Hello, data Shokunin-deshi! Willkommen im letzten Teil unserer Data Ecosystem Vision Board Implementierungsserie!In unseren vorherigen Ausgaben habe ich geteilt, wie ich Sarah bei 4seconds.com dabei geholfen habe, die Lagen Present Inputs und Future Vision ihrer Data Ecosystem Vision Board aufzubauen. Heute schließen wir die Reise ab, indem wir die Schicht der Erfolgsmetriken erkunden, den Kompass, der die Transformation leitet und den Fortschritt misst. Mein Nachbar ist so besessen von seinem Rasen, ich bin ziemlich sicher, dass er glaubt, dass er der Zen-Meister seines Hinterhauses ist. Er kam am anderen Tag und für etwa das vierte Mal begann, über meinen Baum zu sprechen. "Wie werden wir wissen, ob unser Schneiden richtig ist?" fragte ein eifriger Lernender.Der Meister, scheinbar strahlende ruhige Weisheit, antwortete: "Wir beurteilen nach drei Maßnahmen: die Gesundheit des Baumes, seine Schönheit, und wie es mit dem Garten als Ganzes harmoniert. Dann sah er mich tot in die Augen und, mit all der Zen-Ruhigkeit, die er sammeln konnte, informierte er mich, dass mein wild un-Zen-ähnlicher Baum auf allen drei Zahlen fehlte, vor allem der "harmonisiert mit seinem Garten" Teil. Und ehrlich gesagt, seine Ansicht über die Eindringung des Baumes, obwohl un-Zen-wie seine Lieferung, illustriert perfekt den Zweck unserer Erfolgsmetrik-Schicht. Mit den richtigen Maßnahmen können wir komplexe Transformationen durch eine einfache, aber mächtige Linse bewerten, die unsere Handlungen und Entscheidungen leitet. Weil manchmal auch die tiefsten Prinzipien einen kleinen Schub oder einen Nachbarn mit einer sehr spezifischen Definition von "Harmonie" brauchen. Die Erfolgsmetrik verwandelt eine Vision von der Sehnsucht in die Handlung, indem sie definiert, wie Erfolg aussieht und wie wir wissen, wenn wir es erreicht haben. Executive Zusammenfassung In dieser Ausgabe teile ich, wie ich Sarah durch den Aufbau der Erfolgsmetriksschicht ihres Data Ecosystem Vision Board geführt habe: ✅ Erfahren Sie, wie Sie das 5 W-Framework anwenden, um fokussierte, einflussreiche KPIs zu entwickeln ✅ Entdecken Sie, wie Sie Organisationsgesundheitsmetriken (Data ROI und Datenverwertung) auswählen, die den Gesamterfolg der Transformation messen ✅ Beherrschen Sie die Kunst, klare Leitprinzipien zu schaffen, die die Entscheidungsfindung vorantreiben ✅ Implementieren Sie einen Veränderungsmanagementansatz, der die Annahme von Kapazitäten und die Verwirklichung von Werten gewährleistet Die Metriken, die zählen: Jenseits der Messung zum Handeln Nachdem wir die Future Vision-Schicht mit Sarahs Team abgeschlossen hatten, mussten wir feststellen, wie Erfolg gemessen und wie die Transformation geleitet werden würde. (KPIs) How will we measure success? (Guiding Principles) What principles will guide our decisions? (Change Management) How will we manage the organizational change? Basierend auf meiner Umsetzungserfahrung empfehle ich einen fokussierten Ansatz mit: A maximum of 6 total KPIs (including 2 core organizational metrics) No more than 6 guiding principles A structured change management plan linked to capability implementation Diese bewusste Einschränkung verhindert die Metrikproliferation und gewährleistet gleichzeitig eine umfassende Abdeckung dessen, was wirklich zählt. Der 5-W-Rahmen für effektive KPIs Im Mittelpunkt der sinnvollen Metriken liegt der 5 W-Framework, ein strukturierter Ansatz, um sicherzustellen, dass jeder KPI einen echten Geschäftswert liefert: Der 5-W-Framework für effektive KPIs: Die Kartierung dieser KPIs in eine einfache Excel-Tabelle gibt Ihnen bereits einen besseren Überblick und ein besseres Verständnis. Warum: Das Ziel verstehen Jeder KPI muss ein klares Ziel haben: " Wir messen [KPI], weil es uns sagt [Insight], was uns hilft, [Geschäftsziel] zu erreichen. "Wir messen Inventargenauigkeit, weil es uns sagt, wie zuverlässig wir Flash-Verkäufe planen und ausführen