The Data Economist Blog (DE) | Etablierung einer Data Inspired & Digital Culture

Zehn strategische Schritte für Unternehmen, die den Kultur-, Struktur- und Architekturwandel meistern wollen

Die meisten Unternehmen überschätzen ihren Reifegrad bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz und Daten – und unterschätzen gleichzeitig die kulturellen und organisatorischen Hürden. Die wahre Herausforderung liegt nicht in der Technologie, sondern in der systematischen, strategischen Verankerung von dateninspirierten Denkweisen im gesamten Unternehmen.

Vom Messen zum Steuern: Wie Unternehmen mit wenigen KPIs gezielt führen und echte Steuerungsfähigkeit erreichen

Viele Unternehmen steuern nicht – sie messen lediglich. Der Begriff KPI (Key Performance Indicator) wird dabei inflationär verwendet und verliert seine eigentliche Aussagekraft. Was meist tatsächlich gemeint ist, sind Messpunkte – Detaildaten, die für tiefergehende Analysen hilfreich sind. Der fundamentale Unterschied zwischen Steuerung und Analyse wird dadurch häufig nicht erkannt, was in der Praxis zu operativer Unschärfe, ineffizienter Ressourcenverteilung und fehlender strategischer Fokussierung führt.

Der größte Fehler in der Digitalisierung: Unternehmen investieren in Daten- und AI-Initiativen – ohne strategischen Fokus.

Viele Unternehmen sammeln heute Data- und KI-Use-Cases wie Trophäen, in der Hoffnung, damit einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Doch ohne strategische Priorisierung und C-Level-Verankerung bleibt der Großteil dieser Initiativen wirkungslos. Sie sind technisch machbar, aber geschäftlich irrelevant. Was fehlt, ist ein strukturierter Prozess, der sicherstellt, dass nur jene Vorhaben umgesetzt werden, die wirklich zur Unternehmensstrategie passen und messbaren Mehrwert liefern.

Die moderne Architektur für Daten- und KI-orientierte Unternehmen

Einleitung

Die zunehmende Bedeutung von Daten und künstlicher Intelligenz (KI) stellt Unternehmen vor die Herausforderung, ihr Data Management nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch und strategisch neu auszurichten. Das Data Management Model 5.0 bietet einen zeitgemäßen, ganzheitlichen Rahmen, der die Integration von Daten, Governance, KI und Wertschöpfung in einem klar strukturierten Gesamtbild abbildet.

Warum Führung ohne Daten & KI Kompetenz zur Wachstumsbremse wird – und wie Leadership zur treibenden Kraft der Transformation wird

Solange Führungskräfte Daten nur als technisches Thema betrachten, bleibt jede Transformation an der Oberfläche. Ohne dateninspirierte Führung keine dateninspirierte Organisation – und ohne sie keine nachhaltige Nutzung von KI, Automatisierung, Analytics oder innovativen digitalen Geschäftsmodellen. Der Wandel beginnt mit einem Umdenken an der Spitze.

Viele Unternehmen rufen lautstark den Wandel zur AI-First-Company aus – doch wer nicht zuerst die Menschen und Führung befähigt, bleibt hinter dem Potenzial zurück.

Die nächste Buzzword-Welle rollt

„AI-First-Company“ – und wieder stellt sich die Frage, ob es mehr als ein Etikett ist. Erst digitalisiert, dann dateninspiriert, dann technologiegetrieben – und nun also künstlich intelligent? In Wahrheit dreht sich alles um einen alten Kern: Unternehmen, die nachhaltigen Wandel wollen, müssen nicht primär technologisch, sondern kulturell führen. Wer es schafft, Technologie als Auslöser zu nutzen, ohne dabei den Menschen aus dem Zentrum zu drängen, wird den entscheidenden Unterschied machen.

Die Angst der IT vor Kontrollverlust und wie moderne Governance helfen kann

Data Mesh wird derzeit vielerorts als die Zukunft der Datenorganisation gefeiert. Anstatt monolithischer Datenstrukturen verspricht der Ansatz eine dezentrale Organisation mit eigenständigen Datenprodukten, die autonom von den Fachbereichen betrieben und verantwortet werden. Doch in der Praxis zeigt sich häufig ein anderes Bild: Statt echter Vernetzung und Autonomie entsteht oft nur eine scheinbar dezentrale Struktur, in der Datenprodukte sternförmig von einem zentralen Hub abhängig bleiben. Warum?

1. Mehr Erfolg durch Datenorientierung

Zahlreiche Untersuchungen zeigen, dass dateninspirierte Unternehmen im Schnitt wirtschaftlich erfolgreicher sind als solche, die Daten nur am Rande nutzen. Eine Analyse der MIT Sloan Management Review (2023) ergab beispielsweise, dass Unternehmen mit ausgereifter Datenstrategie 4 % höhere Produktivität und 6 % höhere Gewinne aufweisen als ihre weniger datenorientierten Wettbewerber. Weitere aktuelle Studien (u. a. Gartner, S&P Global Market Intelligence) berichten:

Status quo: Herausforderungen bei der dateninspirierten Führung

Viele Unternehmen erkennen die Bedeutung einer dateninspirierten Entscheidungsfindung, stehen jedoch vor Herausforderungen bei der Umsetzung. Während technologische Lösungen zunehmend vorhanden sind, fehlt es oft an einer Unternehmenskultur, die dateninspirierte Prozesse und Entscheidungen fördert. Führungskräfte spielen hierbei eine zentrale Rolle, da sie den Wandel aktiv gestalten und vorleben müssen. Ohne eine klare dateninspirierte Vision auf Managementebene bleibt das volle Potenzial dateninspirierter Erkenntnisse und digitaler Prozesse ungenutzt. Zudem sind Weiterbildungsmaßnahmen für Führungskräfte essenziell, um sie auf die Anforderungen einer dateninspirierten Unternehmensführung vorzubereiten.

Auf zahllosen Events und in Meetings wird in hochtrabender Techniksprache über Data Contracts, Metadaten und Code diskutiert – während das Business ratlos im Publikum sitzt und sich fragt: Wozu das Ganze? Die technische Überfrachtung verschleiert den eigentlichen Mehrwert: Es geht nicht um perfekt implementierte Datenstrukturen, sondern darum, Unternehmensziele zu erreichen und den Geschäftserfolg nachhaltig zu skalieren. Der erbitterte Konflikt zwischen dem „Daten-Kauderwelsch“ von Technik und Datenexperten und dem verständlichen, nutzenorientierten Anspruch des Fachbereichs zeigt eines: Solange wir Datenprodukte nur technisch betrachten, verlieren wir das Business aus den Augen. Dieser Bruch gefährdet nicht nur die interne Zusammenarbeit, sondern auch die Wettbewerbsfähigkeit im Markt.

Der Balanceakt, in dem datenbasierte Analysen, emotionale Intelligenz und schnelle Entscheidungen zusammenwirken

"Wir denken nicht auf der Grundlage dessen, wie wir Daten sehen – wir sehen Daten auf der Grundlage dessen, wie wir denken."

Diese Erkenntnis bildet den Ausgangspunkt für einen tiefgreifenden Diskurs darüber, wie Unternehmen den Sprung zu datenbasierten Entscheidungen schaffen können. Zwar behaupten viele Unternehmen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, in der Realität ist dies für zahlreiche Organisationen noch ein erstrebenswertes Ziel. Der Aufbau einer dateninspirierten Kultur wird zunehmend als strategischer Wettbewerbsvorteil gesehen – ein Zustand, den es zu erreichen gilt, um in einem komplexen Marktumfeld nachhaltig erfolgreich zu sein.

Mit ChatGPT diskutieren – nicht nur befragen!

Die Nutzung von KI wie ChatGPT für kreative Ideenfindung ist keine Garantie für herausragende Ergebnisse. Eine Studie von Kian Gohar (GeoLab) und Jeremy Utley (Stanford University) zeigt, dass der Erfolg maßgeblich davon abhängt, wie Sie mit der KI interagieren. Statt ChatGPT lediglich als Orakel zu nutzen, sollten Sie es als Dialogpartner behandeln.

Wie zielgerichtetes Fragen Business Cases schärft und eine Data Inspired Culture vorantreibt

Die Entwicklung einer erfolgreichen Data & AI-Strategie beginnt nicht mit Daten, sondern mit der Unternehmensstrategie – und den richtigen Fragen. Zu oft wird der Fokus auf Technologien und Tools gelegt, während der tatsächliche Mehrwert durch die Identifikation relevanter Business Cases entsteht. Nur wenn diese Business Cases klar definiert und priorisiert sind, können Daten, KI-Modelle und Automatisierung den gewünschten Geschäftswert liefern.

Die Auswahl der richtigen Business Cases erfordert eine strukturierte Denkweise. Hierbei bietet die Methodik der guten Fragen einen entscheidenden Vorteil: Sie ermöglicht es, relevante Herausforderungen zu identifizieren, Innovationspotenziale zu erkennen und Handlungsfelder zu definieren. Unternehmen wie Nvidia, Citi oder Hermes setzen auf eine systematische Herangehensweise durch die richtigen Fragen – und diese Vorgehensweise ist auch auf die Entwicklung einer Data & AI-Strategie übertragbar.

Wie datenbasierte Entscheidungsfindung die Transparenz erhöht und Mitarbeitende ins Boot holt

In einem Zeitalter, in der Daten zunehmend als strategisches Kapital betrachtet werden, hat die dateninspirierte Entscheidungsfindung die Art und Weise stark beeinflusst, wie Organisationen ihre Geschäftsstrategien entwickeln. Doch wie wirkt sich dieser Ansatz auf die Transparenz der Entscheidungen und die Akzeptanz durch Mitarbeitende aus? Können Daten als Brücke zwischen Management und Belegschaft fungieren, um gemeinsame Ziele zu fördern?

HAL 9000 aus Odyssee 2001 ist näher als wir denken!

Dialogbeispiel: Mensch und AI-Agent

AI-Agent: „Hallo, Lisa. Ich habe festgestellt, dass die Maschine in Produktionslinie 3 erhöhte Vibrationen zeigt. Die Daten deuten darauf hin, dass das Kugellager des Motors in den nächsten 48 Stunden ausfallen könnte.“

Lisa: „Danke für den Hinweis! Hast du Details zu den erforderlichen Maßnahmen?“

Wie künstliche Intelligenz den Aufwand in der Datenaufbereitung drastisch senkt und neue Freiräume für strategische Entscheidungen schafft

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren immense Fortschritte gemacht und beeinflusst zunehmend alle Bereiche von Technologie und Wirtschaft. Einer der wichtigsten Anwendungsbereiche, in denen KI große Veränderungen bewirken wird, ist die Datenaufbereitung – ein oft unterschätzter, aber kritischer Prozess in der Arbeit von Data Engineers und Data Analysts.