Liefern mehr Daten automatisch mehr Sicherheit – oder machen sie es schwieriger, Entscheidungen zu treffen?

von | 15. Jun 2023 | Perspektivenwechsel

Spontan würde man sagen: „Breitere Faktenbasis + weniger Übersehen = sicherer.“
Dagegen allerdings sprechen Argumente, wie ich sie im Moment bei fast jedem Gespräch höre. Etwa: „Und was machen wir jetzt mit den ganzen Daten?“, „Mir fehlt der rote Faden, ich brauche etwas, woran ich mich verlässlich halten kann“ oder „Ich hätte gerne eine objektive Informationsbasis und nicht nur die des besten internen Verkäufers“.

Doch was genau ist das Schwierige daran?

Daten sind in der Regel noch keine verwertbare Information, sondern zunächst nur Fakten. Erst die Wechsel- und Wirkbeziehung der Daten untereinander erzeugt verwertbare Aussagen.
Und hier wird es anspruchsvoll, da die grundsätzliche Erhebung von Daten zum einen überhaupt erst einmal zur Aufdeckung von Wirkbeziehungen, die bisher unbekannt waren, führt. Zum anderen wirft es die berechtigte Frage auf: „Existiert diese Wirkbeziehung wirklich oder ist sie einfach nur Zufall?“.

Ein Beispiel

Ein produzierendes Unternehmen will seine Retourenquote verbessern und überlegt sich, das anhand von zwei Kriterien zu überprüfen:
Kriterium 1: „Welche Produkte haben den höchsten Retourenanteil?“.
Kriterium 2: „Warum ist der so hoch?“
Die Daten zeigen auf, dass besonders häufig Produkte einer bestimmten Farbe zurückgesendet werden. Das ist eine für das Unternehmen bisher unbekannte Wirkbeziehung.
Doch: Ist wirklich die Farbe der Reklamationstreiber oder eventuell etwas völlig anderes, etwa eine nicht funktionierende Haltelasche, und die auf den ersten Blick wahrgenommene Korrelation ist einfach nur Begleitsymptom, aber nicht die Ursache?
Das heißt, die Schwierigkeit besteht darin, die Richtigkeit, sprich Wahrheitsgehalt der generierten Daten möglichst treffsicher zu beurteilen.
Und das ist anspruchsvoll.

KI wird das Problem lösen

Die KI wird es lösen? Das mag sein, vielleicht irgendwann. Aber bestimmt nicht innerhalb der nächsten 5 bis 10 Jahre. KI ist inzwischen im Auffinden von solch „möglichen Korrelationen“ ziemlich gut, aber in der Verifizierung noch in den Kinderschuhen.
Bis dahin hilft nur eins: der gesunde Menschenverstand und die Intuition.

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Die Auftragsbücher sind voll, die Entwicklungskapazitäten konzentrieren sich auf die Abarbeitung von Kundenspezifikationen, also eigentlich alles okay im Großen und Ganzen. Das Thema „Transformation“ ist zwar auf der Agenda, aber hat keine hohe Dringlichkeit. Ist das so angemessen?

Wenn man die Frage „Wird unser Produktportfolio in 10 Jahren immer noch gleich aussehen?“ positiv beantworten kann, ist das durchaus passend.
Für alle anderen stellt sich aber die Frage nach einem zeitgemäßen Produktmanagement. Die Wege dorthin müssen gefunden und die vorhandenen Lösungen evaluiert werden.

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