Datenbasierte Entscheidungsfindung im Rahmen des FORDEC- ... / 2 Digitale Transformation als Treiber einer analytischen Entscheidungsfindung

Ursächlich für den neuerlichen Trend zur analytischen Entscheidungsfindung ist vor allem die digitale Transformation, welche unter anderen das Controlling in Unternehmen dazu befähigt, digitale Daten in Kombination mit analytischen Methoden zu erfassen, zu verarbeiten und auszuwerten, so dass effektivere und effizientere Entscheidungen als bisher getroffen werden können.^[1]

In diesem Zusammenhang lässt sich das Beispiel des Werkzeugherstellers Hilti aus Liechtenstein nennen, welcher seine Produkte vor allem für Kunden in der Bauindustrie entwickelt und vermarktet. Dieser bietet ergänzende Softwarelösungen wie einen digitalen Servicekanal an, durch die Produktdaten der Kunden über eine elektronische Schnittstelle zu Hilti als Hersteller gelangen und die dieser nicht nur selbst nutzt, sondern z. B. auch Händlern oder Reparaturdienstleistern zur Verfügung stellt.^[2] So können in der Folge aus kunden- und produktbezogenen Daten neue Wettbewerbsvorteile beim Anbieter generiert werden. Das Beispiel macht zudem deutlich, dass Unternehmen durch die digitale Transformation von Geschäftsprozessen, Dienstleistungen oder ganzen Geschäftsmodellen in die Lage versetzt werden, mit Daten zusätzliche Wertschöpfung zu realisieren.

Dass Data Science und Business Analytics zur rationalen Entscheidungsunterstützung im Controlling von Unternehmen beitragen können, zeigen zahlreiche Use Cases mit Bezug zu Kundendaten und Profitabilitätsanalysen, Zahlungsverkehrsdaten und Cash Forecasts oder die Simulation von Risiken bei der Planung und Budgetierung. Allerdings setzt die Datenanalyse großer Datenmengen eine entsprechende Datenqualität und Datenkultur voraus, weshalb durch die digitale Transformation das klassische Rollenbild des Controllings bereits heute schon nicht mehr ausreicht. Die Fähigkeit zur Analyse und Nutzung großer Datenmengen zeigt sich im Controlling durch den Wandel zum sogenannten "Citizen Data Scientist".^[3]

Gemäß McKinsey Global Insights wird die Mehrheit der Unternehmen bis 2025 eine datengesteuerte Kultur etabliert haben, durch welche eine kontinuierliche Leistungsverbesserung sowie ein differenziertes Kundenerlebnis und neues Wachstum ermöglicht wird. In diesem Zusammenhang wird auch von "Smart-Data-Management" gesprochen, wenn es darum geht, Unternehmen zu befähigen, mittels datenbasierter Anwendungen produktive und vorausschauende Entscheidungen zu treffen. Mögliche Vorteile zeigen sich z. B. durch eine höhere Reaktionsgeschwindigkeit, durch Prozessverbesserung oder durch die Erschließung neuer Geschäftsfelder.^[4]

Weitere Potenziale auch für die datenbasierte Entscheidungsfindung im Kontext des strategischen Managements werden sich durch Künstliche Intelligenz (KI) eröffnen, wie das Beispiel des Ende 2022 bekannt gewordenen KI-basierten Chatbots "Chat GPT" des amerikanischen Technologie-Konzerns OpenAI zeigt. Hierbei handelt es sich um ein sogenanntes "Großes Sprachmodell", welches Antworten und Texte auf Fragen liefert, die allerdings nicht über alle Zweifel erhaben sind, was erste Erfahrungen von Wissenschaftlern gezeigt haben.

[1] Müller-Seitz et al., 2016.

[2] Brockmann, 2020.

[3] Rautenstrauch, 2020.

[4] Benning & Wenger, 2022.