Es war ein mutiger Schritt: Auf Empfehlung, man sagt von McKinsey, entschied sich Nikes neuer CEO John Donahoe 2020, das Unternehmen radikal umzubauen. Alles sollte datengetrieben sein. Alles sollte so messbar wie möglich sein. Deshalb sah man auch die alleinige Zukunft des Unternehmens in digitalen Direktverkäufen (Direct-to-Consumer, DTC). Die Marktführerschaft im Einzelhandel wurde bewusst aufgegeben. Einzig die Nike-eigenen Shops sollten noch eine Rolle spielen. Sogar die alte Struktur, die auf klar definierten Produktkategorien basierte, wurde über Bord geworfen.
Der Plan klang auf dem Papier brillant, doch das Ergebnis war alles andere als das. Massimo Giunco, fast 22 Jahre bei Nike und dort zuletzt als Senior Brand Director tätig erzählt in einer
faszinierenden Story wie durch ein verkürztes Verständnis von data-driven 70 Milliarden US$ vernichtet wurden.
Ein ähnliches Drama spielte sich bei Boeing ab.
Gautam Mukunda beschreibt in einem Artikel auf Forbes eindrucksvoll, wie tief Boeing in der Krise steckt. Früher, als das Unternehmen noch Geld verdiente, wurde es von Ingenieuren geführt. Boeing stellte großartige Produkte her, auf die sich die Kunden verlassen konnten.
Doch die Führungskräfte haben das Unternehmen von seinem Kerngeschäft – dem Bau sicherer und zuverlässiger Flugzeuge – weggeführt und sich vor allem auf Daten fokussiert. Heute scheint es mehr Menschenleben zu kosten als Terrorismus.
Ist das Ziel als Unternehmen data-adriven zu werden also ein Irrweg?Wer nun glaubt diese Misserfolge sind ein Resultat der heutigen digitalen Entwicklungen irrt.
Europäische Wissenschaftler und Kolonialbeamte brachten noch im frühen 20. Jahrhundert ihre eigenen Pflanzensorten und landwirtschaftlichen Methoden nach Afrika. Sie glaubten, dass ihre „modernen“ Methoden überlegen seien und drängten die afrikanischen Bauern, ihre traditionellen Anbaumethoden zugunsten der neuen, europäischen Pflanzen und Arbeitsweise aufzugeben.
Die afrikanischen Bauern, die ihr Ökosystem viel besser kannten als die Europäer glaubten nicht an den Erfolg der neuen Methoden, doch die Europäer zwangen sie, es auf die europäische Art zu tun.
In "Seeing Like a State: How Certain Schemes to Improve the Human Condition Have Failed" erzählt James C. Scott diese und andere faszinierende Geschichten (die deutschen Förster des achtzehnten und neunzehnten Jahrhunderts eine Forstwirtschaft, Le Corbusier eine perfekte Stadt, Wladimir Lenin eine Planwirtschaft oder Julius Nyerere der die Menschen in Tansania „dörflich“ gestaltet) in welchen der Planer glaubt, durch seine hochmoderne, technokratische Vision den Schlüssel zu Fortschritt und Entwicklung in der Hand zu halten.
Alle Farmen scheiterten.
Im Rückblick kein Wunder, ignorierten die Maßnahmen doch die lokalen Gegebenheiten, Expertise und die angepassten, nachhaltigen Praktiken der afrikanischen Bauern, die über Generationen hinweg entwickelt worden waren. Die europäischen Pflanzen waren oft nicht für die lokalen Boden- und Klimabedingungen geeignet, was zu Ernteausfällen, ökologischen Schäden und Hunger führte. Anstatt das Leben der afrikanischen Bevölkerung zu verbessern, verschlechterten diese „Verbesserungsprojekte“ ihre Lebensbedingungen und führten zu größerer Abhängigkeit und Verwundbarkeit.
Der Hauptfehler besteht in dem Versuch, Wissen, Autorität und Entscheidungsgewalt im Zentrum zu konzentrieren, anstatt die Handlungsfähigkeit, die Handlungsfreiheit und den Anreiz zu produktivem Handeln an die Peripherie zu verlagern, wo die Menschen vor Ort über das lokale Wissen verfügen, um effektiv zu handeln.
Auch erfolgreiche Beispiele wie die heutigen Kaffeeplantagen in Ostafrika wiederlegen diese These nicht. Denn erst durch die Anpassungsfähigkeit und das Lernen aus den lokalen Bedingungen wurden diese erfolgreich und nicht durch den initialen technokratischen Ansatz.