können, was uns hilft, Umsatz und Kundenzufriedenheit zu maximieren." Example from 4seconds.com: Implementierungsunterricht: Viele Organisationen kämpfen mit zu vielen Metriken, anstatt zu wenigen.Seien Sie unbarmherzig, wenn Sie für jeden KPI ein klares Ziel verlangen, sollten mehrere vorgeschlagene Metriken beseitigt werden, wenn Teams kein überzeugendes Warum formulieren können. Implementierungsunterricht: Viele Organisationen kämpfen mit zu vielen Metriken, anstatt zu wenigen.Seien Sie unbarmherzig, wenn Sie für jeden KPI ein klares Ziel verlangen, sollten mehrere vorgeschlagene Metriken beseitigt werden, wenn Teams kein überzeugendes Warum formulieren können. Was: KPIs mit Aktionen ausrichten KPIs müssen mit spezifischen Aktionen verbunden sein: " " Und wenn wir (noch) auf dem Weg sind, dann werden wir (noch) auf dem Weg sein. "Wir messen die Genauigkeit der Kampagnenattribution, weil sie uns sagt, wie effektiv wir die Marketingleistung verfolgen.Wenn sie unter 85% fällt, untersuchen wir Lücken bei der Datenerhebung und Pipeline-Probleme, um sicherzustellen, dass Marketinginvestitionsentscheidungen auf zuverlässigen Daten basieren." Example from 4seconds.com: Durch die explizite Definition von Reaktionsaktionen stellen Teams sicher, dass ihre KPIs das Verhalten treiben, anstatt es einfach zu messen. Durch die explizite Definition von Reaktionsaktionen stellen Teams sicher, dass ihre KPIs das Verhalten treiben, anstatt es einfach zu messen. Wo: KPI-Effekt mapping Dokument primär beeinflusst Teams, falls die KPI Trend ändert, wer sind die Teams, die es beeinflussen, die Teams, die den Schmerz fühlen, und wie es bezieht sich auf was "Wenn [KPI] [Erhöht], [Team] [Welche Aktion muss passieren]. Primäres Eigentum: Data Engineering; wenn die Qualitätsscore sinkt, muss das Datenteam untersuchen, was die Trendänderung verursacht hat, und die Datenproduzenten müssen auf ihrer Seite überprüfen, ob die Datenflüsse wie erwartet laufen. Example from 4seconds.com: Implementierungsunterricht: Die Dimension "Wo" zeigt oft unerwartete Abhängigkeiten.Wenn wir mit den KPIs arbeiten, haben sie einen anderen Einfluss auf verschiedene Teams.Durch die Kartierung, wo eine Trendänderung des KPI-Einflusses uns hilft, die Auswirkungen des KPI besser zu verstehen Die Dimension „Wo“ zeigt oft unerwartete Abhängigkeiten.Wenn wir mit den KPIs arbeiten, haben sie unterschiedliche Auswirkungen auf verschiedene Teams.Durch die Kartierung, wo eine Trendänderung des KPI-Einflusses uns hilft, die Auswirkungen des KPIs besser zu verstehen Implementation Lesson: Lustige Geschichte, als ich mit einem Marketing-Team war, das super glücklich war, dass es ihnen gelang, die Ausgaben des Budgets aufgrund besserer Daten über die Leistung der Kampagnen zu reduzieren, auf der anderen Seite des Raumes war das Finanz-Team erschreckt, wie man den Anlegern erklärt, dass das Unternehmen das verpflichtete Marketing-Budget nicht erreichen wird und wie man es für das nächste Jahr nicht verliert. Lustige Geschichte, als ich mit einem Marketing-Team war, das super glücklich war, dass es ihnen gelang, die Ausgaben des Budgets aufgrund besserer Daten über die Leistung der Kampagnen zu reduzieren, auf der anderen Seite des Raumes war das Finanz-Team erschreckt, wie man den Anlegern erklärt, dass das Unternehmen das verpflichtete Marketing-Budget nicht erreichen wird und wie man es für das nächste Jahr nicht verliert. Wann: Der Rhythmus der Messung Geben Sie die Häufigkeit fest, wenn die KPIs erforderlich sind, basierend auf der Schnelligkeit, mit der sich die Metriken ändern, und wie schnell Maßnahmen ergriffen werden können. : "Flash Sale Readiness Score". täglich berechnet, wöchentlich nach Operationen überprüft, 48 Stunden vor Verkäufen durch Führungskräfte, mit 90-tägiger Trendanalyse und Anpassungen der Feriensaison. Example from 4seconds.com Implementierungsunterricht: Nicht standardmäßig tägliche