Entscheidungen werden auf Basis von Wissen aus Daten getroffen oder – wo belastbare Daten fehlen – auf der Grundlage von Intuition. Wenn ein eindimensionales Ziel vorliegt und sämtliche Konsequenzen aus einer Handlung vorhersehbar sind, sind Entscheidungen quasi unter Sicherheit vergleichsweise einfach. Auch Entscheidungen unter Risiko, bei denen Optionen, Konsequenzen und Wahrscheinlichkeiten bekannt sind oder zuverlässig empirisch geschätzt werden können, lassen sich mittels Statistik und logischem Denken noch recht gut treffen.
Schwieriger wird es, wenn nicht alle Alternativen, Konsequenzen oder Wahrscheinlichkeiten bekannt sind. Ein gutes Beispiel für derlei Entscheidungen unter Ungewissheit sind fast alle Formen von eher langfristig ausgerichteten, strategischen Entscheidungen, die sich vielleicht noch am besten über Prozesssimulationen fundieren lassen, bei welchen die Ergebnisse möglicher Szenarien für eine iterative Adaption und Rückkopplung genutzt werden (Abb. 1).
Abb. 1: Entscheiden unter Risiko und Unsicherheit[1]
Intuition ist die unbewusste Anwendung von Heuristiken. Eine gute Intuition beruht auf den eigenen gesammelten Erfahrungen – und basiert damit ebenfalls auf Daten. Intuition kann bei neuen Situationen improvisieren, d. h. neue Situationen erfassen und Anpassungen vornehmen. Mit fortschreitender Erfahrung aus vielen Varianten ähnlicher Situationen verbessert sich die Intuition, was das "Bauchgefühl" von Fachleuten ausmacht.[2] Mit Intuition sind Entscheider in der Lage, auch aus einer mehrdeutigen Situation Schlüsse zu ziehen und sie ganzheitlich zu erfassen. So gab Steve Jobs Stanford-Doktoranden den Rat: "Lassen Sie nicht zu, dass Ihre innere Stimme in den Stimmen anderer untergeht. Und was am wichtigsten ist: Haben Sie den Mut, Ihrem Herzen und Ihrer Intuition zu folgen."[3]
Wichtige Nachteile von intuitiven Entscheidungen sind jedoch, dass der Entscheider keinen Einfluss darauf hat, welche seiner gesammelten Erfahrungen ("Daten") genutzt werden und dass die Entscheidungen für andere Beteiligte rational nicht nachvollziehbar sind. Und ab einer bestimmten Masse an Kunden und Produkten etc. kann auch der Entscheider mit der besten Intuition nicht mehr alles überblicken. Die Empfehlung kann daher heute nur lauten, Bauch und Kopf zu kombinieren und intuitive Entscheidungen durch relevanten Echtzeitdaten und datenbasierte Fakten zu stützen. Für eine hoch entwickelte Datennutzung und Integration von Analytik in die betrieblichen Prozesse benötigen Unternehmen eine "Data-First-Strategie".[4]
Datengestützte Entscheidungen und Analysen sind belegbar, rational begründbar, wenn sie die notwendige Menge an Daten beinhalten, damit keine Verzerrungen entstehen. Durch die zunehmende Digitalisierung lassen sich die dafür erforderlichen Daten heutzutage grundsätzlich direkt in den Unternehmen und ihrem Umfeld erfassen. Zudem besitzen Daten das Potenzial, aktiv zum Geschäftserfolg beitragen, indem z. B. in produktionsnahen und durch Daten eindeutig beschreibbaren Situationen Entscheidungen analytisch vorbereitet und dann komplettautomatisiert erfolgen.
In den folgenden Abschnitten wird anhand von Beispielen verfolgt, wie die Kette "von Daten zu Wissen", "von Wissen zu Entscheidungen" anhand von Unternehmensdaten funktioniert.
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