Wie man ein Unternehmen mit Daten ruiniert

Ein „umgedrehter Betrachtungswinkel“ ist häufig hilfreich, um sich gewisser Schlussfolgerungen besser bewusst zu werden. | © sdecoret | fotolia.de

Zugegeben, ein Unternehmen zu ruinieren ist ein ungewöhnliches Ziel, das niemand ernsthaft verfolgt. Dennoch: Ein „umgedrehter Betrachtungswinkel“ ist häufig hilfreich, um sich gewisser Schlussfolgerungen besser bewusst zu werden. Insofern möchte ich im Folgenden ein paar Beispiele dafür geben, was man im Umgang mit Daten falsch machen kann, um in letzter Konsequenz ein Unternehmen zu ruinieren. Natürlich mit dem Ziel, das gegenteilige Vorgehen zu motivieren.

Autor: Dr. Gero Presser

Es ist eine spannende „Übung“, sich jeweils bewusst zu machen und damit klar vor Augen zu führen, welcher Irrtum hinter den folgenden Ideen steckt. Manchmal ist es offensichtlich, gelegentlich aber auch subtil.

Daten müssen verschlossen werden.

Daten sind wertvoll, kritisch und verleihen Macht. In den falschen Händen können sie Schaden anrichten. Also muss man sie schützen. Die Vernetzung von Daten vergrößert das Problem, weil man noch mehr „herauslesen kann“. Also verschließt man die Daten am besten. Im Notfall kann man sie heranziehen, und wenn jemand unbedingt aus zwingenden Gründen Zugang benötigt, erhält er ihn temporär. Wir sind sicher.

Daten sollten in Silos gehalten werden.

Die Vernetzung von Daten ist schwierig und gefährlich. Sie ist schwierig, da jedes System eine andere Sprache spricht und die Daten nicht einfach übereinander gelegt werden können. Sie ist gefährlich, da durch die Vernetzung von Daten viele tiefergehende Erkenntnisse gewonnen werden können. Besser ist es, die Daten klar entlang der Organisationsstruktur zu trennen; jeder bekommt nur das, was zu seiner Hoheit gehört, in seinen Verantwortungsbereich fällt und nur dort wirklich relevant ist. Sonst besteht das Risiko, dass quer über die Organisation diskutiert wird und sich jeder in das Geschäft des anderen einmischt.

Finanzdaten reichen.

Letztlich sind für uns die harten Zahlen in der Bilanz und für die Gewinn- und Verlustrechnung relevant. Dort spiegelt sich alles wider, mit dem man unser Unternehmen beurteilen und steuern kann. Also zielt unsere Datenstrategie darauf ab, genau diese Daten zu sammeln. Alles, das nicht hierfür erforderlich ist, benötigen wir nicht.

Nur der Blick in den Rückspiegel ist sicher.

Zahlen, wie Umsatz und Gewinn oder der Kontostand, der Krankenstand oder die Kennzahlen aus unserer Produktion sowie die Absatzzahlen sind gesicherte Erkenntnisse. Wir können diese Kennzahlen rückblickend betrachten und operieren auf sicheren Erkenntnissen. Bereits der Forecast von unseren Sales-Kollegen ist fragwürdig. Wir halten insofern nichts davon, mit Maschinen oder Menschen „in die Kristallkugel“ zu schauen: die Zukunft kommt sowieso anders, als wir sie uns vorstellen.

Ein Data Warehouse reicht.

Zum Glück haben wir ein modernes ERP-System, das auch ein Data Warehouse beinhaltet und die wichtigsten, fertigen Berichte. Insofern haben wir alles, was man mit Daten erreichen kann.

Das Bauchgefühl ist immer noch allen Daten überlegen.

Unser Unternehmen ist groß geworden durch den Scharfsinn und das Bauchgefühl unserer Gründer und Unternehmenslenker. Die wissen instinktiv, was zu tun ist, und erkennen die relevanten Trends in der Branche. Insgesamt sind wir erfolgreich mit der Kultur, dass unsere Leute wissen, was zu tun ist, ohne dass wir dafür Daten brauchen.

Bei uns steht der Mensch im Mittelpunkt.

Für uns als Unternehmen und auch in unserem Geschäft steht immer der Mensch im Mittelpunkt. Diese Philosophie ist es, die uns erfolgreich macht. Menschen lassen sich nicht mit Daten vermessen; das ganze Weltbild, was dahinter steht, widerspricht unserer Philosophie. Daher ist das Thema für uns nicht relevant.

