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Mehr Akzeptanz bringt mehr Erfolg in Business Analytics

Vertrauen
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Forschungsprojekt: Wie Unternehmen die Einführung von Business Analytics durch Akzeptanzsteigerung zum Erfolg führen.

In den letzten Jahren wurde von der IPRI (International Performance Research Institute, Stuttgart) das Forschungsprojekt ED³ – Enabling data-driven decisions durchgeführt, welches ich im projektbegleitenden Ausschuss unterstützen konnte. Die Fragestellung, mit der wir uns beschäftigt haben, war die Integration der durch Business Analytics (BA) gewonnenen Erkenntnisse im Managementprozess durch die Sicherung deren Akzeptanz und verzerrungsfreien Interpretation. Mit dem Ziel, ein digitalen Handbuch mit dazu umsetzbaren Maßnahmen zu entwickeln.

Allein es fehlt der Glaube

In einem scheinen sich alle einig zu sein – Daten sind der Treiber der digitalen Transformation und die Unternehmen unterliegen dem ständigen Druck, noch mehr und besseren Nutzen aus den Daten zu ziehen. Deswegen werden Daten erhoben und gesammelt, wo immer es geht. Das gilt auch für viele Unternehmen im produzierenden Sektor, wo bedingt durch die Zunahme der integrierten Sensorik in Maschinen und Anlagen die Datenmenge unaufhörlich wächst.

Man könnte meinen, dass parallel mit dem Anstieg der Datenmengen, den verbesserten Analysemethoden, den neuen Technologien und modernen Visualisierungstools die Akzeptanz und das Vertrauen in die Analysen ebenfalls gefestigt wird. Aber das ist oft nicht der Fall. Verschiedene Studien zeigen, dass gewonnene Erkenntnisse auf Grund unbewusster Vorurteile und Verzerrungen in der eigenen Wahrnehmung dennoch übergangen werden. Warum ist das so?

Kostenfreier Download:
Wie Unternehmen die Einführung von Business Analytics durch Akzeptanzsteigerung zum Erfolg führen

Eine Studie der International Performance Research Institute, Stuttgart von Marc Rusch, wissenschaftlicher Mitarbeiter am International Performance Research Institute in Stuttgart und Doktorand an der Universität Ulm.

Der Mensch sieht (nur), was er sehen will

Eine kognitive Verzerrung bei der Wahrnehmung und Verarbeitung von Informationen, ein Bias, kann der Auslöser sein. Zum einen hängt es damit zusammen, dass die komplexe Verarbeitung der Daten durch Algorithmen aus Statistik, Data Mining oder Machine Learning eher Unbehagen als Vertrauen auslöst und Entscheidungsträger befangen reagieren lässt. Zum anderen besteht eine gewisse Scheu, die eigene Gedanken und das Bauchgefühl an eine neue „Beweislage“ schnell anpassen zu müssen (Konservatismus Bias). Dem menschlichen Urteilsvermögen wird eher vertraut und man versucht an bekannten Mustern festzuhalten und diese zu bewahren. Die über Jahre gemachten eigenen Erfahrungen und Hintergründe hindern Menschen daran, die Ergebnisse der Datenanalysen unvoreingenommen anzuschauen und anzunehmen.

Akzeptanz in Business Analytics steigern

Deshalb hat sich das hier beschriebene Forschungsvorhaben dem Ziel gewidmet, Unternehmen der der produzierenden Industrie, u.a. im Maschinen- und Anlagenbau, zu befähigen, die durch Business Analytics gewonnenen Erkenntnisse erfolgreich nutzen zu können. Erarbeitet wurden Vorschläge, die Nutzer in die Lage versetzen, Entscheidungen evidenzbasiert zu treffen und somit die subjektiven, unbewusst verzerrten Entscheidungen zu reduzieren. Wenn Sie Interesse daran haben, die Zusammenfassung der Studie zu lesen, dann nutzen Sie bitte die Download-Funktion hier im Beitrag. Bei Bedarf kann ich Ihnen gerne auch die komplette Studie zukommen lassen.

Wie kann man Vertrauen schafft

In vielen unserer Kundenprojekten konnten wir feststellen, dass Akzeptanz nicht nur ein Thema bei den weiterführenden Datenanalysen ist, sondern bereits bei dem Umgang mit den Unternehmensdaten im Reporting und Berichtsweisen beginnt. Dabei ist die Absicherung qualitativ hochwertiger Daten einer der ausschlaggebenden Einflussfaktoren. Denn nur die Analyse genießt Vertrauen, deren Datenbasis man auch Vertrauen schenkt. Dabei ist es wichtig, dass die Validierung der Daten durch unternehmenseigenen Mitarbeiter oder die Entscheider selbst vorgenommen wird und die Informationsketten wie auch die Aggregationen nachvollziehbar sind. Selbst Fehler können das Vertrauen stärken, wenn sie nach der Aufdeckung entsprechend korrigiert werden.

Die Studie ist zu dem Schluss gekommen, dass oftmals beim Datenkonsumenten das statistische Verständnis und das notwendige Wissen fehlt. Dazu können Maßnahmen ergriffen werden, die zur Akzeptanzsteigerung führen. Generell kann man sagen, je einfacher die verwendete Methodik bzw. Algorithmus ist desto eher wird er akzeptiert. Bei komplexen Algorithmen hat sich eine frühzeitige Einbindung der Entscheidungsträger über Funktionsweisen und Zusammenhänge als förderlich erwiesen, bis hin zur Ermöglichung, eine leichte Modifizierung der Ergebnisse zuzulassen.  

Daten sprechen lassen

Ein für mich wesentlicher Faktor der vertrauensbildende Maßnahmen zeigt sich in der Präsentation der Ergebnisse. Mit der richtigen Darstellung, der Datenvisualisierung, können komplexe Zusammenhänge verständlich aufgezeigt werden. Durch aussagefähige Diagramme und den richtigen Grafiken werden unnötige Daten ausgeblendet, das Verstehen der wertvollen Informationen in den Vordergrund gerückt und in einer leicht konsumierbaren Form angezeigt. Davon profitieren alle Nutzer, unabhängig davon, welche Analysekenntnisse sie besitzen. Das steigert die Akzeptanz und Vertrauen in die Datenanalysen und fördert die Datenkultur und damit die Datenstrategie in Ihrem Unternehmen.

Wenn Sie daran interessiert sind, sich im persönlichen Gespräch via Teams oder am Telefon mit mir darüber auszutauschen, wie Sie Ihre Business Analytics Investitionen zum Erfolg führen können, dann schicken Sie mir gerne einen Terminvorschlag. Sie erreichen mich unter kontakt@mip.de. Beste Grüße, Ursula Flade-Ruf

Arbeitsgruppe Forschungsprojekt ED3

Ursula Flade-Ruf

und die Arbeitsgruppe Forschungsprojekt ED³

 

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