Was haben Nike, Boeing und die Farmer in Afrika gemeinsam? In allen drei Fällen wurde das Wissen, die Expertise und die spezifischen Bedingungen vor Ort ignoriert, während das Management glaubte über die besseren Informationen zu verfügen. In allen drei Fällen führte der blinde Glaube an abstrakte Modelle dazu, dass kontextbezogene und menschliche Aspekte vernachlässigt wurden – mit verheerenden Folgen für Unternehmen, Produkte und Menschen.
Es ist also nicht das Konzept "data-driven" zu werden selbst, das problematisch ist, sondern wie wir es interpretieren und umsetzen.
Daten an sich sind neutral, sie liefern uns wertvolle Informationen und können uns helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Doch sie sind auch nur ein Teil des Puzzles.
Wir müssen Daten als einen von vielen Bausteinen in einem umfassenden Entscheidungsprozess betrachten. Daten sollten als Werkzeuge dienen, um bestehende Annahmen zu überprüfen, alternative Perspektiven zu entwickeln und Risiken zu minimieren. Aber sie dürfen niemals das gesamte Bild dominieren. Ein erfolgreiches data-driven Management erkennt an, dass Daten immer im Zusammenhang mit menschlichem Wissen, Erfahrung und Urteilsvermögen interpretiert werden müssen.
Data-driven zu sein bedeutet nicht, dass wir das Menschliche aus dem Entscheidungsprozess eliminieren. Im Gegenteil, muss es eine Symbiose zwischen Daten und menschlichem Einfühlungsvermögen, Kreativität und ethischem Denken geben. Wenn wir diese Balance nicht finden, laufen wir Gefahr, blindlings in die nächste Katastrophe zu steuern – genau wie Disco Stu, der nur den aufsteigenden Trend sah, aber das größere Bild nicht erkannte.
Steve Jobs hat Apple zu einem der größten Unternehmen der Welt gemacht, indem er dafür sorgte, dass seine Geräte ansprechend und einfach zu bedienen sind, dass sie ein Muss für den Lifestyle sind. Er war davon besessen, Produkte herzustellen, die tatsächlich funktionieren, und sie an Menschen zu verkaufen, die sie haben wollten.
Jobs wusste, wie wichtig die Nutzung von Daten für geschäftliche Entscheidungen ist. Sein Ansatz für die Produktentwicklung beinhaltete Iterationen auf der Grundlage von Nutzerfeedback, was ein Schlüsselaspekt der Datenanalyse ist.
Jobs glaubte aber auch an die Macht von Intuition und Visionen bei der Produktentwicklung und gab diesen manchmal den Vorrang vor Daten. Berühmt ist seine Aussage, dass man Kunden nicht einfach fragen kann, was sie wollen, sondern dass man es ihnen zeigen muss.
Ein herausragendes Beispiel für diese Ambivalenz ist die Entwicklung des iPhones. Alle verfügbaren Daten und Marktanalysen deuteten darauf hin, dass ein Smartphone mit physischer Tastatur, ähnlich dem damaligen Marktführer BlackBerry, der nächste logische Schritt wäre. Diese Geräte galten als der Standard für Business-Anwender, und die physischen Tasten wurden als unverzichtbar angesehen und von den Kunden geliebt.
Doch entgegen dieser Daten entschied sich Jobs für einen radikal anderen Ansatz. Er vertraute seiner Vision von einem Gerät, das vollständig auf einem Touchscreen basiert. Ein Telefon, das die Benutzererfahrung neu definieren und den Einsatz von Technologie revolutionieren würde. Seine Entscheidung, auf physische Tasten zu verzichten und stattdessen ein reines Touchscreen-Gerät zu entwickeln, ging gegen alle damaligen Markttrends und Datenprognosen.
Diese Entscheidung, die gegen die Datenlogik stand, erwies sich als bahnbrechend. Das iPhone veränderte nicht nur die Smartphone-Branche, sondern definierte auch den Standard für mobile Geräte neu. Es war nicht nur das innovative Design, das das iPhone so erfolgreich machte, sondern auch das tiefere Verständnis dafür, wie Menschen Technologie nutzen wollen und wie sie mit ihr interagieren. Jobs erkannte, dass die Daten zwar nützlich waren, um bestehende Muster zu analysieren, aber dass sie die Wünsche der Menschen nach neuen, intuitiven Benutzererfahrungen nicht vorhersagen konnten.
Dies zeigt eindrucksvoll, dass ein erfolgreiches datengesteuertes Management nicht nur bedeutet, sich von den Daten leiten zu lassen, sondern auch zu wissen, wann man sie hinterfragen und ihnen widersprechen muss. Jobs' Entscheidung für ein reines Touchscreen-Gerät war nicht nur ein technischer Erfolg, sondern auch ein Paradebeispiel dafür, wie Intuition und visionäres Denken, gepaart mit einem tiefen Verständnis für den Nutzer, zu bahnbrechenden Innovationen führen können.
