Data Driven Business: Wie baut man ein datengetriebenes Unternehmen auf?

Daten sind das Öl der Digitalisierung! So gelingt es dir, eine sogenannte Data Driven Company aufzubauen, damit das Business besser flutscht.

Wie wird ein StartUp zum datengetriebenen Unternehmen?

Diese Frage beantwortet dir dieser Ratgeber. Außerdem verraten dir Lukas Wöhrl, Christian Deponte und Jürgen Kroder im StartUpWissen Podcast, wie du den Weg zur sogenannten Data Driven Company gehen kannst und was dabei zu beachten ist.

Wer sind Lukas, Christian und Jürgen? Lukas arbeitet bei der E-Commerce-Plattform Plentymarkets als Software Engineering Manager, Christian ist Vice President EMEA bei New Relic, einer All-in-One-Datenplattform. Die beiden wissen somit sehr gut, warum Unternehmen jeder Größe datengetrieben arbeiten sollten. Und Jürgen führt als Chefredakteur von StartUpWissen.biz als Host durch den Podcast.

Gemeinsam erörtern die drei, was eine Data Driven Company ausmacht und wie man ein Data Driven Business entwickelt.

Was versteht man unter Data Driven Company?

Eine Data Driven Company ist eine Firma, die Daten als wesentlichen Bestandteil seiner Entscheidungsfindung und Geschäftsprozesse betrachtet. Solche datengetriebenen Unternehmen setzen Datenanalyse-Tools und -Methoden ein, um aus den verfügbaren, digitalen Informationen sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen und diese in ihre Entscheidungsfindung und Geschäftsstrategie zu integrieren.

Ein wichtiger Bestandteil eines datengetriebenen Unternehmens ist eine effektive Dateninfrastruktur, die eine zuverlässige Datenerfassung, -verwaltung und -analyse ermöglicht. Die Dateninfrastruktur umfasst die Tools, Technologien und Prozesse, die zur Erfassung, Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen erforderlich sind.

Das bedeutet: Eine Data Driven Company betrachtet seine Daten als entscheidungsrelevanten Ressourcen. Sie baut eine datenorientierte Kultur und Infrastruktur auf, um wettbewerbsfähig zu bleiben und erfolgreich zu sein. Es ist somit ein Unternehmen, das die Vorteile der Digitalisierung nutzt.

Was ist der Unterschied zwischen Data Driven Company, Data Driven Business, Data Driven Organization und Data Driven Culture?

Obwohl die Begriffe „Data Driven Company“, „Data Driven Business“, „Data Driven Organization“ und „Data Driven Culture“ oft austauschbar verwendet werden, gibt es Unterschiede zwischen ihnen.

• Eine Data Driven Organization ist eine Organisation, die Daten in ihre Prozesse und Entscheidungsfindung integriert, unabhängig davon, ob es sich um ein Unternehmen oder eine Non-Profit-Organisation handelt.
• Eine Data Driven Company und ein Data Driven Business beziehen sich im Allgemeinen auf dasselbe Konzept: Es handelt sich um eine Firma, die Daten als wesentlicher Bestandteil seiner Entscheidungsfindung und Geschäftsprozesse betrachtet.
• Eine Data Driven Culture bezieht sich auf die Unternehmenskultur, in der Daten und datengestützte Entscheidungen einen hohen Stellenwert haben. In einer Data Driven Culture werden Entscheidungen auf Basis von Daten und Fakten getroffen, und es gibt eine hohe Wertschätzung für die Bedeutung von digitalen Informationen.

Letztendlich geht es bei einen Data-Driven-Ansatz darum, dass Daten als wertvolle Ressource angesehen und in Entscheidungen und Prozesse integriert werden, um bessere Ergebnisse und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Was macht ein datengetriebenes Unternehmen aus?

Eine datengetriebene Firma zeichnet sich durch folgende Merkmale aus:

Daten als strategische Ressource
Daten sind nicht nur ein Nebenprodukt des Geschäftsbetriebs, sondern werden als wertvolle Ressource betrachtet, die strategisch genutzt werden kann.

Einsatz von Analysetools und -methoden
Datengetriebene Unternehmen verwenden fortschrittliche Analyse-Tools und -methoden, um aus ihren Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Kultur der Datenanalyse
Ein datengetriebenes Unternehmen hat eine Kultur der Datenanalyse entwickelt, in der Daten zur Grundlage von Entscheidungen und Aktionen werden.

