Datenbasiertheit

Datenbasiertheit bezeichnet die Ausrichtung von Entscheidungen, Prozessen und Strategien an empirischen Daten und analytischen Erkenntnissen, statt an Intuition oder Tradition. Sie setzt voraus, dass relevante Daten verfügbar, von hoher Qualität und nachvollziehbar erhoben, gespeichert und analysiert werden.

Zentrale Elemente sind Datenqualität (Richtigkeit, Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz), Dateninfrastruktur (Erfassung, Speicherung, Integration, Zugriffsmöglichkeiten), Daten governance (Richtlinien, Verantwortlichkeiten, Datenschutz) sowie analytische Fähigkeiten und Kultur (Datenkompetenz, Modellentwicklung, Evaluierung, Reporting). Zwischen Datenquellen und Arbeitsabläufen sind Transparenz und Reproduzierbarkeit wichtig, ebenso die Berücksichtigung ethischer und rechtlicher Anforderungen, insbesondere Datenschutz und Datensicherheit.

Anwendungsfelder finden sich in Unternehmen wie auch in Verwaltung, Wissenschaft und Nonprofit-Organisationen. In der Wirtschaft dienen datenbasierte Ansätze der Optimierung von Prozessen, Produktentwicklung, Marketing und Risikomanagement. Öffentliche Verwaltungen nutzen Daten, um Ressourcen besser zuzuteilen, Programme zu evaluieren und politische Entscheidungen zu begründen. In der Forschung unterstützen Daten und Analysen Hypothesenprüfung und Validierung.

Vorteile liegen in verbesserten Entscheidungsqualitäten, erhöhter Transparenz, Nachvollziehbarkeit von Maßnahmen sowie gesteigerter Effizienz. Nachteile können aus schlechter Datenqualität, Verzerrungen in den Daten, hohen Kosten für Infrastruktur und Kompetenzen, sowie Risiken für Datenschutz und Sicherheit entstehen. Eine nachhaltige datenbasierte Praxis erfordert eine balansierte Kultur, klare Governance und kontinuierliche Weiterentwicklung von Fähigkeiten und Technologien.

Datenbasierte Organisationen messen ihre Reife oft über Data-Maturity-Modelle, Kennzahlen und regelmäßiges Monitoring von Datenqualität, Nutzungsgrad analytischer Werkzeuge und Entscheidungsprozessen.