Prozesse optimieren dank datengestützter Entscheidungsfindung

Der Ansatz datengestützter Entscheidungsfindung ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten und Analysen zu treffen, anstatt sich auf Intuition oder Erfahrungswerte zu verlassen. Auch im Bereich der Prozessoptimierung bietet die Nutzung von Daten enorme Vorteile und grosses Potenzial. Durch die Analyse grosser Datenmengen können Unternehmen

• ineffiziente Prozesse identifizieren,

• Ressourcen optimal einsetzen

• und somit ihre Effizienz steigern.

Im Folgenden beleuchten wir die wesentlichen Schritte der datengestützten Entscheidungsfindung, ihre Vorteile und Herausforderungen. Zudem zeigen wir Ihnen anhand von Anwendungsbeispielen aus der Praxis, wie Sie am besten vorgehen.

1. Zielsetzung und Problemdefinition: Der erste Schritt besteht darin, das zu lösende Problem zu verstehen, klare Ziele zu definieren und diese präzise zu formulieren. Ohne eine klare Zielsetzung kann die Datenanalyse ins Leere laufen und keine verwertbaren Ergebnisse liefern.

2. Datensammlung und -aufbereitung: Relevante Daten werden gesammelt und aufbereitet. Kritisches Hinterfragen der Datenquellen und Exportparameter schafft die Basis für aussagekräftige Analysen. Es ist entscheidend, Daten aus zuverlässigen Quellen zu beziehen und sicherzustellen, dass sie vollständig und aktuell sind.

3. Datenanalyse und -interpretation: Im Anschluss an die Datensammlung erfolgt deren Analyse und Interpretation. Mithilfe von Analysetools lassen sich Muster und Trends erkennen, die wichtige Einblicke in die Prozessoptimierung geben. Durch passende Visualisierungen wird ein besseres Verständnis für die Daten, einflussreiche Variablen und den damit verbundenen Kontext erreicht.

4. Ableitung von Massnahmen: Basierend auf den Analyseergebnissen werden fundierte Entscheidungen abgeleitet und Massnahmen entwickelt. Dies kann die Einführung neuer Prozesse oder die Anpassung bestehender Abläufe umfassen. Die Ableitung datenbasierter Schwellwerte kann ebenfalls aus der Analyse hervorgehen.

5. Monitoring und kontinuierliche Verbesserung: Werden konkrete Massnahmen in bestehenden Prozessen implementiert, ist es wichtig, diese kontinuierlich zu überwachen und ihre Wirksamkeit zu bewerten. Der letzte Schritt liegt somit in der kontinuierlichen Verbesserung und dem ständigen Hinterfragen des Kontexts, der Qualität und Aktualität der verwendeten Daten sowie der initialen Problemformulierung. Regelmässige Feedbackschleifen und Anpassungen ermöglichen, Prozesse stetig zu optimieren und an sich verändernde Bedingungen anzupassen.

Die Vorteile der datengestützten Entscheidungsfindung sind vielfältig, es sind unter anderen:

• Objektivität und Reduzierung von Bias: Entscheidungen, die auf Daten basieren, sind weniger anfällig für subjektive Einflüsse und Bias. Dies führt zu objektiveren und fundierteren Entscheidungen, die auf Fakten und Analysen beruhen.

• Identifikation von Wachstumschancen: Die Analyse von Trends und Mustern in den gesammelten Daten hilft Unternehmen bei der Identifizierung neuer Geschäftsmöglichkeiten und Bereiche für Verbesserungen.

• Besseres Risikomanagement: Durch die Analyse historischer Daten und die Identifikation von Mustern können potenzielle Risiken frühzeitig erkannt und Massnahmen ergriffen werden, um diese zu minimieren. Datenbasierte Risikobewertungen ermöglichen die Entwicklung präventive Massnahmen und eine bessere Bewältigung unvorhergesehene Ereignisse.

• Optimierung der Lieferkette: Durch die Analyse von Daten entlang der gesamten Lieferkette können Unternehmen Engpässe identifizieren, Lagerbestände optimieren und die Effizienz der Logistik verbessern. Dies führt zu einer Reduzierung von Lieferzeiten und Kosten sowie zu einer Erhöhung der Kundenzufriedenheit.

• Erhöhte Transparenz und Verantwortlichkeit: Die Nutzung von Daten in Entscheidungsprozessen schafft eine höhere Transparenz. Entscheidungen werden damit nachvollziehbar und überprüfbar gemacht, was die Verantwortlichkeit im Unternehmen stärkt und das Vertrauen in die getroffenen Massnahmen erhöht.