Fokus auf Kundenbedürfnisse
Datengetriebene Unternehmen haben ein tiefes Verständnis für die Bedürfnisse ihrer Kunden und verwenden Daten, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.

Agilität und Flexibilität
Datengetriebene Unternehmen können schnell auf neue Daten und Trends reagieren und ihre Geschäftsprozesse und -modelle entsprechend anpassen.

Investition in Dateninfrastruktur
Datengetriebene Unternehmen investieren in eine leistungsstarke Dateninfrastruktur, um Daten effektiv sammeln, speichern, verwalten und analysieren zu können.

Kurz: Datengetriebene Unternehmen treffen datenorientierte Entscheidungen, richten ihre Geschäftsprozesse auf Daten aus und etablieren eine Kultur der Datenanalyse & -nutzung. Damit sollen Wettbewerbsvorteile erzielt werden, um erfolgreicher zu sein.

Wie gehören Data Driven und Big Data zusammen?

Data Driven und Big Data sind eng miteinander verbunden. Big Data bezieht sich auf die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, die oft aus verschiedenen Quellen stammen und in unterschiedlichen Formaten vorliegen.

Data Driven hingegen beschreibt die Verwendung von Daten zur Entscheidungsfindung und Optimierung von Geschäftsprozessen. Data-Driven-Ansätze nutzen oft Algorithmen, maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und Entscheidungen zu automatisieren.

Big Data bildet oft die Grundlage für Data-Driven-Ansätze, da die Verfügbarkeit von großen Datenmengen es ermöglicht, bessere und präzisere Entscheidungen zu treffen. Data Driven wiederum nutzt die Fülle an Daten, um komplexe Zusammenhänge zu verstehen, Muster zu erkennen und Prozesse zu optimieren.

Beispiele für Data Driven Companies

Es gibt viele Beispiele für datengesteuerte Unternehmen, die ihre Geschäftsentscheidungen und -prozesse auf Basis von Daten und Analysen treffen. Dazu gehören unter anderem diese Companies:

Amazon
… nutzt umfangreiche Datenanalysen und KI-gestützte Algorithmen, um personalisierte Produktempfehlungen zu erstellen und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Der E-Commerce-Konzern verwendet auch Daten, um das Kundenverhalten zu verstehen und die Preisgestaltung zu optimieren.

Netflix
… setzt Datenanalysen ein, um das Verhalten und die Vorlieben seiner Zuschauer zu verstehen und personalisierte Empfehlungen und Inhalte bereitzustellen. Es verwendet auch Daten, um Inhalte zu produzieren, die auf das Zuschauerverhalten und die Popularität basieren.

Uber
… verwendet Datenanalyse-Tools, um Fahrer und Passagiere effektiv zu verbinden und den Betrieb zu optimieren. Das Unternehmen nutzt auch Daten, um die Fahrpreise zu optimieren und den Kunden ein nahtloses Erlebnis zu bieten.

Google
… führt umfangreiche Datenanalysen durch, um personalisierte Suchergebnisse zu liefern, Anzeigen zu optimieren und Produkte wie Google Maps und Google Translate weiter zu entwickeln.

Procter & Gamble
… nutzt Datenanalysen, um die Wirksamkeit von Marketing- und Werbekampagnen zu messen und zu optimieren. Das Unternehmen verwendet auch Daten, um Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität von Produkten zu verbessern.

Wie können Unternehmen „Data Driven“ werden?

Um eine datengetriebene Organisation aufzubauen, müssen Unternehmen die folgenden Schritte realisieren:

Ziele setzen
Lege Ziele fest, die auf Daten basieren, und definieren Sie Metriken, um den Fortschritt zu messen und zu überwachen.

Daten sammeln
Stelle sicher, dass die erforderlichen Daten gesammelt und in einer strukturierten und sicheren Weise gespeichert werden. Verwende dazu die richtigen Tools und Technologien.

Bereinigen und organisieren
Achte darauf, dass die Daten bereinigt und organisiert sind, um aussagekräftige Einblicke und Analysen zu ermöglichen.

Analyse-Tools nutzen
Verwende Data Mining, Machine Learning und andere Tools, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen.

Datengestützte Entscheidungen
Nutze die gewonnenen Erkenntnisse, um die datengestützten Entscheidungen in Geschäftsprozesse und -strategien zu integrieren.

Datenorientierte Kultur
Schaffe eine datenorientierte Kultur, in der datenbasierte Entscheidungen getroffen und Daten als wertvolle Ressource angesehen werden.

