkungslos. Um datengesteuert zu sein, muss ein Unternehmen über die richtigen Prozesse und die richtige Unternehmenskultur verfügen, um wichtige Geschäftsentscheidungen durch diese Analysen zu unterstützen oder voranzutreiben und somit einen direkten Einfluss auf das Geschäft zu haben.

Die Kultur ist also der Schlüssel. Es handelt sich um ein vielschichtiges Problem, das die Qualität und den Austausch von Daten, die Einstellung und Schulung von Analysten, die Kommunikation, die analytische Organisationsstruktur, die Entwicklung von Kennzahlen, A/B-Tests, Entscheidungsprozesse und vieles mehr umfasst. In diesem Buch werden diese Ideen anhand von Einblicken und anschaulichen Beispielen aus einer Vielzahl von Branchen beleuchtet. Außerdem lasse ich in Interviews erfahrene Experten zu Wort kommen, die Ratschläge und Erkenntnisse darüber geben, was funktioniert hat und was nicht, und zwar von einer Vielzahl von Führungskräften aus dem Bereich Data Science und Analytics. Ich hoffe, dass ich alle unsere Leser dazu inspirieren kann, datenorientierter zu werden.

Darüber hinaus betone ich im gesamten Buch die Rolle, die Dateningenieure, Analytiker und Manager von Analytikern spielen können. Ich behaupte, dass eine datengesteuerte Organisation und die dazugehörige Kultur nicht nur von oben nach unten, sondern auch von unten nach oben aufgebaut werden können und sollten. Wie Todd Holloway, Head of Data Science bei Trulia, auf dem Chief Data Officer Executive Forum 2014 bemerkte: "Die besten Ideen kommen von den Leuten, die den Daten am nächsten sind. Sie sind nicht nur diejenigen, die direkt mit den Datenquellen arbeiten, die Probleme mit der Datenqualität erkennen und beheben können und die wissen, wie man die Daten am besten erweitert, sondern "sie haben oft auch die guten Produktideen". Außerdem können sie dabei helfen, den Rest der Organisation zu mehr Datenkompetenz zu erziehen. Dies geschieht zum Teil dadurch, dass sie ihre Fähigkeiten entwickeln und sie für gute Arbeit einsetzen. Ein anderer Teil besteht darin, dass sie mehr Geschäftssinn entwickeln - die richtigen Fragen stellen und Geschäftsprobleme angehen - und dann ihre Erkenntnisse und Empfehlungen an die Entscheidungsträger "verkaufen" und überzeugend darlegen, was das Ergebnis oder die Empfehlung für das Geschäft bedeutet und warum es von Bedeutung ist.

Und es gibt große Auswirkungen und Gewinne zu verzeichnen. Ein Bericht,¹ der auch andere Faktoren berücksichtigt, ergab, dass datengesteuerte Unternehmen eine um 5-6 % höhere Leistung und Produktivität aufweisen als ihre weniger datengesteuerten Kollegen. Sie hatten auch eine höhere Anlagenauslastung, Eigenkapitalrendite und einen höheren Marktwert. Ein anderer Bericht² behauptet, dass sich Analytik für jeden ausgegebenen Dollar mit 13,01 Dollar auszahlt. Datengetrieben zu sein, zahlt sich aus!

Datenorientierung ist kein binäres Kriterium, sondern ein Kontinuum: Du kannst immer datenorientierter sein, mehr hochwertige relevante Daten sammeln, eine besser ausgebildete Analyseorganisation haben und mehr Tests durchführen. Außerdem kannst du immer bessere Entscheidungsprozesse haben. In diesem Buch gehe ich auf die Merkmale großer datengesteuerter Unternehmen ein. Ich gehe auf die Infrastruktur, die Fähigkeiten und die Kultur ein, die nötig sind, um Organisationen zu schaffen, die Daten als ein zentrales Gut betrachten und sie nutzen, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen und letztlich etwas zu bewirken. Ich werde auch einige häufige Anti-Muster ansprechen, also Verhaltensweisen, die ein Unternehmen daran hindern, das Beste aus seinen Daten zu machen.

Die Ziele des Buches sind also, die Analystenorganisation zu inspirieren, ihren Teil beizutragen, zum Nachdenken anzuregen - zu fragen: "Machen wir das Beste aus unseren Daten?" und "Können wir datenorientierter sein?" - und eine Diskussion darüber anzuregen, was mehr getan werden kann, um diese wichtige Ressource zu nutzen. Es ist nie zu früh, sich darüber Gedanken zu machen. Die Unternehmensleitung und die Gründer/innen sollten schon früh daran arbeiten, dies in die Struktur ihres Unternehmens einzubauen. Lass uns also mehr darüber herausfinden, was dazu gehört.

