Datenbasierte Entscheidungen: Der Praxisleitfaden für Unternehmen

Was sind datenbasierte Entscheidungen?

Datenbasierte Entscheidungsfindung ist der Prozess, bei dem Daten genutzt werden, um Geschäftsentscheidungen zu informieren und zu steuern. Dazu gehört das Sammeln, Analysieren und Interpretieren von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die strategische Maßnahmen vorantreiben.

Dieser Ansatz löst Unternehmen davon, Entscheidungen nur aus dem Bauchgefühl oder reiner Erfahrung zu treffen – und stützt sie zusätzlich auf Geschäftsdaten.

Der Prozess der datenbasierten Entscheidungsfindung

Die Umsetzung erfordert ein systematisches Vorgehen und einen kulturellen Wandel in der Organisation.

Um in deinem Unternehmen zu starten, folge diesen Schritten:

Schritt 1: Geschäftsziele definieren

Zuerst identifizierst du konkrete Ziele, die zu den übergeordneten Unternehmenszielen passen. Das hilft dir festzulegen, welche Daten du brauchst und wie du sie erheben solltest.

Jede Abteilung hat andere Ziele – und damit auch unterschiedliche Datenbedarfe.

Zum Beispiel:

• Marketing braucht Daten zu Kundenverhalten und -demografie, um Zielgruppenansprache und Conversion-Raten zu verbessern.
• Sales benötigt Leistungsdaten zu Produkten, um Topseller zu erkennen und Bestandsmanagement fundiert zu steuern.
• Operations brauchen Daten zur Produktionseffizienz, um Schwachstellen zu finden und Prozesse zu optimieren.

Schritt 2: Relevante Daten erheben

Nach der Zieldefinition folgt die Erhebung relevanter Daten – intern wie extern.

Interne Daten stammen aus verschiedenen Abteilungen, etwa aus Customer-Relationship-Management-(CRM)-Systemen, Enterprise-Resource-Planning-(ERP)-Systemen und Finanzsoftware.

Externe Daten kommen aus Marktforschungsberichten, Social-Media-Analysen oder Branchenbenchmarks.

Mein Tipp dazu:

Wenn dir die Datenerhebung schwerfällt, automatisiere den Prozess so früh wie möglich, bevor er dir über den Kopf wächst. Du kannst die Erhebung auch an spezialisierte Agenturen auslagern.

Schritt 3: Daten analysieren

Sind die Daten erhoben, folgt die Analyse, um Erkenntnisse zu gewinnen. Dazu zählen statistische Auswertungen, Data Mining und prädiktive Modellierung, um Muster und Trends zu erkennen.

Ziel ist es, Rohdaten in umsetzbare Informationen zu verwandeln, die Entscheidungen leiten.

Damit dein Unternehmen Daten auswerten kann, brauchst du grundlegende Analytics-Tools wie:

• Tabellenkalkulationen wie Microsoft Excel, Google Sheets
• Programmiersprachen wie Python, R, SQL
• Visualisierungstools wie Tableau, Power BI

Das sind gängige Werkzeuge für Data Analysts, Data Scientists und Data Engineers.

Für tiefergehende Analysen kannst du zusätzlich Machine Learning und Data Science einsetzen.

Hier eine kurze Zusammenfassung, was Data Science ist:

DataCamps Data-Science-Cheat Sheet für Business Leader

Für nicht-technische Mitarbeitende brauchst du zudem No-Code-Tools, die leichter zu bedienen sind, zum Beispiel:

• Google Analytics
• Google Sheets
• HubSpot
• Google Looker Studio

Damit deine Belegschaft datenbereit ist, lass Mitarbeitende neue Kompetenzen mit DataCamp for Business aufbauen. Top-Datenkompetenzen und Tools werden auf die Bedürfnisse deiner Organisation zugeschnitten – mit unbegrenztem Zugriff auf unseren gesamten Katalog, inklusive unserer Top-Kurse zu Python, SQL, R, Tableau, Power BI, Alteryx, Azure und ChatGPT.

