Leadership

The State of Data Innovation: Tools und Teams machen den Erfolg

Not macht erfinderisch. Das haben wohl viele von uns aufgrund von Covid-19 in den vergangenen Monaten am eigenen Leib erfahren. Wir haben aber auch gesehen, dass sich manche in Krisensituationen erfolgreicher neu aufstellen als andere. Im Datenzeitalter liegt der Verdacht nahe, dass dieser Erfolg entscheidend davon abhängt, ob und wie ein Unternehmen Daten nutzt. Auf diese Frage wollten wir eine klare Antwort. Deshalb haben wir im Juni 2021 mit der Enterprise Strategy Group eine weltweite Umfrage unter 1250 leitenden IT- und Business-Entscheidern durchgeführt, die in die Datenstrategien ihrer Unternehmen eingebunden sind. Etwa ein Drittel davon (34 %) stammt aus Westeuropa. Das Ergebnis liegt nun als Lagebericht Dateninnovation 2021 (The State of Data Innovation) vor, den es auf Englisch hier zum Download gibt.

Faustregeln für künftige Innovationsführer

Schon der Lagebericht Observability 2021 hat gezeigt, dass Unternehmen, die einen hohen Reifegrad bei der Sichtbarkeit ihrer Daten erreicht haben, innovative Produkte und Services deutlich schneller auf den Markt bringen. Insofern war das Kernergebnis des Lageberichts Dateninnovation zu erwarten: Ja – Unternehmen, die ihre Daten zu nutzen verstehen, sind innovativer (und damit auch wirtschaftlich erfolgreicher). 

Interessant wird die aktuelle Studie aber vor allem beim Blick auf die Details. Wir sind dabei wieder so vorgegangen, dass wir 

  1. die Befragten aufgrund ihrer Antworten in einer absteigenden Reihe sortiert haben – von Leadern über Fortgeschrittene (Follower) bis zu den Einsteigern (Beginner). Dann wurde 
  2. untersucht, welche Merkmale die erfolgreiche Leader-Gruppe auszeichnen. Schließlich sind daraus
  3. handfeste Empfehlungen entstanden – für alle, die ihr Datenpotenzial auf eine neue Stufe heben wollen.

Zudem halten wir außerdem fest, auf welchen Gebieten (Produkte, Produktivität etc.) die Innovationsführer besonders profitieren und wie es ihnen gelingt, ihre neue Datenwirtschaft an ein konkretes Erlösmodell zu knüpfen.

Überraschende Ergebnisse

Dabei sind wir auf ein paar überraschende Ergebnisse gestoßen. So sagten zum Beispiel 50 %, dass sie erst durch innovative Datenanalysen einen bestimmten Personalbedarf erkannt haben. Das korrespondiert mit der Beobachtung, dass erfolgreiche Datenunternehmen entsprechende Rollen wie Chief Customer Officer, Chief Data Officer oder Chief Innovation Officer einführen und besetzen. Dieses Kriterium ist auch eines der neun typischen Leader-Merkmale. 

Die fünf wichtigsten davon lassen sich als Faustregeln formulieren – für Unternehmen, die ebenfalls ihre Daten als Innovationsmotor nutzen wollen:

  1. Daten zuerst! Bei jeder Frage, bei jeder Aufgabe, vor jeder Entscheidung
  2. Die richtigen Fachleute, Prozesse und Lösungen finden.
  3. Innovation messbar machen.
  4. Anreize für Innovation schaffen.
  5. Organisatorische Hürden aus dem Weg räumen.

Unterschiedliche Rahmenbedingungen

Der Reifegrad in Sachen Datenwirtschaft ist je nach Branche und Region stark verschieden. Zum Teil hat das wohl mit Unterschieden in der Unternehmenskultur zu tun, zum Teil aber auch mit den gesetzlichen Rahmenbedingungen – Stichwort: Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Ein Beispiel: Befragte aus den USA berichteten deutlich öfter (23 %) darüber, dass bei ihnen Mitarbeiterdaten eine relevante Innovationsquelle sind als deren Kollegen aus Europa (14 %).

