In jedem Unternehmen fallen Unmengen von Daten an. Häufig liegen diese brach, aber könnten eigentlich als Basis für Entscheidungen z.B. bei der Akquisition und Gestaltung des Leistungsportfolios genutzt werden.

Nicht mehr das Bauchgefühl soll für eine Entscheidung im Business zählen, sondern als Basis werden vorhandene Daten herangezogen. Das ganze nennt sich «Data-driven Business» oder «Data-driven Marketing». So gesehen nicht ganz neu, denn viele Unternehmen entscheiden schon seit längerem häufig aufgrund von Daten, insbesondere im operativen Bereich. Man denke hier als Beispiel an die geographische Segmentierung einer Zielgruppe für Marketing-Kampagnen aufgrund von bestehenden Adressen oder an Lebensmittel wie z.B. Eiscreme, deren Produktion anhand des saisonal schwankenden Umsatzes optimiert wird. Wo liegt hier also der neue Denkansatz beim «Data-driven Business»?

Die Grundlage ist die eingehende Datenanalyse, mit dem Ziel, einen Mehrwert aus den Daten zu erschaffen, um damit schneller als der Wettbewerb auf Veränderungen an der Kunden- und Marktfront zu reagieren und entscheiden. Daten werden zu wertschöpfungsgenerierenden Informationen und liefern in Echtzeit die Basis für optimierte Prozesse und Input für neue Geschäftsmodelle. Beispiele für ein solch neues Businessmodell sind elektronische Marktplätze wie Amazon, auf denen der Informationsaustausch zwischen Anbietern und Kunden stattfindet, der Plattformanbieter jedoch dafür entschädigt wird.

Um die gesammelten Daten entsprechend auszuwerten, zu klassifizieren, kanalisieren und kombinieren, müssen auch die Geschäftsprozesse im Unternehmen angepasst werden. Dazu haben Unternehmen heute ausgeklügelte Technologien zur Verfügung. Mit dem Einsatz entsprechender Tools und Algorithmen aus dem Bereich der Datenanalyse und künstlichen Intelligenz können unterschiedliche Modelle und Optionen simuliert, Voraussagen getroffen und auf eine automatisierte Interaktion mit Kunden gesetzt werden.

Dies setzt voraus, dass die Mitarbeiter das Potenzial der Daten erkennen, die Bereitschaft zu neuem Denken und Handeln mittragen und veränderte Rollen akzeptieren. Besonders gefordert sind hier Marketing & Sales; sind es doch gerade diese Bereiche, für die smarte Daten eine wichtige Grundlage der Marktbearbeitung bilden. Natürlich braucht es dazu die notwendigen Anwendungen und Prozesse zur Analyse und Transformation der Daten in Informationen. Die Transformation von Rohdaten zu smarten Daten ist ein erster, wichtiger Schritt - aber daraus neue Businessmodelle zu generieren ist die entscheidende Herausforderung. Smarte Daten liefern wertvolle Erkenntnisse bei der Umsatzanalyse, sondern auch für die Anpassung der Unternehmensstrategie und Maximierung der Wertschöpfungskette. Um ein effektiv datenzentriertes Unternehmen zu werden, braucht es ein Businessmodell, das die Monetarisierung der Daten vorsieht.