Wie generiert ein Data-Science-Team echten Business-Value?

Wie erzielt man eine reale Effizienzsteigerung durch KI?

Während marktführende Unternehmen durch den Einsatz von Big Data und KI signifikante Wettbewerbsvorteile realisieren und ihre Margen sichern, stagnieren viele interne Daten-Abteilungen in der Rolle eines reaktiven Service-Dienstleisters. Das Backlog ist gefüllt, die Auslastung ist hoch, doch der messbare Beitrag zum Unternehmenserfolg bleibt oft hinter den Erwartungen zurück.

In diesem Beitrag „Wie generiert ein Data-Science-Team echten Business-Value?“ erfahren Sie, warum das klassische „Ticket-Abarbeitungs-Modell“ die Innovationskraft Ihrer Organisation hemmt. Sie lernen drei strategische Hebel kennen, mit denen Sie Ihr Data-Science-Team neu positionieren, um die Lücke zwischen technischem Output und ökonomischem Outcome zu schließen und eine reale Effizienzsteigerung durch KI zu erzielen.

Die Illusion der Produktivität: Wenn Output nicht gleich Outcome ist

Ein häufiges Phänomen in der Unternehmenspraxis ist die Diskrepanz zwischen wahrgenommener Geschäftigkeit und tatsächlicher Wertschöpfung. Hochqualifizierte Data-Engineers und Analysten werden faktisch zu „Report-Lieferanten“ degradiert, deren Primäraufgabe darin besteht, Ad-hoc-Anfragen aus Marketing, Sales oder Management zu bedienen.

Das Resultat ist eine „Illusion von Produktivität“: Tickets werden geschlossen und Dashboards werden publiziert. Doch wenn wir analysieren, wie man moderne IT-Teams führen sollte, wird schnell klar: Wir verwechseln hier Output (Menge der gelieferten Artefakte) mit Outcome (Qualität der getroffenen Entscheidungen).

Wenn die Beantwortung einer simplen Businessfrage Wochen dauert, liegt die Ursache selten in der technologischen Kompetenz der Mitarbeiter. Es handelt sich um ein strukturelles Defizit im Operating Model. Um KI-Projekte erfolgreich zu skalieren, bedarf es einer Abkehr von der reinen Service-Mentalität.

Hebel 1: Transformation vom „Ticket-System“ zum Daten-Produkt

Die Verwaltung von Daten-Initiativen über klassische IT-Ticket-Systeme ist für strategische Fragestellungen ungeeignet. Ein Ticket-System fördert eine reaktive Haltung: Eine Anforderung kommt herein, wird isoliert bearbeitet und „über den Zaun“ zurückgeworfen.

Für erfolgreiche KI-Projekte ist jedoch der geschäftliche Kontext essenziell. Wenn Data Engineers die strategischen Ziele hinter einer Anforderung nicht verstehen, entwickeln sie Lösungen, die technisch funktionieren, aber am Business-Need vorbeigehen.

Die Lösung: Etablieren Sie ein Produkt-Mindset. Definieren Sie klare „Data Products“ mit dedizierten Ownern. Das Team arbeitet nicht mehr Tickets ab, sondern entwickelt proaktiv Lösungen für spezifische Business-Probleme.

Hebel 2: KPIs neu denken – Time-to-Decision statt Dashboard-Quantität

Es ist eine unbequeme Wahrheit im Bereich Big Data und KI: Ein Großteil der erstellten Dashboards (Studien sprechen von bis zu 80 %), wird wenige Wochen nach dem Rollout nicht mehr konsultiert. Diese „Datenfriedhöfe“ binden wertvolle Wartungsressourcen und verhindern Innovation.

Führungskräfte müssen aufhören, die reine Anzahl an Reports als Erfolgsindikator zu werten. Die entscheidende Metrik für eine Effizienzsteigerung durch KI lautet „Time-to-Decision“.

• Wie stark verkürzt das Datenprodukt den Zeitraum von der Fragestellung bis zur fundierten Entscheidung?
• Wird Komplexität reduziert oder durch zusätzliche Metriken nur erhöht?

Hebel 3: Cross-Funktionale Integration statt Silo-Architektur

Die größte Barriere, wenn es darum geht, IT-Teams zu führen und in die Wertschöpfung zu integrieren, ist das Silo-Denken. Solange Data Analysts isoliert in der IT-Abteilung sitzen, fehlt ihnen das tiefgreifende Verständnis für die operativen Herausforderungen der Fachbereiche.

Die Antwort liegt in der cross-funktionalen Integration. Analysten sollten temporär oder dauerhaft in die Business-Units (z. B. Sales oder Marketing) integriert werden („Embedded Analysts“). Nur durch diese organisatorische Nähe entsteht das notwendige Domänenwissen, um Data Science Team-Ressourcen so einzusetzen, dass sie echte Schmerzpunkte adressieren.

Fazit: Strategische Partnerschaft statt Service-Desk

Wie generiert ein Data-Science-Team echten Business-Value? Die Transformation hin zu einer datengetriebenen Organisation erfordert mehr als nur technologische Investitionen. Wir müssen uns von der Vorstellung des „Data-Service-Desks“ lösen und das Data-Team als strategischen Partner auf Augenhöhe etablieren. Wahre Geschwindigkeit entsteht nicht durch operativen Druck, sondern durch strategische Klarheit und den Fokus auf werttreibende Initiativen.

Wollen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten heben?

Befindet sich Ihr Team noch im „Reaktions-Modus“ oder treiben Sie bereits aktiv Innovationen voran? Wenn Sie erfahren möchten, wie Sie Ihre Datenstrategie neu ausrichten und Ihr Operating Model für messbaren Business-Impact optimieren können, lassen Sie uns sprechen.

Vereinbaren Sie jetzt ein unverbindliches Strategiegespräch, in dem wir analysieren, wie wir auch in Ihrer Organisation die Transformation vom Cost-Center zum Wertschöpfer realisieren.