Es liegt auf der Hand, dass Entscheidungen auf Basis unzureichender Daten zum Scheitern verurteilt oder zumindest suboptimal sind. Das trifft insbesondere auch auf Krisenunternehmen zu, in denen richtige Entscheidungen einen noch höheren Stellenwert haben. Grundlage für eine gute Datenbasis ist, dass Datenbestände und -strukturen transparent sind.
Konzepte und Maßnahmen ohne ausreichende Datengrundlage
Nicht alle Beratungskonzepte in Krisenunternehmen führen automatisch zu einem Erfolg. Die Gründe dafür sind unterschiedlich: Mal liegt es an der Umsetzung des Konzepts, mal daran, dass Situationen oder Umstände sich geändert haben oder dass es neue Entwicklungen gab. Eine weitere Ursache ist oft, dass die Konzepte weniger auf Fakten als vielmehr auf Annahmen beruhen, für die es keine ausreichende Evidenz gibt. Der Grund dafür ist hauptsächlich mangelnde Transparenz der erforderlichen Daten. Die Grundlage der Konzepte sind also fehlende, falsch interpretierte oder unzureichende Daten.
Analysen ohne vollständige Datentransparenz führen nicht zu den richtigen Erkenntnissen, aus denen sich später fundierte Entscheidungen ableiten lassen. Umgekehrt lässt sich sagen: Transparente Daten sind die Grundlage für gute Entscheidungen und Maßnahmen in Krisenunternehmen. Ohne eine solche Datengrundlage lassen sich die Maßnahmen werden realisieren, noch ihre Effektivität und Effizienz messen.
Ursachen im Überblick
Doch warum werden Daten in ISR-Projekten nicht in dem Maße genutzt, in dem sie gewinnbringend sein könnten?
Wesentlich dafür sind sieben Ursachen:
-fehlender, falsch interpretierter oder unzureichender Business Case
-mangelnde Data Capabilities
-schlechte Formulierung der Anforderungen an die Daten
-geringe Mengen an verfügbaren Daten
-zu großer Zeitbedarf für die Datenbeschaffung
–falscher Scope mit irrelevanten Daten
-mangelnde Datenqualität
So begegnen Sie einer suboptimalen Datennutzung
Die ersten vier dieser Defizite können allein mit Managementmaßnahmen vermieden oder verbessert werden. Es verbleiben der große Zeitbedarf für die Datenbeschaffung, die Frage nach Scope/Relevanz der Daten und die mangelnde Datenqualität. All diese Faktoren rufen nach einem strukturierten Datenmanagement.
Mehr dazu