Überprüfungen unabhängig vom natürlichen Rhythmus der Metrik. Halten Sie sich nicht an tägliche Bewertungen, unabhängig vom natürlichen Rhythmus der Metriken.Die Ausrichtung der Bewertungskadenz mit den Geschäftsanforderungen verbessert die Leistung dramatisch. Implementation Lesson: Wer: Der Hüter der Metriken Zuweisen Sie klare Eigentumsrechte mit Verantwortung und Autorität, um die Leistung zu beeinflussen. : "Marketing Data Timeliness", Eigentümer: Marketing Analytics Lead; Beitrag: Data Steward, Data Engineer; Stakeholder: CMO, Campaign Managers; Publikum: All Marketing Team, Executive Team. Example from 4seconds.com Implementierungsunterricht: Eigentum muss die Autorität enthalten, um Veränderungen voranzutreiben.Sicher stellen Sie sicher, dass jeder KPI-Inhaber sowohl die Verantwortung als auch die Autorität hat, die Leistung der Metrik zu beeinflussen. Sicherstellen, dass jeder KPI-Inhaber sowohl die Verantwortung als auch die Autorität hat, die Leistung der Metrik zu beeinflussen. Implementation Lesson Für detaillierte Beispiele und Implementierungsunterricht siehe unseren vorherigen Newsletter Der 5-W-Rahmen für effektive KPIs Organisatorische Gesundheitsmetriken: Daten ROI und Datenverwertung Das strategische KPI-Portfolio: Sechs Metriken, die zählen Die Erfolgsmetrik-Schicht beherbergt maximal sechs KPIs, eine bewusste Einschränkung, die strategische Fokussierung zwingt. Überbevölkerung mit Metriken und Sie verlieren die Spur von dem, was wirklich zählt; Unterbevölkerung und Sie verlieren die Sichtbarkeit in kritischen Bereichen. Meine Empfehlung folgt einer bewährten Struktur: Diese langfristigen Metriken bewerten die Gesamtgesundheit Ihres Datenökosystems: Two Foundation KPIs Data Health Indicators: Data ROI: Messung des Geldwerts, der durch Ihre Dateninvestitionen erzeugt wird Datenverwertung: Verfolgt, wie effektiv Sie die von Ihnen gesammelten und gespeicherten Daten verwenden Diese KPI-Grundlagen liefern Ihre "Lebenszeichen"; Wenn diese schlechte Trends haben, benötigt Ihre gesamte Datenstrategie Aufmerksamkeit. Diese Metriken messen den Fortschritt hin zu den spezifischen Fähigkeiten, die in Ihrer Zukunftsvision beschrieben sind. Two to Four Capability KPIs, Progress Trackers Verbinden Sie sich direkt mit Ihren Vision Board Prioritäten Früherkennung von Implementierungsproblemen ermöglichen Demonstrieren Sie greifbare Fortschritte hin zu strategischen Zielen Geben Sie klare Signale, wenn eine Kurskorrektur erforderlich ist Zu ihren KPI-Fähigkeiten gehörten „Data Pipeline Reliability“ (99.5% Uptime-Ziel) und „Self-Service Analytics Adoption“ (60% der Geschäftsanwender fragen aktiv unabhängig nach Daten). Example from 4seconds.com: Data ROI: Messung der Wertschöpfung Diese Metrik beantwortet die grundlegende Frage: "Erzeugt unser Datenökosystem realen Geschäftswert?" Implementation Approach: Definieren Sie die Formel: Data ROI = (Financial Value Generated - Cost of Data Operations) / Cost of Data Operations If Cost of Data Operations = €100 and Financial Value Generated = €90, then (90−100)/100=−0.10 or -10%. Calculate Components: : Quantified benefits from data-driven decisions and automations Financial Value Generated Tip: Defining "Financial Value Generated" Accurately: This is often the trickiest part. Be clear and consistent about what you include. Avoid double-counting or attributing value that isn't directly a result of data operations. : All expenses related to data collection, storage, processing, and analytics Cost of Data Operations Set Targets: Minimum acceptable ROI (typically 0.01-0.7x) Target ROI (typically 0.8-2.5) Stretch ROI (typically 2.6x+) Implement Measurement: Specify the period over which you are calculating the ROI (e.g., quarterly, annually). Value and costs should align with this timeframe: In our case: Timeframe: Quarterly calculation Year-over-year trend analysis Breakdown by data domain or capability Nach