Es geht nicht nur um KI: Entspricht Ihre Datenstrategie Ihren Ambitionen?

Jüngste Snowflake Workshops und Round Tables haben mit der Frage begonnen: „Entspricht Ihre Datenstrategie Ihrer KI-Ambition?“ Das löst auf jeden Fall Kundenengagement aus, aber ist das die richtige Frage? Momentan scheint es bei allem Interesse – wage ich zu sagen „Hype“ – rund um KI angebracht. Doch sie spiegelt lediglich den aktuellen Liebling der Technologiewelt wider und konzentriert sich auf die Technologie selbst, nicht auf das eigentliche Ziel. Ich würde argumentieren, dass die bessere Frage lautet: „Entspricht Ihre Datenstrategie den Ambitionen Ihres Unternehmens?“ Oder sogar: „Entspricht Ihre Daten- und KI-Strategie den Ambitionen Ihres Unternehmens?“ Letztendlich sind Daten und KI Mittel zum Zweck.

Was möchte Ihr Unternehmen erreichen? Was sind Ihre Geschäftsziele? Das ist der Ausgangspunkt für Ihre Datenstrategie. Der Workshop, den wir mit Kunden und Partnern durchgeführt haben, folgt einem einfachen Umriss, der mit den Geschäftszielen beginnt. Wir hören oft, dass KI der Wachstumstreiber sein wird, aber Daten werden der Treibstoff für KI sein. In diesem Fall können wir auch den Schluss ziehen, dass Daten der Treibstoff für Wachstum und andere organisatorische Ziele sind und wahrscheinlich auch bleiben werden. Der Workshop zur Datenstrategie folgt also einem passenden Akronym: G-R-O-W. 

Die bessere Frage lautet: „Entsprechen Ihre Daten- und KI-Strategie den Ambitionen Ihres Unternehmens?“

In der Anwendung auf die Entwicklung von Datenstrategien untersucht das G-R-O-W Framework die folgenden Fragen: 

• Goals: Welche Geschäftsziele verfolgt das Unternehmen mit seiner Datenstrategie?
• Reality: Wie sieht die aktuelle Realität in der Datenorganisation aus? Wie ausgereift ist das Unternehmen in Bezug auf Daten und analytische Fähigkeiten? Wie sind die Datenteams organisiert? 
• Options: Wo besteht die Möglichkeit zur Abstimmung der Datenstrategie auf die Geschäftsziele und welche Optionen gibt es?
• Way forward: Wie geht es weiter? Welche Maßnahmen können ergriffen werden, um diese Chancen zu ergreifen und die Ziele zu erreichen?

Jede dieser Fragen eröffnet einen Dialog, der weit über Technologie hinausgeht. 

Eine Strategie beginnt mit dem, was Sie erreichen möchten. Doch einige würden sagen, dass es wirklich gar keine „Datenstrategie“ an sich gibt. Ein erfahrener Datenmanager hat einmal erklärt, dass es keine Strategie per se ist, sondern die Umsetzung von Initiativen, die eine breitere Geschäftsstrategie unterstützen. Er lag nicht per se falsch. Aber lasst uns nicht die Haare spalten. Datenverantwortliche müssen heute ihre Strategien definieren und häufig verfeinern. Der Schlüssel zur Unterstützung dieser Strategie und zur Sicherung der Finanzierung dieser Initiativen besteht darin, sich an den Zielen des Unternehmens auszurichten. 

Um die beste Ausrichtung der Datenstrategie zu erreichen, müssen die Ziele eines Unternehmens S-M-A-R-T sein, ein Framework zur Verbesserung der Zielentwicklung: 

• Specific: Definieren Sie klar, was Sie erreichen möchten, und stellen Sie so viele Details wie möglich bereit. Zum Beispiel die Umsatzsteigerung über bestimmte Geschäftsbereiche, geografische Regionen oder Produktkategorien hinweg, die Verbesserung der Kundenzufriedenheit mit Produkten oder Dienstleistungen oder die Ausweitung des Marktanteils bestimmter Produkte oder in bestimmten Regionen.
• Measurable: Legen Sie messbare Kriterien fest, um Ihren Fortschritt zu verfolgen und festzustellen, wann Ihr Ziel erreicht wurde. Dazu können Kennzahlen wie Verkaufszahlen, Kundenbindungsraten, Website-Traffic, Time-to-Market oder Reduzierung des CO2-Fußabdrucks gehören.
• Achievable: Setzen Sie sich Ziele, die innerhalb der Ressourcen und Beschränkungen Ihres Unternehmens realistisch und erreichbar sind. Betrachten Sie Faktoren wie verfügbares Budget, Personal und Marktbedingungen sowie Branchenvorschriften. Eine „Marktbeherrschung“ mag für Regulierungsbehörden nicht gut aussehen.
• Relevant: Stimmen Sie Ihre Ziele auf die allgemeine Vision und Strategie Ihres Unternehmens ab. Sorgen Sie dafür, dass sie zum langfristigen Erfolg, Wachstum und zur Ausrichtung des Unternehmens beitragen.  
• Timely: Legen Sie einen bestimmten Zeitrahmen oder eine bestimmte Frist für das Erreichen des Ziels fest. Dies sorgt für ein Gefühl der Dringlichkeit und hilft, Maßnahmen und Ressourcen zu priorisieren. Außerdem können bei Bedarf periodische Evaluierungen und Anpassungen vorgenommen werden.