Rohdaten sind unnötig.

Ergebnisse zählen. Letztendlich möchten wir zum Beispiel wissen, wie häufig wir welches Produkt online verkauft haben – wie die Leute dabei klicken, ist egal. Wir sollten uns bei Daten auf die relevanten Dinge beschränken. So bleibt die Datenmenge überschaubar; das ist die Basis, um klare Erkenntnisse gewinnen zu können. Verdichtung ist gut und wichtig, damit wir nicht vor lauter Bäumen den Wald nicht erkennen. Kurz: Rohdaten behindern uns nur im Erkenntnisgewinn.

Datenqualitätsprobleme löst die IT.

Um gute Erkenntnisse zu gewinnen, brauchen wir qualitativ hochwertige Daten. Bislang haben wir das nicht, selbst unsere Kunden sind mehrfach in unseren Systemen, Ansprechpartner sind in unterschiedlichen Schreibweisen vorhanden, und wir bekommen nicht mal übereinander gelegt, was zusammengehört. Da hat unsere IT-Abteilung noch viel zu tun, um die Daten aufzuräumen.

Datenanalyse ist einfach.

Wir haben Self-Service Tools und unsere Mitarbeiter lernen, damit umzugehen. Wenn sie erst einmal die Visualisierung beherrschen, werden wir auch in das Thema „Advanced Analytics“ reinwachsen können; zur Not buchen wir halt ein paar Trainings.

Wir verwenden Hadoop, also sind wir datengetrieben.

Unser Unternehmen ist bereits an vorderster Front. Wir sind datengetrieben, denn wir haben Hadoop im Einsatz.

Wir haben eine Task Force, also wird alles gut.

Uns ist die Bedeutung des Themas bewusst. Deswegen haben wir seit langem eine extra Task Force in der IT-Abteilung eingerichtet, die sich regelmäßig zu dem Thema trifft.

Daten brauchen nur die Großen – wie Facebook oder Google.

Ja, wir sehen durchaus, welche beeindruckenden Dinge große Internetunternehmen mit Daten erreichen können. Aber wir sind kein Internetunternehmen. Wir haben weder die Größe, noch haben wir die Daten von Millionen von Nutzern. Insofern ist das Thema zwar spannend, für uns aber nicht relevant.

Wir haben keine Daten.

Zwar ist das Thema spannend, aber bei uns gibt es schlichtweg nicht genug Daten. Insofern können wir auch keine Erkenntnisse aus Daten gewinnen.

Unser Geschäft ist anders.

Ja, es mag viele Branchen und Unternehmen geben, die viel mit Daten erreichen können. Aber unsere Branche, unser Geschäft, unser Unternehmen „tickt“ anders. Für uns gilt das nicht. Es trifft auf uns einfach nicht zu.

Wir haben Software von den größten Anbietern im Haus.

Natürlich ist das Thema Daten wichtig. Da wir aber konsequent Software der größten Anbieter nutzen, sind wir automatisch am Puls der Zeit und bestens aufgestellt. Die großen adaptieren Innovationen schließlich naturgemäß als erstes.

Wir warten, bis es eine Standardlösung für uns gibt.

Das Thema ist spannend; wir beobachten den Markt. Wenn es fertige Standardlösungen für Unternehmen gibt, wie wir eines sind, dann steigen wir ein. Derzeit ist noch viel zu viel Konfigurationsarbeit erforderlich.

Big Data, Streaming, AI/ML und Data Science sind Modetrends, die kommen und gehen.

Von Künstlicher Intelligenz und solchen Themen hört man immer wieder einmal. Das ist ein Modetrend, der kommt und geht. Wir springen nicht auf jeden Trend auf. Wir konzentrieren uns auf unser Kerngeschäft, das wir seit langem beherrschen. Solche Trendthemen lenken nur ab, zumal alle paar Jahre ein neues Thema „hip“ ist.

Wir machen alles mit Deep Learning.

Natürlich haben wir die Bedeutung von Daten erkannt. Wir setzen für jede Herausforderung Deep Learning ein. Wir verfolgen eine „Deep Learning First“ Strategie.

Der Autor:

Dr. Gero Presser ist Mitgründer und geschäftsführender Gesellschafter der QuinScape GmbH mit Sitz in Dortmund. Das 2001 gegründete Unternehmen beschäftigt über 100 Mitarbeiter und ist spezialisiert auf die Themen Apps und Portale sowie Integration und Analytics.

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