Eine der grössten Herausforderungen der datengestützte Entscheidungsfindung besteht in der Sicherstellung der Datenqualität. Die Steigerung oder Schaffung hoher Datenqualität ist zweiseitig zu betrachten.

Es ist zum einen entscheidend, systemseitig die Möglichkeit zu schaffen, relevante Daten zu erfassen. Zum anderen muss die Belegschaft eines Unternehmens für die Wichtigkeit dieser Daten sensibilisiert sein. Letzteres wird durch Schulung der Mitarbeitenden erreicht, um deren Datenkompetenz zu erhöhen und die Nutzung von Daten in Entscheidungsprozessen zu fördern.

Eine weitere Herausforderung ist, die Vollständigkeit der zu analysierenden Daten sicherzustellen. Unvollständige oder fehlerhafte Daten können zu falschen Schlussfolgerungen führen. Unvollständigkeit lässt sich beispielsweise dadurch erklären, dass in der Praxis relevante Daten, die notwendig sind, um komplexe Sachverhalte oder Probleme darzustellen, in Unternehmen oftmals aus verschiedenen Abteilungen und Systemen zu extrahieren sind. Erschwerend kann hinzukommen, dass Daten oft in unterschiedlicher Form vorliegen und hohe Aufwände für deren Aufbereitung investiert werden müssen. Dem kann beispielsweise durch zentralisierte ERP-Systeme einem ganzheitlichen Ansatz für Datenmanagement und wiederrum Einbindung der relevanten Mitarbeitenden begegnet werden.

Die Dynamik externer Einflüsse ist ebenfalls zu berücksichtigen. Neue Gesetze können die Berichterstattung völlig neuartiger Daten und die Schaffung neuer Prozesse erfordern. Mit gut abgestimmten Teams und abteilungsübergreifender Lösungsfindung können derartige Herausforderungen gemeistert werden.

Die Herausforderungen und Vorteile der datengestützten Entscheidungsfindung verdeutlichen, wie wichtig es ist, Datenqualität und eine datengesteuerte Unternehmenskultur zu fördern. Doch wie sieht dies in der Praxis aus? Wir stellen Ihnen nachfolgend konkrete Anwendungsbeispiele vor, die zeigen, wie in Unternehmen durch Ansätze wie Kanban-Boards, Dashboards und Surrogate Modelling Prozesse optimiert werden können.

Ersetzen von E-Mails durch Kanban-Boards

Traditionelle E-Mail-Kommunikation wird oft durch Kanban-Boards ersetzt, die eine visuelle und strukturierte Verwaltung von Aufgaben ermöglichen. Dies fördert die Transparenz und Effizienz im Projektmanagement und ermöglicht es Teams, den Fortschritt von Aufgaben in Echtzeit zu verfolgen.

Dashboards zur Echtzeit-Darstellung von Entwicklungsaktivitäten

Oft kommen in Unternehmen Dashboards zum Einsatz, um Entwicklungsaktivitäten zu koordinieren. Diese Dashboards sind besonders im agilen Umfeld verbreitet und werden in Daily Meetings genutzt, um den aktuellen Stand der Projekte zu visualisieren und schnelle Anpassungen vorzunehmen. Auch die Steuerung abteilungsübergreifender Prozesse kann durch datenbasierte Dashboards verbessert werden, wenn auf einen Blick der Arbeitsfortschritt und offene Pendenzen verschiedener Abteilungen ersichtlich werden.

Surrogate Modelling und Meta-Modellierung

Surrogate Modelling oder Meta-Modellierung kombiniert verschiedene Datenquellen für Vorhersagemodelle. Diese Technik kann eingesetzt werden, um physische Auslegungsprozesse zu unterstützen oder zu vereinfachen. Durch die Erstellung von Metamodellen können Unternehmen komplexe Sachverhalte modellieren, ohne aufwendige physische Tests durchführen zu müssen.

Die datengestützte Entscheidungsfindung bietet enorme Potenziale für die Prozessoptimierung in Unternehmen. Durch die Nutzung von Daten können fundierte Entscheidungen getroffen, Prozesse effizienter gestaltet und Kosten gesenkt werden. Gleichzeitig müssen Unternehmen Herausforderungen wie die Sicherstellung der Datenqualität und die Förderung einer datengesteuerten Kultur bewältigen.

Gerne begleiten wir sie bei ihren Vorhaben im Bereich der Prozessoptimierung. Kommen Sie direkt auf uns zu oder kontaktieren Sie uns via E-Mail office@app.ch oder telefonisch unter +41 58 320 30 00.