Datenbasierte Unternehmenskultur als Erfolgsfaktor

Sascha Lindner, Leiter Change Management Horváth & Partners, München

Sascha Lindner, Leiter Change Management Horváth & Partners, München

Die Digitalisierung hat viele Paradigmen der Unternehmensführung über den Haufen geworfen. "Auch die Unternehmenskultur steht auf nun dem Prüfstand", erklärt Sascha Lindner, Spezialist für Change Management bei Horváth & Partners München.

Mit dem Einzug der Digitalisierung in die Wirtschaft wurden jahrzehntelang gültige Paradigmen der Unternehmensführung über den Haufen geworfen. Nicht nur Geschäftsmodelle, Produktportfolios, Produktionsabläufe und Vertriebsstrukturen stehen jetzt auf dem Prüfstand, sondern überraschenderweise auch die Unternehmenskultur selbst.

Je stärker die unternehmensinterne Vernetzung voranschreitet, desto größer werden die verfügbaren Datenmengen. Deren Verwertung erfordert nicht nur neue Fertigkeiten und eine volumenorientierte Infrastruktur, sondern Veränderungsbereitschaft auf allen Ebenen. Doch häufig verlieren Projekte zu automatisierten Algorithmen schon zu Beginn an Geschwindigkeit, weil Datensilos nicht aufgelöst werden oder Widerstand bei der Einführung neuer Steuerungsmechanismen aufkommt.

I. Commitment erforderlich

Damit Big-Data-Anwendungen eine nachhaltige Veränderung der operativen Prozesse bewirken können, ist das Commitment der Management-Ebene ebenso wie aller Fachbereiche erforderlich. Die wertschöpfende Anwendung von Advanced Analytics verlangt eine datenorientierte Unternehmenskultur. Die Praxis zeigt, dass vor allem drei elementare Voraussetzungen für die Entwicklung einer datengetriebenen, offenen Unternehmenskultur maßgeblich sind.

1. Gelebte Datenkultur:


Transparente Vorgaben und ein gemeinsames Verständnis zur Datennutzung sind notwendig, um den Umgang mit Daten in bereichsübergreifenden Analytics-Fällen zu regeln. Dies erfordert die Kombination und Nutzung von Daten und ein Aufbrechen bestehender Datensilos. Auch ist ein einheitliches Verständnis für Aggregationslogiken sowie berechtigten Abweichungen notwendig. Daher sind die internen Anreizsysteme auf die Vorgaben der Datennutzung anzupassen.

2. Vertrauen in Ergebnisse:


Vertrauen in die Systeme und Offenheit gegenüber den Analyseergebnissen sind entscheidend, auch wenn sie – im Falle neuronaler Netze –nicht immer nachvollziehbar sind. Deren Validierung zwischen Datenspezialisten und Fachexperten ist ein wichtiger Schritt, um die Algorithmen zu optimieren und gleichzeitig das Vertrauen der Anwender aufzubauen. Dies führt zu neuen Rollenbildern, z.B. dem Controller als Innovator, Entwickler und Advanced-Analytics-Berater.

3. Motivierte Anwender:


sind in der Lage, Probleme zu beschreiben und mithilfe der zur Verfügung stehenden Daten zu lösen. Sie sind offen gegenüber explorativen Entstehungsprozessen und wissen, dass komplexe Algorithmen einen wichtigen Beitrag für die Problemlösung darstellen. Anreiz und eigener Nutzen der neuen Anwendung sind für sie klar, verstanden und akzeptiert.


II. Veränderung initiieren

Advanced Analytics, also die Analyse und Auswertung großer Datenmengen, setzt bei Führungskräften wie Mitarbeitern tiefgreifende Veränderungen im Denken und Handeln voraus. Aus Beratersicht gibt es einige Hebel, mit deren Hilfe eine offene, datenorientierte Unternehmenskultur gelingt.

1. Einsicht und Motivation:


Sinn und Zweck von Advanced Analytics ist es, mögliche Potenziale für das Gesamtunternehmen verständlich zu vermitteln. Die neue Methode kann Mitarbeitern und Führungskräften durch eine digitale Change-Map aufgezeigt werden. Sie zeichnet nicht nur das „Big Picture“ der Technologieanwendung, sondern bringt ihnen den gesamten Unternehmenskontext näher – etwa durch Videos, Experten-Vorträge und interne Wettbewerbe.

2. Fähigkeiten und Kompetenzen:


sind notwendig, damit Betroffene – wie z.B. Controller – in der Lage sind, neue Denk- und Verhaltensmuster zu entwickeln. Über digitale Lern-Plattformen oder mithilfe von Gamification-Elementen kann sich der Nutzer spielerisch Advanced-Analytics-Wissen aneignen und durch Simulationen abstrakte Vorgänge greifbar machen. Berührungsängste und Vorurteile können so durch anwenderbezogene Wissensvermittlung abgebaut werden.

3. Neue Strukturen und Prozesse:


signalisieren Mitarbeitern und Führungskräften, dass sie sich verändern „dürfen“. Freiräume für erste Berührungspunkte und das Ausprobieren von Advanced Analytics sind veränderungsfördernde Signale. Echtzeitauswertungen erfordern zudem effizientere Entscheidungswege und entsprechende Modelle der Zusammenarbeit, die durch die richtige Struktur unterstützt werden müssen, um die Potenziale von Advanced Analytics zu nutzen.

4. Vorbilder und Kultur:


nehmen auf dem Weg zur digitalen Unternehmenskultur eine zentrale Rolle ein. Indem die proaktive Nutzung von Advanced-Analytics-Ergebnissen und der entsprechenden Anwendungstools vorgelebt wird, nimmt man Mitarbeitern die Angst. Führungskräfte erhalten zu selben Zeit in Workshops Hilfestellung, wie man mögliche Widerstände gegenüber Big Data abbaut. Auf diese Weise können sie ihre Vorbildrolle proaktiv aufgreifen.


FAZIT: Datenorientierte Unternehmenskulturen sind die logische Konsequenz der zunehmenden Verfügbarkeit großer Datenmengen in- und außerhalb des Unternehmens. Mit Advanced-Analytics-Methoden schafft man nicht nur neue Geschäfts- und damit Erfolgspotenziale, sondern einen völlig neuen Blick auf Entwicklungen. Voraussetzungen sind die rasche und passgenaue Verzahnung von Analyse und Change Management ebenso wie die rasche Entwicklung von Pilotprojekten und frühzeitige Einbindung möglichst aller Betroffenen.


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Die Serie "Management Commentary" ist eine Kooperation von trend.at und der Unternehmensberatung Horváth & Partners. Die bisher erschienen Beiträge finden Sie zusammengefasst im Thema "Management Commentary".


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