So etabliert Siga eine datengetriebene Unternehmenskultur

So etabliert Siga eine datengetriebene Unternehmenskultur

Business Intelligence in der Praxis: CAS-Teilnehmer Sandro Bissig zeigt, wie der Klebebandhersteller Siga versucht, den Wandel zur datengetriebenen Unternehmenskultur zu meistern.

Neben den richtigen Mitarbeitenden ist heute der richtige Umgang mit Daten wesentlich für den Unternehmenserfolg. Um aus der Datenflut verlässliche Entscheidungsgrundlagen zu erhalten, greifen deshalb immer mehr Firmen zur Business Intelligence (BI). Auch Advanced Analytics (in die Zukunft gerichtete BI) oder Künstliche Intelligenz werden zunehmend wichtig.

Der kulturelle Aspekt gewinnt an Bedeutung

Wie mittels BI der Wandel zum Data Driven Business gelingt, hat Dr. Ladan Pooyan-Weihs in ihrem Blog bereits ausführlich beschrieben.

Mein Interesse geweckt hat zudem die weltweite Studie BI Trend Monitor 2019. Demnach entwickeln immer mehr Unternehmen eine datengetriebene Firmenkultur, sprich sie ersetzen das Bauchgefühl durch Entscheidungen, die auf Daten und Fakten beruhen.

Während das Thema in Deutschland, Österreich oder der Schweiz noch auf Platz sieben rangiert, nimmt es in Nordamerika, Grossbritannien und Irland bereits die Spitzenposition ein.

«Eine solche kulturelle Veränderung soll nicht dazu verleiten, den Daten blind zu vertrauen.»

Sandro Bissig

In der Studie wird betont: Eine solche kulturelle Veränderung soll nicht dazu verleiten, den Daten blind zu vertrauen. Vielmehr sollte sie dazu anregen, das kritische Denken im Umgang mit Daten zu fördern und diese besser interpretieren zu können.

Das Siga-Rezept zur datengetriebenen Unternehmenskultur

Die Ruswiler Siga begann sich 2016 intensiver mit BI auseinanderzusetzen. Als Hersteller von Hochleistungsklebeprodukten versucht die Firma seither, unterstützt durch das Toyota Production System (TPS), den Wandel zur datengetriebenen Unternehmenskultur zu meistern. CFO Peter Scherrer treibt dies mit viel Herzblut voran.

«Der Schlüssel zum Erfolg sind die richtigen Mitarbeitenden, welche die richtigen Fragen stellen.»

Peter Scherrer, CFO bei Siga

Business Intelligence in der Praxis – Diese Faktoren hält Siga CFO Peter Scherrer für wichtig:

  • Die Geschäftsleitung muss überzeugt sein von den BI-Aktivitäten.
  • Die Partner/innen und Berater/innen müssen sorgfältig ausgewählt werden, besonders in der Anfangsphase sowie zum Aufbau grundlegender Technologien und Strukturen.
  • Nicht möglichst viele Daten speichern, sondern die richtige Auswahl treffen und diese Daten dann auch verstehen.
  • Folgendes mit BI erschliessen: Themen, die für das Unternehmen sehr wichtig sind, komplexe Themen und Themen, wo die konventionelle Datenauswertung sehr aufwändig ist.
  • Sich mit branchenkundigen Expertinnen und Experten über Trends rund um BI austauschen.
  • Die Datennutzer/innen in den Fachabteilungen ausbilden, um Daten richtig interpretieren zu können und Inputs für neue Anwendungsfälle zu generieren.
  • Damit sich die Nutzer/innen schnell zurechtfinden und die Technologie aus intrinsischen Motiven nutzen, sollten Standards für Reports und Dashboards definieren werden.
  • Sinnvollerweise sollten Technologie und Nutzen anhand realer BI-Anwendungsbeispielen aufzeigen werden.

Trotz diesen Erfahrungen bewegt sich die SIGA noch am Anfang im Umgang mit Business Intelligence, sagt Peter Scherrer. Der Schlüssel zum Erfolg ist es aus seiner Sicht, die richtigen Mitarbeitenden zu haben, welche die richtigen Fragen stellen und so das nötige Datenmaterial beschaffen.

Sandro Bissig ist Head of Production bei der SIGA Manufacturing AG und bloggt aus dem Unterricht des CAS Business Intelligence & Analytics.

Weiterbildungen und Forschung zum Thema

CAS Business Intelligence & Analytics

Diese Weiterbildung vermittelt, wie sie kompetent und systematisch mit geschäftsrelevanten Informationen umgehen.

MAS Business Intelligence

Die Weiterbildung vermittelt Entscheidungsträgern das nötige Rüstzeug für datenbasierte Geschäftsentscheide und eindeutig messbare Resultate.

Forschung: Data Science & Big Data

Entdecken von Wissen in Daten und gewinnbringendes Einsetzen der Resultate aus der Datenanalyse.

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