Unter Einhaltung dieser Kriterien können Unternehmen klare und praktikable Ziele entwickeln. Das gilt für alle Arten von Zielen. Ein Beispiel dafür sind die Nachhaltigkeitsziele eines großen multinationalen Lebensmittel- und Getränkeherstellers, der sich ganz konkrete Ziele gesetzt hat. Die Ziele umfassen die Reduzierung der Emissionen um 20 % bis 2025 und das Erreichen des Netto-Null-Ziels bis 2050, wobei 2018 als Baseline zugrunde gelegt wird. Maßnahmen zur Erreichung dieses Ziels umfassen die Verwendung von 100 % entwaldungsfreien Primärlieferketten für alle Produkte bis 2025 und die Verwendung von 100 % recycelbaren oder wiederverwendbaren Verpackungen bis 2025 sowie 200 Millionen Bäume, die bis 2030 gepflanzt werden. Das ist alles ziemlich S-M-A-R-T.

Bei Sainsbury's werden in einem Strategieupdate, „Next Level Sainsbury's“, Ziele bis zum Geschäftsjahr 2023 skizziert, die die Strategie „Food First“ unterstützen. Letztlich will das Unternehmen die erste Wahl für Lebensmittel sein, indem es mehr Optionen an mehr Standorten anbietet. Das Unternehmen plant, in den nächsten drei Jahren etwa 75 neue Sainsbury's Local Convenience Stores zu eröffnen und investiert in Daten- und Analysefunktionen, die Prozesse verbessern. Insbesondere arbeiten die Datenteams an spezifischen Zielen, um nicht vorrätige Artikel zu reduzieren und Substitutionen bei Onlinebestellungen zu verbessern. Außerdem hat Sainsbury's ein Stock Checker Tool eingeführt, mit dem Kund:innen die Verfügbarkeit überprüfen können, bevor sie einkaufen gehen oder eine Bestellung aufgeben.

Die Ausrichtung auf strategische Geschäftsziele ist nur der erste Schritt. Die Optimierung erfordert zusätzliche Details, damit die Ziele mit den verfügbaren Daten- und Analysetools erreicht werden können. Wie kann die Kundenerfahrung verbessert werden? Wenn Kund:innen es hassen, wenn ihre Lieblingsprodukte nicht auf Lager sind, ist das die Metrik, die Sie wählen sollten: „Vergriffene Produkte reduzieren.“ Und dann legen Sie ein Ziel und einen Zeitrahmen fest. Das ist ein S-M-A-R-T Ziel.

Der nächste Schritt besteht darin, zu entscheiden, welche Ziele zuerst angegangen werden sollen. Zurück zur existenziellen Frage der Datenstrategie: Wie setzt das Datenteam diese Geschäftsziele in eigene Initiativen um? Diese zu definieren, erfordert letztlich nicht nur Ausrichtung, sondern auch Priorisierung. Wie wählt man eine Sache gegenüber der anderen? Ein anderer Datenmanager hat mich einmal gefragt: „Sind Kosteneinsparungen in Höhe von einem Dollar gleichzusetzen mit einem Dollar an Umsatz?“ Meine Antwort war ein klares Nein. Daten- und Analyseinitiativen müssen den Geschäftszielen entsprechen. Wenn sich ein Unternehmen im Wachstumsmodus befindet, der es sich zur Aufgabe gemacht hat, Geist und Marktanteile zu erobern, priorisieren Daten- und Erkenntnisteams Umsatzgenerierung vor Kosteneinsparungen. In einem Abschwung, wenn der Überlebensmodus einsetzt, könnten die Prioritäten etwas anders aussehen. Die Datenstrategie muss sich darauf konzentrieren, Initiativen zu ermitteln, zu priorisieren und umzusetzen, die die Geschäftsstrategie und strategischen Ziele eines Unternehmens am besten unterstützen. 

Richten Sie ein strenges und transparentes Priorisierungsframework ein, um sicherzustellen, dass sich die Aussicht lohnt.

Denken Sie daran, dass nicht alle vorgeschlagenen Initiativen ihren Ursprung in diesem Top-Down-Prozess haben. Ideen kommen aus allen Bereichen des Unternehmens, und das ist gut so. Ideenvielfalt sollte gefördert werden. Letztlich müssen diese Ideen aber auf den Prüfstand. Ein Datenmanager riet: „Stellen Sie sicher, dass die Aussicht den Aufstieg wert ist.“ Führen Sie eine Priorisierungsmatrix ein, um sicherzustellen, dass die Ziele des Daten- und Analyseteams mit denen des Unternehmens übereinstimmen. 

Zu guter Letzt geht es wie bei den meisten Dingen um Versuch und Irrtum. Nicht jedes Projekt wird erfolgreich sein. Warum sollten wir das von ihnen erwarten? Bedeutet jeder Schuss einen Schlag ins Netz bei einem Basketballspiel? Gelingt es jedem wissenschaftlichen Experiment gleich beim ersten Mal? Selbst Ricky Gervais testet Witze, bevor er ein Netflix-Special dreht. Eine Datenstrategie sollte immer das Ziel umfassen, eine Grundlage zu schaffen, um verschiedene Ansätze zur Bewältigung von Herausforderungen zu testen. 

Eine Datenstrategie sollte das Ziel umfassen, eine solide Grundlage zu schaffen, um mehrere Erfolgspfade zu testen.

Bleiben Sie dran für den nächsten Teil, wie Sie Ihr Unternehmen mit Daten und KI optimieren können!