Steve Jobs wusste, dass Daten allein oft nur die Vergangenheit widerspiegeln und selten die Zukunft. Wahre Innovation entsteht, wenn Daten mit Mut, Kreativität und einem Verständnis für menschliche Bedürfnisse kombiniert werden. In diesem Sinne war Jobs' Entscheidung, das iPhone zu entwickeln, nicht nur eine technische Revolution, sondern auch ein strategisches Meisterwerk, das auf der Balance zwischen datengesteuerten Erkenntnissen, visionärem Denken und einem tiefen Verständnis für die Bedürfnisse und Wünsche der Menschen basierte.
Um Daten, so wie Steve Jobs als wertvolles Werkzeug zu nutzen, können wir einige grundlegende Lektionen ableiten.
Lektion 1: Daten sind nie vollständig
Daten geben uns wertvolle Einblicke und können Entscheidungsprozesse erheblich verbessern, aber sie sind nie vollständig. Sie spiegeln immer nur einen Teil der Realität wider, häufig geprägt durch vergangene Ereignisse und bestehende Muster. Das Beispiel von Steve Jobs und der Entwicklung des iPhones zeigt, dass Daten zwar anzeigen können, was in der Vergangenheit erfolgreich war, aber nicht immer in der Lage sind, zukünftige Bedürfnisse oder unentdeckte Potenziale zu erfassen. Daten können uns sagen, was bereits funktioniert hat, aber sie können uns nicht immer zeigen, was noch möglich ist. Deshalb ist es wichtig, dass wir Daten als einen von vielen Bausteinen in unseren Entscheidungen betrachten und sie mit Vision, Intuition und einem tiefen Verständnis der menschlichen Bedürfnisse kombinieren.
Lektion 2: Der verführerische Reiz kurzfristiger Erfolge
Kurzfristige Erfolge, die durch eine rein datengetriebene Strategie erzielt werden, können verlockend sein. Daten zeigen uns oft klare Trends und ermöglichen schnelle Entscheidungen, die sofortige Ergebnisse bringen. Doch der Fokus auf kurzfristige Gewinne birgt die Gefahr, das größere Bild zu übersehen. Wie das Beispiel von Nike zeigt, führte die radikale Hinwendung zu einem datengetriebenen Ansatz zwar zunächst zu messbaren Erfolgen im digitalen Direktverkauf, doch die langfristigen Auswirkungen auf die Marke und das Unternehmen waren verheerend. Der blinde Glaube an Daten führte dazu, dass wichtige menschliche und marktspezifische Aspekte ignoriert wurden. Unternehmen müssen sich daher bewusst machen, dass kurzfristige Erfolge kein Ersatz für eine nachhaltige und ausgewogene Strategie sind, die sowohl auf Daten als auch auf menschlichem Urteilsvermögen basiert.
Lektion 3: Dezentralisierung ist Zentralisierung überlegen
Ein zentraler Fehler in vielen gescheiterten Projekten, ob in der Unternehmensführung oder in globalen Entwicklungsprojekten, liegt in der Konzentration von Wissen und Entscheidungsgewalt an einem zentralen Ort. Wenn Entscheidungen auf Basis zentralisierter Daten getroffen werden, ohne die Expertise und das Wissen der Menschen vor Ort einzubeziehen, können fatale Fehler entstehen. Das Beispiel der europäischen Landwirtschaftsmethoden in Afrika zeigt, wie die Ignoranz gegenüber lokalen Gegebenheiten und das blinde Vertrauen in zentralisierte, technokratische Ansätze zu katastrophalen Ergebnissen führen können. Dezentralisierung hingegen fördert die Einbindung derjenigen, die das lokale Wissen besitzen und die Komplexität vor Ort besser verstehen. Eine dezentralisierte, datenmotivierte Vorgehensweise führt zu besseren, nachhaltigeren Entscheidungen, da sie sowohl das Wissen der Zentrale als auch die Expertise und das Verständnis der Peripherie integriert.
