Data-Driven Decision Making: Von Insights zu echten Entscheidungen

Laut Gartner werden bis Ende dieses Jahres 95 % aller geschäftsbezogenen Entscheidungen zumindest teilweise automatisiert sein. Für viele Unternehmen bedeutet das einen Paradigmenwechsel: Es reicht nicht mehr, Daten zu sammeln oder in Dashboards darzustellen – entscheidend ist ihre Operationalisierung in den täglichen Abläufen. Nur wenn Informationen in belastbare, nachvollziehbare und automatisierte Entscheidungsprozesse überführt werden, entsteht ein echter Wettbewerbsvorteil.

Von Intuition zu strukturierten Entscheidungsmodellen

Intuition allein genügt in datengetriebenen Strukturen nicht. Wer dauerhaft präzise und konsistente Entscheidungen treffen will, benötigt klare Modelle und Governance-Regeln. Entscheidend ist nicht das Volumen an Daten, sondern die Fähigkeit, daraus konkrete Handlungsoptionen abzuleiten – automatisiert, auditierbar und eng verzahnt mit Prozessen.

Data Readiness: mehr als Dashboards

Dashboards oder Self-Service-BI sind wichtige Einstiegspunkte, reichen aber nicht aus. Data-driven Maturity Models gehen weiter: Sie verlagern den Fokus von rückblickenden Reports hin zu Echtzeitentscheidungen und prädiktiven Modellen, die tief in operative Workflows eingebettet sind.

Beispiel Retail & E-Commerce: Machine-Learning-Modelle analysieren Nachfrage- und Preisdaten in Echtzeit und passen Preise dynamisch an. Der Entscheidungszyklus verkürzt sich erheblich, die Margen steigen und der Prozess bleibt jederzeit transparent nachvollziehbar.

Beispiel Finanzsektor: Banken nutzen prädiktive Modelle, um Kreditrisiken und Marktbewegungen frühzeitig zu erkennen. Durch die Integration in Kernbankensysteme werden Risikoprüfungen automatisiert, die Reaktionszeiten sinken drastisch und regulatorische Vorgaben wie Basel III lassen sich effizienter erfüllen.

Automatisierte Entscheidungen: Skalieren ohne Personalzuwachs

Organisationen, die data-driven arbeiten, können Entscheidungen skalieren, ohne dass personelle Ressourcen linear wachsen müssen. Technologien wie Machine Learning, RPA und Embedded Analytics übernehmen repetitive Entscheidungen, während Mitarbeiter:innen sich auf komplexe Szenarien konzentrieren. In Verbindung mit modularen IT-Architekturen und skalierbarer Infrastruktur entstehen Betriebsmodelle, die effizienter und zugleich resilienter auf externe Schocks reagieren.

Barrieren auf dem Weg zur Datenreife

Trotz wachsender Datenmengen fehlt es vielen Unternehmen an einem klaren Entscheidungsmodell. Oft ist unklar, wer wann und wie reagiert – Daten bleiben ein passiver Vermögenswert. Hinzu kommt die Gefahr, Dashboards als Selbstzweck aufzubauen: optisch ansprechend, aber ohne Bezug zu KPIs oder Steuerungswirkung.

Besonders kritisch ist fehlende Governance: Ohne einheitliche Datenqualität, Nachvollziehbarkeit und Sicherheit fehlt das Vertrauen der Fachbereiche. Ebenso wichtig ist die kulturelle Dimension: Wenn Datenkompetenz nur an BI-Teams delegiert wird, verfestigen sich Silos. Daten müssen zum gemeinsamen Entscheidungsmedium von Business und IT werden.

Business-Impact: Datenbasierte Entscheidungen zahlen auf zentrale KPIs ein

Die Relevanz datengestützter Entscheidungsmodelle lässt sich messbar belegen. Unternehmen, die datenbasierte Prozesse erfolgreich operationalisieren, erzielen:

• Höhere Margen durch dynamisches Pricing und optimierte Kostenstrukturen
• Bessere Kundenbindung durch vorausschauende Bedürfnisanalysen
• Reduziertes Risiko durch prädiktive Modelle in Finanzen, Compliance und Operations

Der geschäftliche Nutzen zeigt sich deutlich in strategischen Kennzahlen. Laut IBM konnten Organisationen durch den Einsatz strukturierter Daten-Governance-Standards die Zeit bis zur Datenfreigabe um bis zu 62 % verkürzen – eine Voraussetzung, um operative Entscheidungen schneller und sicherer zu treffen. Entscheidend ist also nicht das Volumen an Informationen, sondern wie schnell und nachvollziehbar daraus konkrete Handlungen entstehen.

Daten in Entscheidungen überführen

CONVOTIS verfolgt einen durchgängig strategischen Ansatz bei der Umsetzung datengetriebener Entscheidungsarchitekturen. Dabei stehen nicht kurzfristige Visualisierungslösungen im Vordergrund, sondern die gezielte Operationalisierung von Daten – eingebettet in die Unternehmensprozesse.

Unsere Expert:innen entwickeln robuste Datenpipelines, verlässliche analytische Modelle und Governance-Frameworks, die Analytics nicht als Add-on, sondern als Bestandteil der operativen DNA etablieren. Durch die Integration in ERP-, CRM- und branchenspezifische Systeme entsteht eine nahtlose Datenverfügbarkeit, die Compliance-Anforderungen wie DSGVO oder branchenspezifische Regulierungen zuverlässig erfüllt. In Kombination mit modularen Architekturen und skalierbarer Cloud-Infrastruktur positioniert CONVOTIS Unternehmen so, dass Entscheidungen nicht nur schneller, sondern auch sicherer und regulatorisch belastbar getroffen werden können.