der Implementierung der Messung betrug ihr anfänglicher Daten-ROI 0,2x, kaum positiv.Wir haben uns Ziele von 2x bis Jahresende und 4x innerhalb von drei Jahren gesetzt. Example from 4seconds.com: Implementierungsunterricht: Manchmal ist es nützlich, den "Finanzwert erzeugt" mit Datenoperationen mit einem hypothetischen Szenario ohne sie zu vergleichen, insbesondere für Initiativen, die auf die Aufrechterhaltung oder Verbesserung bestehender Prozesse abzielen. Implementierungsunterricht: Manchmal ist es nützlich, den "Finanzwert erzeugt" mit Datenoperationen mit einem hypothetischen Szenario ohne sie zu vergleichen, insbesondere für Initiativen, die auf die Aufrechterhaltung oder Verbesserung bestehender Prozesse abzielen. Denken Sie daran, dass ROI ein quantitativer Maßstab ist. Dateninitiativen haben oft signifikante qualitative Vorteile (z. B. verbesserte Entscheidungsfindung, bessere Kundenerfahrung, Innovation), die schwieriger direkt zu monetieren sind, aber immer noch wertvoll sind. Qualitative Benefits: Die wahre Herausforderung: Was Sarahs Team entdeckt hat Als wir mit der Berechnung des Data ROI begannen, traf Sarahs Team einen unmittelbaren Weg: "Wie quantifizieren wir alle Einnahmen, die durch Daten erzeugt werden?" Die Herausforderung war besonders akut mit finanziellen Daten, die wichtig sind, aber nicht direkt ROI erzeugen. Wir mussten unseren Ansatz weiterentwickeln: : We classified essential data like financial data, compliance data, and operational data as "must have" and excluded them from ROI calculations. But we needed to tag it properly so this wouldn't become a manual process. "Must Have" Data Exclusion : We created a comprehensive tagging system to automatically categorize data by its business purpose: Tagging System Implementation Revenue-generating data Cost-saving data Must-have/compliance data Experimental data : For every significant data-driven decision or automation, we implemented a value tracking system where stakeholders estimated the business impact, and when possible we created automatic process, for example in the marketing campaigns we identified the campaigns we optimized and they stopped spending budget on bad traffic and accomilated it, and when increased we mark it as value created. Value Tracking Mechanism Implementierungsunterricht: Viele Organisationen kämpfen darum, den Wert aus Dateninitiativen zu quantifizieren.Ich arbeitete mit Sarah zusammen, um ein Wertverfolgungssystem zu implementieren, bei dem jede wichtige datengesteuerte Entscheidung oder Automatisierung einen geschätzten Wert beinhaltete.Während dieser Ansatz nicht perfekt war, bot er eine Grundlage für die Messung der Rendite, die weit besser war als keine Messung überhaupt.Starten Sie einfach mit dem, was Sie haben, und lernen Sie langsam mehr und verbessern Sie sich; Interessenträger möchten in die Berechnung aufgenommen werden, da sie Angst haben, den Zugang zu den Daten aufgrund eines niedrigen ROI zu verlieren. : Viele Organisationen kämpfen darum, den Wert aus Dateninitiativen zu quantifizieren.Ich arbeitete mit Sarah zusammen, um ein Wertverfolgungssystem zu implementieren, bei dem jede bedeutende datengesteuerte Entscheidung oder Automatisierung einen geschätzten Wert beinhaltete.Während dieser Ansatz nicht perfekt war, bot er eine Grundlage für die Messung der Rendite, die weit besser war als keine Messung überhaupt.Starten Sie einfach mit dem, was Sie haben und lernen Sie langsam mehr und verbessern; Interessenträger möchten in die Berechnung aufgenommen werden, da sie befürchten, dass sie aufgrund eines niedrigen ROI den Zugang zu den Daten verlieren können. Implementation Lesson Datenverwendung: Messung der effektiven Nutzung Die Datenverwertung misst, wie effektiv Ihre Organisation die von ihr gesammelten Daten nutzt. Diese Metrik befasst sich mit einer weiteren kritischen Frage: "Haben wir das Beste aus unseren