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Die meisten Entscheidungen scheitern nicht an zu wenig Daten
In der Unternehmenssteuerung reden wir viel über Datenqualität und Forecast-Genauigkeit. Wenn Entscheidungen trotzdem lange dauern oder nicht dort getroffen werden, wo sie hingehören, liegt das aber selten an den Daten.
Es liegt daran, dass Ownership fehlt. Und zwar im steuerungslogischen Sinne: Wer die Ursache-Wirkungs-Beziehungen seines Geschäfts nicht versteht, kann Verantwortung nur für Ergebnisse übernehmen, nicht für Maßnahmen.
Genau das passiert häufig. Geschäftsbereiche berichten Abweichungen, aber nicht die Treiber dahinter. Es wird über Zahlen gesprochen, nicht über Wirkungsketten. Der Effekt: Trotz mehr Daten wird die Entscheidungsfindung langsamer. Nicht aus Unwillen, sondern aus Unsicherheit darüber, welcher Hebel wirklich zählt.
Ich war neulich in einem Workshop mit einer langen KPI-Liste, aber ohne klar definierte Werttreiber. Alle Teilnehmenden waren kompetent und engagiert. Die Diskussion ging erst in die richtige Richtung, als eine Kollegin ein einfaches Treibermodell aufgesetzt hatte. Welche Größen bestimmen das Ergebnis wirklich? Welche Maßnahmen liegen im Einflussbereich des Business?
Ab da entstand, was vorher fehlte: Verantwortung nicht nur für Zahlen, sondern für Entscheidungen.
Verständnis schafft Ownership. Mehr Daten schaffen erst einmal nur mehr Daten.