Lektion 4: Der Wert echter, datenmotivierter Vorgehensweise
Eine datenmotivierte Vorgehensweise erfordert mehr als nur die bloße Analyse von Daten. Sie bedeutet, Neugier zu fördern, Unsicherheiten zu akzeptieren und kontinuierlich Annahmen zu hinterfragen. Daten allein reichen nicht aus, um vollständige Antworten zu liefern; sie müssen im Kontext von menschlichem Urteilsvermögen und Fachwissen interpretiert werden. Wie das Beispiel von Steve Jobs zeigt, können datenmotivierte Entscheidungen zu bahnbrechenden Innovationen führen, wenn sie in einem umfassenden und menschenzentrierten Ansatz eingebettet sind. Eine datenmotivierte Kultur erkennt den Wert von Daten an, ohne dabei den menschlichen Faktor zu vernachlässigen. Es geht darum, Daten als Anstoß für kreative Lösungen zu nutzen und dabei immer den Menschen in den Mittelpunkt zu stellen. Nur so kann langfristiger Erfolg sichergestellt werden.
Lektion 5: Die Bedeutung von Daten- und Entscheidungskompetenz
Datenkompetenz ist essenziell, aber allein nicht ausreichend. Es ist genauso wichtig, dass Mitarbeiter auf allen Ebenen „Entscheidungskompetenz“ entwickeln. Diese Kompetenz befähigt sie, datengestützte Erkenntnisse in praktische, wirkungsvolle Maßnahmen umzusetzen. Dabei geht es weniger darum, endgültige Antworten zu finden, sondern vielmehr um die Erkundung neuer Möglichkeiten. Unternehmen sollten ihre Mitarbeiter nicht nur fragen: "Was können wir mit unseren Daten machen?", sondern auch: "Was könnten wir mit Daten machen, die wir noch nicht haben?" Dieser explorative Ansatz treibt Innovation und Transformation voran.
Für Unternehmen und Organisationen, die langfristigen Erfolg anstreben, liegt der Schlüssel darin, eine Kultur zu entwickeln, die sowohl dateninformiert als auch menschenzentriert ist. Wir bei Datareus nennen das datenmotiviert. Das bedeutet, dass wir nicht nur die Menschen befähigen, diese Daten zu interpretieren und in den richtigen Kontext setzen zu können, sondern sie auch dadurch motiviert werden, immer neue kreative Lösungen für Probleme zu finden. Daten werden deshalb den Menschen nicht ersetzen, sondern ihn unterstützen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Eine datenmotivierte Kultur erkennt an, dass wahre Innovation und nachhaltiger Erfolg nicht allein durch Zahlen und Statistiken getrieben werden können. Es bedarf eines ganzheitlichen Ansatzes, bei dem Daten als wertvolle Grundlage dienen, die jedoch erst durch das Zusammenspiel mit menschlichem Urteilsvermögen, Erfahrung und Kreativität ihre volle Wirkung entfalten. In einer solchen Kultur werden Daten als Werkzeuge genutzt, um bestehende Annahmen zu hinterfragen, neue Perspektiven zu gewinnen und fundierte, aber auch mutige Entscheidungen zu treffen.
Dabei spielen nicht nur die großen, umfassenden Datensätze – Big Data – eine Rolle. Oftmals sind es die „Small Data“, also kleine, aber tiefgehende Dateneinblicke, die durch persönliche Interaktionen, Beobachtungen und Kontextwissen entstehen, die den entscheidenden Unterschied machen. Diese qualitativ hochwertigen, kontextbezogenen Daten helfen, Nuancen zu erkennen, die in den großen Datenmengen oft übersehen werden. Sie ermöglichen es, tiefere Einblicke in das Verhalten, die Bedürfnisse und die Emotionen von Kunden und Mitarbeitern zu gewinnen, die in Zahlen allein nicht erfasst werden können.
Small Data bringt uns näher an den Menschen heran und stellt sicher, dass unsere Entscheidungen nicht nur auf abstrakten Modellen basieren, sondern auf einem echten Verständnis derjenigen, die von diesen Entscheidungen betroffen sind. Sie erinnert uns daran, dass Daten nicht nur in ihrer Masse wertvoll sind, sondern auch in ihrer Tiefe und Qualität. Eine datenmotivierte Kultur sollte daher sowohl Big Data als auch Small Data gleichermaßen schätzen und nutzen, um ein vollständiges Bild zu erhalten.
Datenmotiviertes Handeln bedeutet auch, Verantwortung zu übernehmen. Die Art und Weise, wie wir Daten interpretieren und einsetzen, hat direkte Auswirkungen auf unsere Entscheidungen und damit auf Menschen, Märkte und die Gesellschaft insgesamt. Eine verantwortungsvolle Datenkultur achtet daher nicht nur auf die Genauigkeit der Daten, sondern auch darauf, wie diese in ethisch fundierte und sozial verantwortliche Entscheidungen einfließen.
"Data-driven ist man nicht automatisch dann, wenn Daten allgegenwärtig sind, sondern erst wenn man auch weiß, wie man sie wertstiftend einsetzen kann."