Datenvermögenswerten?" Implementation Approach: Definieren Sie die Formel: Data Utilization = Data Assets Actively Used / Total Data Assets Collected * Over a fixed period, in our case it was three months, but in bigger organizations I used six months timeframe Calculate Components: Aktiv genutzte Datenwerte: Datenelemente, die in Berichten, Analysen oder automatisierten Prozessen verwendet werden : All data elements stored in your data ecosystem Total Data Assets Collected Set Targets: Minimale akzeptable Nutzung (typischerweise 55-60%) Target utilization (typically 61-78%) Stretch-Nutzung (typischerweise 79% +) Implement Measurement: Quarterly calculation Trend analysis Breakdown by data domain or system, as well as team/user, if possible Sarah's Big Discovery: The Data Utilization Reality Check The biggest "aha moment" for me was discovering that no one in the company was thinking about understanding the patterns of data usage, although they were associating some costs with teams, they accepted the server bill as a given thing. For Sarah and her team, it was the shocking discovery of their super low data usage – they had always been under the impression they were effectively using their data. Es gab keine Tags, keine Datenbank-Sammelprotokolle (Data Catalog) und Informationen, und es gab keine Möglichkeit, zu verfolgen, welche Daten sie hatten, wer sie besaß, wann sie zugegriffen wurden oder von welchem System. The Technical Challenge Wir mussten von Grund auf anfangen: Building the Foundation: : Created a comprehensive system to log all data interactions, creating a data catalog Activity Logging Database : Mapped every dataset to an owner and purpose Ownership Documentation : Implemented monitoring to see which data was being used and when Access Tracking : Built systems to track data flow from source to consumption Lineage Mapping Die Ergebnisse: Sarahs anfängliche Berechnung zeigte nur 48% Nutzung ihrer 32 TB gespeicherten Daten.Dies führte zu einer massiven Datenrationalisierungsinitiative, die nicht nur Speicher-, Verarbeitungs- und Sicherheitskosten um über 1.000 € pro Monat reduzierte, sondern auch analytische Anstrengungen auf hochwertige Daten konzentrierte. Die Ergebnisse: Sarahs anfängliche Berechnung zeigte nur 48% Nutzung ihrer 32 TB gespeicherten Daten.Dies führte zu einer massiven Datenrationalisierungsinitiative, die nicht nur Speicher-, Verarbeitungs- und Sicherheitskosten um über 1.000 € pro Monat reduzierte, sondern auch analytische Anstrengungen auf hochwertige Daten konzentrierte. Implementation Lesson: and often hidden. At another client, I discovered they were storing over 200 website behavioral events but only using 8 in any decision-making process. The cost of collecting and storing unused data was substantial, and the unnecessary complexity slowed down legitimate analytics. By implementing utilization measurement, Sarah's team gained visibility into this previously hidden issue. Low utilization is common helps a lot when coming to investigate it, the ability to identify who owns it, what exactly it is, and creating a process that logs this information into some database was super helpful. This practice is not common and should be encouraged even more Use of Tags for data While maybe storing 32TB is only $700, , it top it to over $1,000 a months or even more, if only 50% is used, it's good thing to ask Why do we keep the data, and can we move it to some lower costs long terming plan the backup, moving of data, security... costs money moved into a long-term container, which is extended twice, each with a six-month long-term plan, and if is not required can be deleted by the end period of the second extension, if it's not data the company is obligated to store, such as financial or user health data. Think about this process as well Data not in use . I will deep dive into it in Data Flavors issue #15, covering a few methods, and my view on it. