Schluss mit intransparenter Datenaufbereitung: Automatisiere dein Business umfassend

Mangelhafte Transparenz und ihre Folgen

Grundsätzlich sollte klar sein, dass Transparenz im Umgang mit Daten sehr wichtig ist, um eine passende Unternehmenskultur im Umgang mit digitalen Informationen zu etablieren. Fehlt diese Offenheit, ist nicht nur die Möglichkeit, Daten zu sammeln und zu nutzen, eingeschränkt, sondern auch das Vertrauen in die Daten ist gefährdet. Durch die Schaffung der erforderlichen Transparenz wird die Glaubwürdigkeit gestärkt und eine Kultur der Eigenverantwortung (neben der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften) gefördert. Aber bevor wir auf diese Vorteile eingehen, möchte ich ein paar Folgen unzureichender Transparenz aufzählen:

Vertrauensverlust

Unternehmen, denen Transparenz im Umgang mit Datenverarbeitung fehlt, laufen Gefahr, das Vertrauen in jene Daten zu untergraben. In vielen Fällen führt dies zu einer starken Reduktion im Umgang und dem Teilen von Daten (im Sinne “Traue niemals einer Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast”), da Stakeholder selbst nicht an die Korrektheit der Daten glauben. Dies kann zu Wettbewerbsnachteilen und im schlimmsten Fall zu Reputationsschäden führen. .‍

Bewältigung rechtlicher Hürden

Angesichts strenger Datenschutzbestimmungen wie DSGVO (Datenschutzgrundverordnung) oder CCPA (California Consumer Privacy Act) kann die Nichtoffenlegung von Daten schwere rechtliche Strafen und Haftungsrisiken nach sich ziehen. Der Grund für die Nichtoffenlegung spielt dabei keine Rolle. Umso ärgerlicher ist also eine mögliche Strafe aufgrund unzureichender Transparenz in der Datenverarbeitung.

Einladungen zu Sicherheitsverstößen

Ungenaue (schwer zu interpretierende oder unklare Datensätze) oder fehlende Daten können einfach gesagt zu Fehlentscheidungen führen. Wenn beispielsweise weltweite Verkaufs- oder Produktionszahlen nicht einheitlich oder nicht zeitnah zur Verfügung stehen, könnte dies zu Missinterpretation führen. Folgen können auch hier weitreichend sein, von verlangsamtem Wachstum oder verpassten Innovationen bis hin zur Gefährdung der Geschäftstätigkeit.

Verzerrte Entscheidungsfindung

Versteckte Schwachstellen im Daten-Ökosystem können potenzielle Eintrittspunkte für Cyber-Kriminelle sein und somit möglicherweise zu Datenschutzverletzungen und der Gefährdung sensibler Informationen führen. Hierfür gibt es unzählige mediale Beispiele aus den letzten Jahren, in denen sensible Kundendaten (z.B. Kontaktinformationen oder Bankdaten) ungewollt an die Öffentlichkeit gelangt sind.

Warum werden Daten trotzdem intransparent verarbeitet?

Klar, niemand möchte intransparente und somit schlechte Datenverarbeitung. Was sind also die Kräfte, die hier entgegenwirken? Ich habe versucht, einige der häufigsten Probleme zusammenzufassen, aber seien wir ehrlich, es gibt diverse Gründe für mangelnde Transparenz:

Unternehmen haben oft hoch komplexe System-Landschaften und bewegen sich in Datenökosystemen. So bleiben Prozesse oft undokumentiert, einzelne Datenpunkte fehlen (und das vielleicht sogar absichtlich, siehe Vertrauensverlust weiter oben) oder Altsysteme erschweren die Einbindung.

Dazu kommt Governance. Sie ist heutzutage in vielen Unternehmen gängige Praxis. Entscheidend ist jedoch die Art und Weise ihrer Umsetzung. Je lockerer Daten Governance gesehen wird, desto eher entsteht mehrdeutige Transparenz in der Datenverarbeitung, unter anderem durch inkonsistente Datenstrukturen oder unklare Prozessabläufe.

Ein weiterer Aspekt, besonders in Europa, sind Datenschutz-Bedenken. Regularien schüren Befürchtungen hinsichtlich der Privatsphäre von Benutzern (intern wie extern). Das kann wiederum zu Unsicherheit bei der Datenverarbeitung führen, zum Beispiel, indem beispielsweise bestimmte Details oder vollständige Datensätze zurückgehalten werden.

Außerdem hat fast jedes Unternehmen in jeder Größe nur begrenzte Ressourcen für die Sammlung, Verarbeitung und Aufbereitung von Daten. Daher ist eine Hauptursache für fehlende Transparenz schlichtweg die zu gering bereitgestellten Mittel und das Fehlen von geeigneten Experten (z.B. Data Scientists, Data Analysts).

Nicht zuletzt entwickeln sich neue technologische Möglichkeiten oft so schnell, dass sie schlecht oder erst spät verstanden bzw. eingeführt werden. Das beste Beispiel hierfür ist die noch sehr häufige Verwendung manuell gepflegter Tabellenkalkulationen statt individueller, möglicherweise KI-gestützter, Algorithmen. Ergebnis: geringe Prozesssicherheit und somit hohe Intransparenz sowie hohe manuelle Aufwände.

