Viele Manager tun sich schwer mit „Entscheidungen unter Unsicherheit“. Dabei werden sie in der dynamischen Welt von heute eher zur Regel, denn zur Ausnahme. Im Umgang mit Daten und deren Qualität ist ein eher pragmatischer Ansatz notwendig.
Ein klassischer Managementgrundsatz lautete einst: Entscheidungen müssen Folgen haben, die man messen, zählen oder wiegen kann. Nur so lässt sich der Erfolg oder Misserfolg erkennen und ggf. korrigieren. Was man nicht messen kann, könne man auch nicht managen.
Das Problem dahinter ist die Annahme eines unmittelbaren Ursache-Wirkung-Zusammenhangs zwischen Managemententscheidungen und deren Folgen. Spätestens seitdem die Systemtheorie Einzug in die moderne Managementlehre gehalten hat, sollte sich allgemein herumgesprochen haben, das die Welt leider nicht so einfach ist. Unternehmen sind offene soziale Systeme, die sich in ständigem Austausch mit ihrer Umwelt befinden. Einfache Ursache-Wirkung-Zusammenhänge sind die Ausnahme, nicht die Regel.
Häufige Mängel in der Datenqualität
Dennoch – oder gerade deshalb – sind verlässliche Daten als Grundlage von Managemententscheidungen so wichtig. Informatiker prägten in den frühen Tagen der Datenverarbeitung den Ausdruck „Garbage in, Garbage out“, ein Begriff, der erstmals 1963 in einem Artikel erwähnt wurde, als ein AP-Reporter ein frühes Computerlabor besuchte. Heute, fast 60 Jahre später kämpfen wir immer noch mit der Glaubwürdigkeit und Verlässlichkeit von Daten.
Einer aktuellen Studie von HP zufolge haben vielen Unternehmen keine Datenstrategie. Die fehlende Systematik würde Mehrerträge verhindern. Auch Banken fehle es, einer BSI-Studie zufolge, an Systematik, Aktualität und Einsatz im operativen Alltag. Eine weitere Studie von HFS Research aus dem vergangenen Jahr ergab, dass 75 Prozent der Führungskräfte kein großes Vertrauen in ihre Daten haben. Und eine Gartner-Studie von 2019 berichtete, dass 40 Prozent der Unternehmensdaten entweder ungenau, unvollständig oder nicht verfügbar sind.
Daten sind wichtiger Rohstoff
Und dies in einer Zeit, in der die Datenmengen weiter explodieren und KI-Anwendungen zunehmen. IDC schätzt, dass die Menge an Daten, die in den nächsten drei Jahren erstellt wird, die Menge in den Schatten stellen wird, die in den vorangegangenen dreißig Jahren erstellt wurde.
Mit anderen Worten: Wir sind heute nicht viel schlauer als früher, obwohl wir viel mehr Informationen haben. Ziel muss es sein, zu lernen, wie man aus der Masse an verfügbaren Daten die wirklich nützlichen Informationen herausholt.
Dennoch sind sich alle einig, dass Daten der wichtigste Rohstoff der Zukunft sei und datenbasierte Geschäftsmodelle gerade in der Finanzbranche neue Perspektiven und Ertragsquellen eröffnen können.
Daten als Grundlage von Entscheidungen
Verlässliche Daten als Entscheidungsgrundlage sind in der heutigen VUKA-Welt eher eine die Ausnahme als die Regel. Die Corona-Pandemie oder der Ukraine-Krieg haben dies zuletzt nachdrücklich unter Beweis gestellt.
Prozesse zur Entscheidungsfindung in Unternehmen müssen versuchen, mit der Unsicherheit besser umzugehen. Agilität und Resilienz sind die aktuellen Stichworte in diesem Zusammenhang. Es gilt, pragmatisch, flexibel und wendig zu sein, um auf neue Situationen angemessen und schnell reagieren zu können. Entscheider müssen lernen, mit den Daten zu arbeiten, auf die sie Zugriff haben. Sie müssen lernen, datengesteuert zu sein, ohne datenblind zu sein, Informationen weder pauschal zu akzeptieren noch sie rundweg abzulehnen.