Mitarbeiter-Schulung
Stelle sicher, dass deine Mitarbeiter die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse haben, um Datenanalyse-Tools und -Methoden nutzen (zum Beispiel über Prompt Engineering) und datengestützte Entscheidungen treffen zu können.

Robuste Dateninfrastruktur
Achte darauf, dass deine Dateninfrastruktur robust und sicher ausfällt, um eine zuverlässige Datenerfassung, -verwaltung und -analyse zu gewährleisten.

Iterieren und verbessern
Überprüfe regelmäßig deine datengestützten Prozesse und Entscheidungen. Passen sie an, um sie kontinuierlich zu optimieren und zu verbessern.

Welche Hardware und Software benötigt man für ein Data Driven Business?

Die benötigte Hardware und Software für ein Data Driven Business hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie der Größe des Unternehmens, der Art der Daten, die verarbeitet werden, und der Art der Analyse, die durchgeführt werden soll. Hier sind einige allgemeine Beispiele für die benötigte Hardware und Software:

Hardware:

• Server, um große Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten
• Netzwerk-Infrastruktur, um die Daten effektiv zu übertragen
• Hochleistungs-Workstations für Datenwissenschaftler und Analysten

Software:

• Datenbanken, um Daten zu speichern und zu verwalten
• Analytics-Software, um Daten zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen
• Visualisierungs-Software, um Daten in ansprechenden Diagrammen und Grafiken darzustellen
• Machine Learning- und KI-Tools, um komplexe Datenanalysen und Entscheidungsprozesse zu automatisieren

Es ist auch wichtig zu beachten, dass Cloud Computing-Dienste wie Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud Platform eine kostengünstige Möglichkeit bieten, auf leistungsstarke Hardware und Software zuzugreifen, ohne dass Unternehmen die teure Infrastruktur selbst besitzen und warten müssen.

Wie gehören Data Driven und Observability zusammen?

Data Driven und Observability sind eng miteinander verbunden, da sie beide dazu beitragen können, dass Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen treffen können.

Observability bezieht sich auf die Fähigkeit eines Systems, überwacht und analysiert zu werden, um Probleme zu erkennen und zu beheben. Observability-Tools ermöglichen es Unternehmen, Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu speichern und zu analysieren, um das Systemverhalten besser zu verstehen.

Durch die Kombination von Observability-Tools und Data-Driven-Ansätzen können Firmen eine bessere Sichtbarkeit ihrer Systeme erlangen und datengesteuerte Entscheidungen treffen. Indem sie Echtzeitdaten überwachen und analysieren, haben Unternehmen die Möglichkeit, schnell auf Probleme zu reagieren und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.

Warum profitieren besonders E-Commerce-Startups von einem Data-Driven-Ansatz?

E-Commerce-StartUps profitieren besonders von einem Data-Driven-Ansatz. Dafür gibt es zum Beispiel diese Gründe:

Personalisierung
Ein Data-Driven-Ansatz ermöglicht es StartUps im Bereich des E-Commerce, das Verhalten ihrer Kunden zu analysieren und personalisierte Angebote und Empfehlungen zu erstellen. Durch die Analyse von Daten wie Klickverhalten, Kaufhistorie und soziodemografischen Merkmalen lassen sich personalisierte Empfehlungen erstellen, die auf den individuellen Bedürfnissen und Vorlieben jedes Kunden basieren.

Effektive Marketingstrategien
Durch die Analyse von Daten wie Kunden-Demografie, Interessen und Kaufverhalten können Onlineshop-Betreiber gezielte Marketingkampagnen erstellen, die auf die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden zugeschnitten sind. Dies führt zu höheren Konversionsraten und einer höheren Kundenzufriedenheit.

Optimierung der Supply Chain
Kennen Unternehmen relevante Daten wie Bestellvolumen und Lagerbestand, können sie die Bestandsverwaltung optimieren. Es lässt sich sicherstellen, dass es immer genügend Produkte auf Lager gibt, um die Nachfrage der Kunden zu erfüllen.

Kosteneffizienz
Ein Data-Driven-Ansatz macht es möglich, Kosten zu senken, indem Geschäftsprozesse optimiert und ineffiziente Prozesse eliminiert werden. Denn in den Daten können E-Commerce-Startups spezielle Trends und Muster erkennen, die dazu beitragen, Kosten zu senken und Prozesse zu optimieren.

Insgesamt bietet ein Data-Driven-Ansatz die Möglichkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen, die auf Daten und nicht auf Vermutungen basieren. Dies führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit, besseren Marketing-Strategien und einer besseren Betriebseffizienz, was das Wachstum eines Unternehmens fördert.