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Schritt 4: Entscheidungen auf Basis von Daten treffen

Nach der Analyse nutzt du die Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen. Häufig werden sie als Dashboard aufbereitet, um den Kontext der Analyse besser zu verstehen.

Für gute Geschäftsentscheidungen brauchst du eine starke Kombination aus Business-Verständnis und verlässlicher Datenanalyse.

Wie in diesem Zitat unten beschrieben:

„Daten sind ein Werkzeug, um Intuition zu schärfen.“ — Hilary Mason, Data Scientist und Gründerin von Fast Forward Labs

Zeigt etwa eine Trendlinie, dass die Kundenzufriedenheit im Zeitverlauf sinkt, sollte das Unternehmen Ursachen prüfen und Verbesserungen einleiten, um Kundinnen und Kunden zu halten.

Weitere Maßnahmen können Strategieanpassungen, Ressourcenumschichtungen oder neue Prozesse sein.

Vorteile datenbasierter Entscheidungen

Um die Wirkung datengetriebener Entscheidungen wirklich zu verstehen, lohnt sich der Blick auf ihre typischen Vorteile.

Hier die wichtigsten Pluspunkte:

• Höhere Genauigkeit: Entscheidungen stützen sich auf Fakten statt Annahmen oder Bauchgefühl. Das führt zu präziseren Prognosen und besseren Ergebnissen. In Kombination mit Business-Know-how entsteht ein klarer Blick auf die Unternehmensgesundheit.
• Mehr Effizienz: Durch Datenanalyse lassen sich Prozessineffizienzen erkennen und Abläufe straffen – das spart Kosten und steigert die Produktivität.
• Weniger Verzerrungen: Ein evidenzbasierter Ansatz hilft, menschliche Biases zu überwinden. Daten ermöglichen objektivere Entscheidungen und fairere Ergebnisse.
• Proaktiv statt reaktiv: Business Analytics erkennt Trends und Muster frühzeitig. So triffst du proaktive Entscheidungen und sicherst dir einen Wettbewerbsvorteil.

Beispiele für datenbasierte Entscheidungen

All diese Vorteile schaffen in Wirtschaft, Bildung und sogar im Gesundheitswesen messbaren Mehrwert.

So hat die erfolgreiche Umsetzung datengetriebener Initiativen bereits spürbare Verbesserungen gebracht:

Business

Im Handel nutzt Walmart Daten aus Online- und Filialaktivitäten seiner Kundschaft. Durch die Analyse versteht das Unternehmen seine Zielgruppen besser und schafft personalisierte Einkaufserlebnisse.

Nach einem Kauf werden beispielsweise passende Produkte empfohlen, um das Erlebnis zu personalisieren.

Mitarbeitende bei Walmart erhalten zudem ein gemeinsames Dashboard, um Käufe nach Demografie und Verhalten auszuwerten und Muster zu erkennen – gelungene Beispiele für datenbasierte Entscheidungen.

Bildung

Eine 2022 veröffentlichte Studie des MIT und der UCLA zeigt, dass der Hochschulbereich bei der Umsetzung datenbasierter Entscheidungen hinter Wirtschaft, Industrie und Verwaltung zurückliegt.

Laut einer Chronicle-Umfrage unter Hochschulverantwortlichen aus 2023 sagen 97 % der Institutionen, sie müssten Daten und Analytics stärker in Entscheidungen einbeziehen – aber nur 51 % stellten dafür gezielt Personal mit Data-Analysis-Kompetenzen ein.

Trotzdem nutzt auch der Bildungssektor zunehmend das Potenzial von Daten.

Die Laurel Public Schools in Montana setzen datenbasierte Methoden ein, um die Lesekompetenz ihrer Schüler zu erhöhen. In Zusammenarbeit mit den Regional Educational Labs (RELL) Northwest entwickelte das Literacy-Leadership-Team eine Rubrik, um bislang unerkannte Praxisprobleme sichtbar zu machen.

