Datengetriebenes Management: Wie Sie die richtigen Grundlagen legen, bevor Sie mit Business Intelligence durchstarten können

Von Uwe Seebacher

Laut einer aktuellen Studie von Fujitsu können heute nur 5 % aller Unternehmen als "datengetrieben" bezeichnet werden, was bedeutet, dass 95 % aller Organisationen im Datenblindflug unterwegs sind. Dieses Buch beschreibt kurz und prägnant den Weg zum datengetriebenen Management. Ohne Vorkenntnisse erhalten Sie einen umfassenden Einblick in die Materie mit vielen relevanten Konzepten und Tipps. Die wichtigsten Begriffe im Umfeld des datengetriebenen Managements werden erklärt. Das Vorgehensmodell zeigt und beschreibt einfach und für jeden verständlich die einzelnen Schritte, um ohne Externe und Investitionen effektiv ein stringentes datengetriebenes Management umzusetzen.

• Sprache: Deutsch
• Herausgeber: Springer Gabler
• Erscheinungsdatum: 2. Juli 2021
• ISBN: 9783658345853

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Book cover of Datengetriebenes Management

essentials

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Weitere Bände in der Reihe http://​www.​springer.​com/​series/​13088

Uwe Seebacher

Datengetriebenes Management

Wie Sie die richtigen Grundlagen legen, bevor Sie mit Business Intelligence durchstarten können

1. Aufl. 2021

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Uwe Seebacher

Graz, Steiermark, Österreich

ISSN 2197-6708e-ISSN 2197-6716

essentials

ISBN 978-3-658-34584-6e-ISBN 978-3-658-34585-3

https://doi.org/10.1007/978-3-658-34585-3

Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://​dnb.​d-nb.​de abrufbar.

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Planung/Lektorat: Rolf-Günther Hobbeling

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Vorwort

Seit vielen Jahren beschäftige ich mich mit dem Thema des datengetriebenen Managements (DGM). Es übt eine Faszination aus, macht große Versprechungen. Allerdings waren es bislang immer die Grenzen der technologischen Machbarkeit, die ein modernes datengetriebenes Management im Kontext von Predictive Intelligence unmöglich erschienen ließen. In den letzten Jahren hat sich aber das Umfeld signifikant zum Positiven in Bezug auf das Themenfeld des datengetriebenen Managements entwickelt.

Schlagworte wie Big Data, Künstliche Intelligenz, Blockchain, Marketing Automation und viele andere mehr, eröffnen fast unbegrenzte Möglichkeiten. Die aktuelle Situation erinnert mich ein wenig an die Aufbruchsstimmung, als die ersten Systeme im Umfeld von Customer-Relationship-Management (CRM) auf den Markt kamen. Ich erinnere mich noch, wie ich bei vielen verschiedenen Kunden im Rahmen von solchen Projekten als Experte eingebunden war. Zu meinem Bedauern muss ich mich aber auch daran erinnern, dass der Großteil dieser Projekte letzten Endes nur halbherzig zu Ende gedacht und zu Ende geführt wurde. Dies bestätigen aktuelle Umfragen von renommierten Instituten, die belegen, dass circa 80 % dieser Systeme bis heute nicht die erwarteten Mehrwerte für deren Nutzer realisieren.

Vor diesem Hintergrund erschrecken mich Aussagen von immer mehr Managern, die aktiv die Beschaffung einer Lösung im Bereich der künstlichen Intelligenz evaluieren, im Glauben, damit die aktuelle Situation in Bezug auf den datentechnischen Blindflug der eigenen Organisationen mit einem Schlag lösen zu können. Dieser omni-präsente Blindflug wurde durch die im Jahr 2020 von Fujitsu und Freeform Dynamics veröffentlichte Studie unter dem Titel „The road to becoming a data-driven Business augenscheinlich, wonach gerade einmal 5 % (!) der Unternehmen heute als „datengetrieben erachtet werden können.

Immer wieder verwende ich im Rahmen von Vorlesungen und Vorträgen den Vergleich von Kindern in der Grundschule und verweise in diesem Zusammenhang darauf, wie bis heute den Kindern das Rechnen beigebracht wird. Im ersten Schritt müssen sie nämlich die grundlegenden Mechanismen der Mathematik anhand des Kopfrechnens erlernen. Erst wenn sie den entsprechenden mathematischen Reifegrad erreicht haben, wird begonnen mit dem Taschenrechner komplexere Rechenvorgänge zu er- und zu bearbeiten. Dieses Prinzip wird seit vielen Jahrzehnten bis heute im modernen Schulwesen wahrscheinlich nicht ohne Grund eingesetzt. Es stellt sich daher die Frage, warum bei wesentlich komplexeren inhaltlichen Themenstellungen solche Grundprinzipien der Logik und des Lernens nicht relevant sein sollten.

Die Schlussfolgerung daraus ist, dass man auch den Umgang mit künstlicher Intelligenz als Pars pro Toto einer hochentwickelten Technologielandschaft zuerst in Bezug auf die zugrunde liegenden Mechanismen, Logiken aber auch Algorithmen verstehen und