Wer sollte dieses Buch lesen?

Die Informationen hier helfen dir dabei, ein internes Analyseprogramm aufzubauen und zu betreiben. Du kannst entscheiden, welche Daten du sammeln und speichern willst, wie du auf sie zugreifen und sie sinnvoll nutzen kannst und vor allem, wie du auf sie reagieren kannst.

Ob du der einzige Datenwissenschaftler in einem Start-up bist (und obendrein noch ein halbes Dutzend anderer Hüte trägst!) oder der Manager eines etablierten Unternehmens mit einem Raum - oder einer Abteilung - voller Mitarbeiter, die dir unterstellt sind: Wenn du Daten hast und den Wunsch, schneller, effizienter und klüger zu handeln, wird dir dieses Buch dabei helfen, nicht nur ein Datenprogramm, sondern auch eine datengesteuerte Kultur zu entwickeln.

Kapitel Organisation

Grob gesagt ist dieses Buch so aufgebaut, dass es den Datenfluss entlang dieser Wertschöpfungskette betrachtet. In den ersten Kapiteln geht es um die Daten selbst, insbesondere um die Auswahl der richtigen Datenquellen und die Sicherstellung, dass sie von hoher Qualität und vertrauenswürdig sind. Der nächste Schritt in dieser Kette ist die Analyse. Du brauchst die richtigen Leute mit den richtigen Fähigkeiten und Werkzeugen, um gute Arbeit zu leisten und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Ich nenne diese Gruppe "Analysten" und verwende den Begriff bewusst im weitesten Sinne, um Datenanalysten, Datenwissenschaftler und andere Mitglieder der Analyseorganisation einzubeziehen. Ichbehandle die Frage, was einen guten Analysten ausmacht, wie er seine Fähigkeiten verbessern kann, und gehe auch auf organisatorische Aspekte ein: Wie sollten diese Analysten in Teams und Geschäftsbereichen eingesetzt werden? In den nächsten Kapiteln geht es um die eigentliche analytische Arbeit, wie z. B. die Durchführung von Analysen, die Entwicklung von Kennzahlen, A/B-Tests und Storytelling. Dann gehe ich zum nächsten Schritt in der Kette über: die Entscheidungsfindung anhand dieser Analysen und Erkenntnisse. Hier gehe ich darauf ein, was die Entscheidungsfindung erschwert und wie sie verbessert werden kann.

In all diesen Kapiteln gibt es eine sehr starke Botschaft und ein Thema: Datenorientierung ist nicht nur eine Frage der Daten oder der neuesten Big-Data-Tools, sondern auch der Kultur. Die Kultur ist der dominierende Aspekt, der die Erwartungen an die Demokratisierung von Daten, ihre Nutzung und Sichtweise im gesamten Unternehmen sowie die Ressourcen und Schulungen, die in die Nutzung von Daten als strategisches Gut investiert werden, festlegt. Daher fasse ich alle Erkenntnisse aus den verschiedenen Schritten der Wertschöpfungskette in einem einzigen Kapitel über die Kultur zusammen. Eines der späteren Kapitel befasst sich dann mit der Datenführung von oben nach unten und insbesondere mit den Rollen von zwei relativ neuen Positionen in der Führungsebene: dem Chief Data Officer und dem Chief Analytics Officer. Die Kultur kann aber auch von unten nach oben geformt und beeinflusst werden. Daher wende ich mich im gesamten Buch direkt an Analysten und Manager von Analysten und zeige auf, was sie tun können, um diese Kultur zu beeinflussen und ihren Einfluss auf die Organisation zu maximieren. Ein wirklich datengesteuertes Unternehmen ist eine Datendemokratie und hat viele Interessengruppen, die sich für Daten, Datenqualität und die optimale Nutzung von Daten einsetzen, um faktenbasierte Entscheidungen zu treffen und Daten als Wettbewerbsvorteil zu nutzen.

In diesem Buch verwendete Konventionen

In diesem Buch werden die folgenden typografischen Konventionen verwendet:

Kursiv

Weist auf neue Begriffe, URLs, E-Mail-Adressen, Dateinamen und Dateierweiterungen hin.