Ohne diese Rubrik, die wichtige Daten zu Lehrmethoden, Schülerleistungen und Lehrkräftefeedback sammelt, wäre es deutlich schwerer gewesen, Verbesserungsbedarfe zu identifizieren.

Gesundheitswesen

Beispiel eines Dashboards im Gesundheitswesen

Das Gesundheitswesen zählt beim Sammeln und Auswerten von Daten zu den Nachzüglern. Mit technologischen Fortschritten und besseren Werkzeugen zur Datenerhebung wird datenbasierte Entscheidungsfindung jedoch zum zentralen Hebel für bessere Versorgung und Outcomes.

So nutzte in der Notaufnahme eines New Yorker Krankenhauses ein Echtzeit-Prognosemodell die Personalplanung – auf Basis historischer Daten. Ergebnis war, Unterbesetzung oder Überlastung des Teams zu verhindern. Wie KI im Gesundheitswesen die Branche verändert, beleuchten wir in einem separaten Beitrag.

Herausforderungen bei der Einführung – und wie du sie meisterst

So klar die Vorteile sind, die Umsetzung ist nicht frei von Hürden.

Auf diese Stolpersteine solltest du achten:

• Datenqualität: Genauigkeit und Verlässlichkeit der Entscheidungen hängen von der Datenqualität ab. Unvollständige, veraltete oder fehlerhafte Daten führen zu falschen Schlüssen.
• Datenschutz und Sicherheit: Angesichts strenger Vorgaben wie der DSGVO (GDPR) müssen Unternehmen Daten ethisch und sicher erheben und nutzen.
• Widerstand gegen Veränderungen: Der Wandel vom Bauchgefühl zur Datenkultur ist ein Kulturwechsel. Manche Mitarbeitende bevorzugen weiterhin Erfahrung und Intuition.

Wie wir im State of Data & AI Literacy Report 2024 zeigen, gaben nur 35 % der befragten Business Leader an, dass es in ihrer Organisation Datentrainings für alle Mitarbeitenden gibt. Diese Zahl verdeutlicht, wie mangelnde Weiterbildung die Einführung datenbasierter Entscheidungen bremst.

Zahlen aus dem State of Data & AI Literacy Report

Zukunftstrends

Mit dem technologischen Fortschritt wird datenbasierte Entscheidungsfindung in immer mehr Branchen zur Norm.

Mögliche Entwicklungen sind:

• Mehr Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML): Mit wachsender Leistungsfähigkeit kann KI riesige Datenmengen analysieren und Muster schneller erkennen als Menschen.
• Fokus auf Echtzeit-Analytics: Da Entscheidungen schneller fallen müssen, wächst die Bedeutung von Analysen in Echtzeit. Unternehmen investieren in Tools und Technologien für zügige Auswertungen.
• Mehr Transparenz: Weil Verbraucher den Wert ihrer persönlichen Daten stärker erkennen, müssen Unternehmen Datenerhebung und -nutzung transparenter gestalten.
• Bessere Dateninfrastruktur: Mit dem wachsenden Bedarf an datengetriebenen Entscheidungen steigt die Nachfrage nach leistungsfähiger Dateninfrastruktur und -managementsystemen für Volumen und Komplexität der Daten.

Fazit

Datenbasierte Entscheidungen nutzen Daten, um Geschäftsentscheidungen gezielt zu steuern – ein starker Hebel, der Abläufe in vielen Branchen spürbar verbessert.

Trotz Herausforderungen wie Datenqualität und kulturellem Widerstand sind eine datenorientierte Kultur und eine robuste Dateninfrastruktur entscheidend. Trends wie KI-Integration und Echtzeitanalysen stärken die Entscheidungsfähigkeit weiter – ein Grund mehr, heute in Reskilling und Weiterbildung zu investieren.

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