Game Changer Datenanalyse und Dateninnovation

Unsere Umfrage zeigt: Dateninnovatoren haben gegenüber der Konkurrenz die Nase vorn und zwar in vielerlei Hinsicht – laut eigenen Angaben profitieren deutsche Unternehmen dank Innovationen im Datenbereich unter anderem von: 

  • Höherer Kundenzufriedenheit
  • Verbesserter Kundenbindung
  • Erfolgreicher Erschließung neuer Märkte
  • Höherer Umsatz pro Kunde
  • Verbesserte Brand Perception

Schauen wir genauer auf die Ergebnisse der Befragung stellen wir fest, dass für einen Großteil der deutschen Unternehmen der Einfluss von Datenanalyse und -innovation auf ihre Geschäftstätigkeit „signifikant“ oder sogar „Game Changing“ ist. Einige Beispiele: 

  • Angebot einer besseren Customer Experience auf sämtlichen Kanälen (79 %)
  • Entwicklung neuer Geschäftsmodelle (58 %)
  • Schnellere Entwicklungszeiten (50 %)
  • Besseres Supply-Chain-Management (50 %)
  • Bessere Produktqualität (60 %)

Deutschland im Ländervergleich

Noch eine gute Nachricht: im internationalen Vergleich zeigte sich, dass Deutschland neben Neuseeland mit 16 % die meisten Dateninnovatoren aufweist. Zudem offenbart unsere Umfrage, dass 69 % der deutschen Unternehmen sich bei der Technologieauswahl auf einen zukunftsfähigen Plattformansatz konzentrieren, der die Grenzen von Silos, Systemen und unterschiedlichen Umgebungen überwindet. Dieser Wert, den auch die USA, Australien und Frankreich erreichen, liegt leicht über dem Durchschnitt von 65 % und wird nur von Kanada überboten (71 %). Das dürfte damit zu tun haben, dass Deutschland mit 36 % den höchsten Anteil an Unternehmen aufweist, die aus Geschwindigkeitsgründen auf Public Clouds setzen. Rasch die Gegenprobe: In Deutschland arbeiten acht von zehn Firmen (82 %) mit Cloud-Analytics (was in der Regel die Werkzeuge der Provider bedeutet) – das passt. Weil aber Deutschland zugleich sehr vorsichtig ist, wenn es darum geht, sensible Daten in die Cloud auszulagern, sind fast überall Hybrid-Cloud-Landschaften entstanden, bei denen das Unternehmen die Kronjuwelen auf eigenen Servern behält – außer mit einem Plattformansatz bekommt man so etwas anders kaum vernünftig in den Blick. Noch einmal die Gegenprobe: 50 % der deutschen Unternehmen arbeiten mit Observability-Technologie. Auch das passt – im Prinzip. Nur dass auf die 69 % mit Plattformansatz glatte 19 Prozentpunkte fehlen. Mich würde schon interessieren, was das für eine Plattform ist, die keine Observability bietet. 😉

Gute Leute, gute Werkzeuge

Damit ihr aber nicht meint, dass der Lagebericht Dateninnovation 2021 nur aus trockenem Zahlenmaterial besteht, hier noch zwei Beispiele dafür, dass der Report praktische Lehren aus den Ergebnissen zieht. Die erste heißt: Machen! Daten zu haben, ist gut. Daten sehen und verarbeiten zu können, ist besser. Aber es ist längst nicht genug. Irgendjemand von euch muss in die Hände spucken und etwas daraus machen.

Die zweite Lehre: Not macht zwar erfinderisch, aber Dateninnovation ist, wie jede Innovation, fast ausnahmslos kein Geistesblitz aus heiterem Himmel. Sondern Lernen, Arbeiten, Ausprobieren, Üben. Und das ist gut so, denn das könnt ihr ab heute in aller Ruhe angehen. Und nicht erst dann, wenn Panik aufgrund einer drohenden Betriebsunterbrechung ausbricht, sondern am besten direkt heute – z. B. mit einer kostenlosen Testversion von Splunks Data-to-Everything Plattform (inkl. vollständiger Observability 😉).

Die Umfrageergebnisse und ihre Analyse sowie die Leader-Merkmale und praktischen Tipps findet ihr im kompletten Lagebericht Dateninnovation 2021, den ihr ab sofort hier herunterladen könnt (in englischer Sprache).

Mark Woods
Autor

Mark Woods

Mark ist ein leidenschaftlicher Technologe. Innovative Technologie (in allen Formen und Farben) sind seit jeher das Rückgrat für Marks Karriere, von geschäftskritischer Bereitstellung über Innovationsbeschleunigung, globale Portfoliooptimierung bis hin zum Fundraising und der Auswahl von Akquisitionen bis hin zum Aufbau von Unternehmen.

Bei Splunk hilft er Führungsteams und internationalen politischen Entscheidungsträgern, die seismische Wirkung zu verstehen, die datengesteuerte Ansätze erzielen können, und die richtige Mischung aus unterstützender Technologie, Fachwissen, befähigender Anleitung und praktischer Governance zu erhalten, um positive Veränderungen herbeizuführen.


„Strategie ist nutzlos ohne einen allgemeinen Entscheidungsrahmen, ein Rahmen ist nutzlos ohne belastbare Prozesse, die sich an sich ändernde Prioritäten anpassen – die Nutzung von Daten ist die einzige Möglichkeit, diesen Kreislauf zu schließen.“

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