Constant width

Wird für Programmlistings sowie innerhalb von Absätzen verwendet, um auf Programmelemente wie Variablen- oder Funktionsnamen, Datenbanken, Datentypen, Umgebungsvariablen, Anweisungen und Schlüsselwörter hinzuweisen.

Constant width bold

Zeigt Befehle oder anderen Text an, der vom Benutzer wortwörtlich eingetippt werden sollte.

Constant width italic

Zeigt Text an, der durch vom Benutzer eingegebene Werte oder durch kontextabhängige Werte ersetzt werden soll.

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Wir haben eine Webseite für dieses Buch, auf der wir Errata, Beispiele und zusätzliche Informationen auflisten. Du kannst diese Seite unter http://bit.ly/data-driven-org aufrufen .

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Danksagungen

Obwohl dieses Buch nur von einem Autor verfasst wurde, ist es in Wirklichkeit die Summe der Beiträge, Ideen und Hilfe vieler großartiger Experten und Kollegen auf diesem Gebiet. Ich möchte mich bei den folgenden Personen für ihre äußerst hilfreichen Ratschläge, Vorschläge, Einsichten und Unterstützung bedanken: Andrew Abela, Peter Aiken, Tracy Allison Altman, Samarth Baskar, Lon Binder, Neil Blumenthal, Yosef Borenstein, Lewis Broome, Trey Causey, Brian Dalessandro, Greg Elin, Samantha Everitt, Mario Faria, Stephen Few, Tom Fishburne, Andrew Francis Freeman, Dave Gilboa, Christina Kim, Nick Kim, Anjali Kumar, Greg Linden, Stephen Few, Jason Gowans, Sebastian Gutierrez, Doug Laney, Shaun Lysen, Doug Mack, Patrick Mahoney, Chris Maliwat, Mikayla Markrich, Lynn Massimo, Sanjay Mathur, Miriah Meyer, Julie-Jennifer Nguyen, Scott Pauly, Jeff Potter, Matt Rizzo, Max Schron, Anna Smith, Nellwyn Thomas, Daniel Tunkelang, James Vallandingham, Satish Vedantam, Daniel White, und Dan Woods. Mein Dank gilt auch meinen Kollegen bei Warby Parker, die mich alle sehr unterstützt haben. Ich möchte mich bei allen entschuldigen, die ich versehentlich in dieser Liste vergessen habe.

Mein besonderer Dank gilt Daniel Mintz, Julie Steele, Dan Woods, Lon Binder und June Andrews, die als technische Prüfer fungierten und sehr gründliche, kluge und konkrete Vorschläge machten, die zur Verbesserung des Buches beitrugen.

Unser Dank gilt auch den Organisatoren von Data Driven Business, insbesondere Antanina Kapchonava, und den Teilnehmern des Chief Data Officer Executive Forum, das am 12. November 2014 in New York City stattfand.

James Vallandingham hat großzügigerweise die Abbildung 4-1 speziell für dieses Buch neu erstellt und verändert. Danke, Jim!

Ich möchte Sebastian Gutierrez für ein interessantes Gespräch danken und dafür, dass ich einige Beispiele aus seinem ausgezeichneten Datenvisualisierungskurs klauen durfte.

Ich möchte mich auch bei meinen Freunden und meiner Familie bedanken, vor allem bei meiner leidgeprüften Frau Alexia, die sich im zweiten Monat als "Bücherwitwe" bezeichnete, und bei meiner Mutter, die mich mein Leben lang unglaublich unterstützt hat.

Abschließend möchte ich mich bei allen großartigen Mitarbeitern von O'Reilly bedanken, insbesondere bei Tim McGovern, der die Arbeit redigiert und an den richtigen Stellen vorangetrieben und geformt hat. Mein Dank geht auch an Mike Loukides, Ben Lorica, Marie Beaugureau und vor allem an das Produktionsteam: Colleen Lobner, Lucie Haskins, David Futato, Kim Cofer, Ellie Volckhausen, Amanda Kersey und Rebecca Demarest.

¹ Brynjolfsson, E., L. M. Hitt, und H. H. Kim. "Stärke in Zahlen: Wie wirkt sich datengestützte Entscheidungsfindung auf die Unternehmensleistung aus?" Social Science Research Network (2011).

² Nucleus Research, "Analytics pays back $13.01 for every dollar spent", O204 (Boston, MA: Nucleus Research, 2014), 5.