Was sind die Vorteile, wenn man Data Driven agiert?

Das sind die Vorteile von datengetriebenen Unternehmen:

Bessere Entscheidungen
Datengetriebene Unternehmen treffen Entscheidungen auf Basis von relevanten Fakten und Zahlen, nicht  nach Vanity Metrics oder nach dem Bauchgefühl.

Kostenreduzierung
Durch die Analyse von Daten können Unternehmen Einsparungen erzielen, indem sie ineffiziente Prozesse eliminieren und den Ressourceneinsatz optimieren.

Kundenorientierung
Data Driven Companies verstehen ihre Kunden besser. Sie können personalisierte Produkte und Dienstleistungen anbieten, die auf den Bedürfnissen und Vorlieben der Kunden basieren.

Wettbewerbsvorteil
Mittels Daten und Analysen erarbeiten Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, da sie schnellere, effizientere und präzisere Entscheidungen treffen.

Welche Nachteile hat ein Data Driven Business?

Und das sind die Nachteile von Data Driven Companies:

Datenschutzbedenken
Die Sammlung und Verarbeitung von Daten kann Datenschutzbedenken aufwerfen, insbesondere wenn es um personenbezogene Daten geht.

Fehleranfälligkeit
Datengetriebene Entscheidungen können auf fehlerhaften Daten basieren, was zu Fehlern und Fehleinschätzungen führt.

Kulturelle Veränderungen
Die Umstellung auf eine datengetriebene Kultur erfordert oft eine Veränderung der Arbeitsweise und stößt bei Mitarbeitern unter Umständen auf Widerstand.

Kosten
Die Implementierung von Datenanalyse-Tools und die Schulung von Mitarbeitern fällt eventuell kostenintensiv aus.

Welche Herausforderungen muss man zur Data Driven Company meistern?

Auf dem Weg zur Data Driven Company können verschiedene Herausforderungen und Hindernisse auftreten, die bewältigt werden müssen. Hier ein paar Beispiele:

Datenerfassung und Datenqualität
Eine wichtige Herausforderung besteht darin, qualitativ hochwertige Daten zu sammeln und sicherzustellen, dass sie konsistent, zuverlässig und vollständig sind.

Datenintegration
Oftmals sind die Daten in verschiedenen Systemen oder Abteilungen verteilt und müssen integriert werden, um ein ganzheitliches Bild zu erhalten.

Datenanalyse und Interpretation
Die Analyse von Daten erfordert spezielle Fähigkeiten und Kenntnisse, um die Daten richtig zu interpretieren und sinnvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

Datenschutz und Compliance
Die Verarbeitung von Daten unterliegt strengen Datenschutzbestimmungen und Compliance-Anforderungen, die eingehalten werden müssen, um rechtliche Konsequenzen zu vermeiden.

Kulturelle Veränderungen
Eine datengetriebene Kultur erfordert oft eine Veränderung der Arbeitsweise und kann bei Mitarbeitern auf Widerstand stoßen.

Kosten und Investitionen
Die Implementierung von Datenanalyse-Tools und die Schulung von Mitarbeitern fällt unter Umständen teuer aus.

Management-Unterstützung
Eine erfolgreiche Umstellung auf eine datengetriebene Kultur benötigt eine klare Unterstützung und Führung von Seiten des Managements, um die Veränderungen zu fördern und Hindernisse zu beseitigen.

Data Driven Business und Einhalten der DSGVO – geht das?

Ja, Data Driven Business und die Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) können vereinbart werden. Doch dies erfordert eine gewisse Sorgfalt und Verantwortung bei der Verarbeitung personenbezogener Daten.

Unternehmen jeder Größe, auch StartUps, müssen sicherstellen, dass sie die Einwilligung der Betroffenen für die Verarbeitung ihrer Daten einholen, ihre Daten nur für legitime Zwecke verwenden und die Daten nur so lange aufbewahren, wie es erforderlich ist.

Außerdem müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie über angemessene Sicherheitsvorkehrungen verfügen, um personenbezogene Daten zu schützen, und im Falle von Datenschutzverletzungen geeignete Schutzmaßnahmen ergreifen.

Data Driven Business und DSGVO sind also miteinander vereinbar, solange Unternehmen sicherstellen, dass sie die Datenschutzanforderungen erfüllen und ihre Datenverarbeitung transparent und verantwortungsvoll gestalten.

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