So schaffst du transparentere Datenverarbeitung

So weit, so schlecht. Zeit, sich auf Ideen zu konzentrieren, die die Transparenz in der Datenverarbeitung erhöhen. Unserer Erfahrung nach ist eine unternehmensweit integrierte Automatisierung ein effizienter Weg zu mehr Datentransparenz. Warum? Hier sind einige Best Practices aus unserem Workshop "Automation Thinking", die zu mehr Transparenz beitragen können:

• Optimierte Data Governance: Tools zur Prozessautomatisierung können dazu genutzt werden, konsistente Daten-Governance-Richtlinien zu definieren und im Unternehmen durchzusetzen. Dies ermöglicht es, Daten nicht nur über mehrere Prozessschritte hinweg zu nutzen, sondern auch die Transparenz zu schaffen, damit die Prozesse und Daten stimmen.
• Automatisierte Reportings: Routinemäßig erstellte Reportings oder Dashboards mit Echtzeit-Daten erhöhen den Grad der Automatisierung und ermöglichen eine sehr individuelle Einsicht in Prozesse und Unternehmensdaten. Dabei können solche Reportings sowohl komplexe Datenaggregation oder Prozessabläufe beinhalten, als auch zur Sicherstellung der Transparenz (z.B. durch Visualisierung der Datenverarbeitungsverfahren, Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Protokolle) genutzt werden.
• Nutzerzentrierte Benachrichtigungen: Automatisierte Benachrichtigungen können dafür genutzt werden, um Benutzer über Datenerfassung, -verarbeitung oder -nutzung auf dem Laufenden zu halten, sie mit Wissen zu versorgen und Vertrauen zu fördern. Wichtig ist dabei eine stark individuelle und auf die Nutzer und die Nutzungssituationen zugeschnittene Lösung, da andernfalls auch gegenteilige Effekte möglich sind (Informationsüberflutung).
• Nutzung integrierter Technologien: Automatisierungslösungen, die sich nahtlos in existierende Datenverarbeitungstools integrieren lassen, haben den Vorteil, dass die Datenherkunft transparent wird und wenn nötig sogar Prüfprotokolle zur Governance genutzt werden können.
• Synergie durch Zusammenarbeit: Funktionsübergreifende Zusammenarbeit lässt sich ebenfalls automatisieren, indem Daten und Prozesse mehrere Abteilungen zusammengeführt werden. Somit lässt sich ein hoher Automatisierungsgrad und eine ganzheitliche Daten-Transparenz zwischen verschiedenen Unternehmensbereichen erreichen.

Und jetzt? Diese Fragen solltest du dir stellen

Schlechtes Wissensmanagement und begrenztes Prozess-Know-how stellen für Unternehmen, die nach Effizienz und Innovation streben, eine große Herausforderung dar. Der Workshop "Automation Thinking" kann einen Ansatz bieten, um die Prozesslandschaft zu untersuchen und potenzielle Lösungen für diese Herausforderungen zu identifizieren .

Hier zum Überblick der Technologien in Bezug auf deren Automatisierungsgrad und Verortung in der Wertschöpfung:

Durch die Automatisierung der Wissensverteilung, die Zentralisierung von Wissensspeichern oder die Verbesserung der Zusammenarbeit können Unternehmen vorhandene Wissenslücken schließen und dadurch ihre Mitarbeiter effektiv unterstützen. Wir befinden uns bereits im Zeitalter der zunehmenden Automatisierung. Und so sieht man, dass Unternehmen, die sich dem Thema des verbesserten Wissensmanagements durch Automatisierung widmen, ihre Wettbewerbsfähigkeit kontinuierlich ausbauen können - durch optimierte Abläufe, reduzierte Kosten und bessere Entscheidungsfindung.

Also höchste Zeit, sich ein paar schwierige Fragen zu stellen, zum Beispiel:

• Welchen Automatisierungsansatz willst du verfolgen?
• Welche Prozesse sollen überprüft werden?
• Welche Wissensquellen sind überhaupt relevant und sollten zentralisiert werden?
• Welche Prozesse eignen sich für die Automatisierung?
• Welche Abteilungen können unterstützen?

In unserem Automation Thinking Workshop  geben wir dir die Best Practices der Automatisierung mit und unterstützen wir dich dabei, die oben genannten Fragen schnell zu beantworten. So kannst du zügig und fundiert auf drängende Herausforderungen reagieren. Dafür arbeiten wir zusammen mit ROI-EFESO, um dich individuell und gezielt bei der firmenweiten Automatisierung zu beraten. Gepaart mit unserer tiefreichenden Technologie- und Design Thinking Erfahrung ermöglichen wir eine wirklich holistische Betrachtung. Motius hat jahrelange Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und Analyse, Robotics und Dronen, sowie moderne KI-Tools wie Chatbots, LLMs (Large Language Models wie ChatGPT) oder Knowledge Graphen. In unserem Automation Thinking Workshop können Sie auf diese Expertise zurückgreifen.