Der Weg zum langfristigen Erfolg führt über eine bewusste Integration von Daten und Menschlichkeit, wobei sowohl Big Data als auch Small Data eine entscheidende Rolle spielen. Unternehmen, die in der Lage sind, diese beiden Welten miteinander zu verbinden, werden nicht nur in der Lage sein, aktuelle Herausforderungen zu meistern, sondern auch in einer zunehmend komplexen und dynamischen Welt erfolgreich zu navigieren. Daten motivieren uns, aber es sind die Menschen, die mit ihrem Wissen, ihrer Erfahrung und ihrem Einfühlungsvermögen den entscheidenden Unterschied machen. Nur wenn wir diese Synergie verstehen und fördern, können wir das volle Potenzial sowohl der Daten als auch der menschlichen Fähigkeiten entfalten.
Data-driven wird man nicht durch mehr Daten, sondern durch den Fokus auf den Menschen.
Die Kultur zu verändern
ist leider aber nicht ganz einfach. Es gibt grundsätzlich zwei Stellschrauben an denen Sie drehen können, um einen Wandel zu begünstigen:
- Sie verändern die Rahmenbedingungen (das passiert vergleichsweise oft), oder
- Sie motivieren Verhaltensänderungen (das passiert so gut wie nie).
Wir bei Datareus glauben, dass beides Hand in Hand gehen muss, wenn man nachhaltige Erfolge erzielen will. Sie sind also nicht hilflos! Beginnen Sie heute damit, eine datenmotivierte Kultur in Ihrem Unternehmen zu fördern.
Verändern Sie nicht nur Prozesse, sondern inspirieren Sie Ihre Mitarbeiter, Daten als wertvolles Werkzeug zu betrachten, das ihre Erfahrung und Kreativität unterstützt. Schaffen Sie Rahmenbedingungen, die sowohl Innovation als auch kritisches Denken fördern. Und vor allem: Seien Sie Vorreiter, indem Sie selbst den Wandel vorleben. Eine erfolgreiche Transformation beginnt mit einer klaren Vision und der Entschlossenheit, Daten und Menschlichkeit zu vereinen.
Eine datenmotivierte Kultur entfaltet ihre volle Wirkung erst dann, wenn sie eng mit den strategischen Zielen des Unternehmens verknüpft ist. Indem Sie sicherstellen, dass Ihre Dateninitiativen die Gesamtstrategie unterstützen, schaffen Sie einen klaren Mehrwert für das Unternehmen. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Datenverantwortlichen und der Geschäftsführung, um sicherzustellen, dass alle datenbasierten Entscheidungen und Innovationen auf die langfristigen Ziele des Unternehmens ausgerichtet sind.
Schulen Sie Ihre Teams nicht nur in datenbasierter Entscheidungsfindung, sondern befähigen Sie sie auch, selbst datengetriebene Lösungen zu konzipieren und umzusetzen. Ermöglichen Sie ihnen, eigene Erfahrungen zu sammeln und aktiv mitzugestalten. Unterstützen Sie die Bildung einer interdisziplinären Community, die den Wissensaustausch fördert und das Thema Datenkultur nachhaltig im gesamten Unternehmen verankert. Durch regelmäßige Workshops, geführte Lernerfahrungen, gemeinsame Projekte und Plattformen für den Austausch können Mitarbeiter ihre Erfahrungen teilen und voneinander lernen. So wird das Thema Data Literacy nicht nur in einzelne Teams, sondern in die gesamte Organisation getragen.
Eine datenmotivierte Kultur ist der Schlüssel zu nachhaltigem Erfolg in einer zunehmend komplexen Welt. Sie führt nicht nur zu besseren Entscheidungen, sondern fördert auch ein Umfeld, in dem kontinuierliches Lernen, Innovation und gemeinschaftliches Wachstum möglich sind. Investieren Sie in diesen Wandel – es ist eine Investition in die Zukunft Ihres Unternehmens.
Nutzen Sie moderne Technologien und Plattformen, um die Transformation zu erleichtern. Ob durch maßgeschneiderte Datenvisualisierungstools, kollaborative Plattformen oder automatisierte Analyseprozesse – die richtigen Werkzeuge sind entscheidend, um Datenkompetenz im gesamten Unternehmen zu fördern und gleichzeitig die menschliche Kreativität zu unterstützen.
Lassen Sie uns gemeinsam daran arbeiten, eine Kultur zu schaffen, die Daten sinnvoll nutzt und gleichzeitig den Menschen in den Mittelpunkt stellt.
Gerne würden wir Sie dabei unterstützen!
