Die Umsetzung einer auf Daten basierenden Kultur ist nicht ohne Herausforderungen. Es erfordert einen ganzheitlichen Ansatz und ein tiefes Verständnis für die bestehende Organisationskultur und -prozesse. Von der Unsicherheit bei der Wahl der richtigen Datenstrategie bis hin zu organisatorischen Hürden – die Herausforderungen sind vielfältig und oft schwer greifbar. In der folgenden Liste beleuchten wir die häufigsten Herausforderungen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, wenn sie sich für eine Data Culture Due Diligence interessieren. 

Der wesentliche Grund, warum Unternehmen nicht data-driven sind, ist das Fehlen der Fähigkeit, "ihre PS auch auf die Straße zu bringen".

Nachhaltige Veränderungen passieren vor allem dann, wenn sie von den Menschen selbst ausgehen. Unsere Execution Sprints stellen deshalb praktische Erfahrungen in den Mittelpunkt. Sie ermöglichen es jedem Einzelnen neue Perspektiven zu erleben. Sie lernen also nicht ein anderes Werkzeug oder eine Methode, sondern treten in einen anderen Denkrahmen ein. So fällt es viel leichter neue Zusammenhänge zu erschließen und sich dadurch neue Fragen zu stellen. Neue Antworten führen dann zu realen Initiativen, Erfolgsmustern und schließlich neuen Strukturen, die verändertes Handeln motivieren können.

Nachhaltige Veränderungen gelingen vor allem dann, wenn das Ergebnis einer Verhaltensweise mit einem Erfolg verbunden ist. Deshalb bearbeiten wir in unseren Execution Sprints reale Problemstellungen und Herausforderungen aus Ihrem Unternehmen. Projekte, die sie "sowieso" angehen müssten, aber in einem geführten Rahmen auf Basis von Best Practices und mit Hilfe der Unterstützung von Experten. 

Das Datareus Data Culture Framework berücksichtigt sowohl die strategische Ausrichtung als auch die operativen Bedürfnisse, um sicherzustellen, dass alle Ebenen des Unternehmens synchronisiert sind. Aus vier Perspektiven und in insgesamt sechs Dimensionen schauen wir auf die Herausforderungen und Möglichkeiten in Ihrem Unternehmen. 

Das von Datareus entwickelte Reifegradmodell ist eine umfassende und strukturierte Herangehensweise, um den Entwicklungsstand einer Organisation in Bezug auf ihre Datenkompetenz und -kultur zu bewerten. Es kombiniert Aspekte der technologischen Entwicklung mit organisatorischen und kulturellen Veränderungen, die für eine echte Transformation hin zu einer Organisation die data-driven ist notwendig sind. 

Dieses Modell erkennt an, dass der Übergang zu einer datenmotivierten Organisation ein Prozess ist, der in aufeinanderfolgenden Stufen erfolgt, wobei jede Stufe spezifische Merkmale und Herausforderungen aufweist. Das Modell betont, dass letztendlich die Umsetzung und die Anwendung von Daten in realen Geschäftsprozessen und Entscheidungen den wahren Test für die Reife einer Organisation darstellen.

Die klare Trennung der Reifegrade hilft dabei, den Fortschritt einer Organisation von anfänglichen digitalen Aktivitäten bis hin zu einer reifen, datenorientierten Strategie zu visualisieren.