Beim Data Management fehlt die Strategie

„Je höher der finanzielle und strategische Einfluss, umso höher die gebotene Erkenntnis-Reife“, so Springman. Für die meisten operativen Entscheidungen genügt demnach Level Eins, also die Auswertung von Daten aus den Enterprise Resource Planning (ERP) oder Customer Relationship Management (CRMCRM). Die Herausforderung besteht darin, die darüber hinausgehenden Fragen zu identifizieren und dafür weitere Informationsquellen anzuzapfen – zum Beispiel Wissen eines neu eingestellten Mitarbeiters über seinen früheren Arbeitgeber oder Gespräche mit Zulieferern über von diesen beobachtete Trends. Alles zu CRM auf CIO.de

Masse weiß mehr als kluger Einzelkopf

Neben quantitativen sollten in bestimmten Fällen auch qualitative Informationen berücksichtigt und das Wissen aller Mitarbeiter zur Reduktion von Unsicherheit genutzt werden. Springman schlägt dafür unkonventionelle Wetten im Unternehmen vor: Ähnlich wie auf Wahlausgänge, sportliche Wettkämpfe oder Oscar-Preisträger sollte intern mit einem echten finanziellen Einsatz auf Entwicklungen und das Erreichen selbst gesteckter Ziele durch bestimmte Instrumente gewettet werden können. Das auf diese Weise ermittelte Meinungsbild hält Springman für einen aussagekräftigen Indikator. Menschenmengen seien stets klüger als die cleversten Köpfe in ihnen. „Der Profit-Mechanismus sorgt dafür, dass Mitarbeiter mit guter Einsicht belohnt werden, während andere von der Teilnahme abgeschreckt werden“, meint Springman. In jedem Fall sei eines sicher: „Die Beteiligung aller – Mitarbeiter, Zulieferer, Partner – an der Suche nach Erkenntnis steigert die Qualität der gesammelten Daten“, so Springman.

Dieses anspruchsvolle Programm dürfte zwar vielen zu weit gehen. An einem effizienteren Management von Daten und Informationen wird in Zukunft aber kaum ein Unternehmen vorbei kommen, das am Markt bestehen will.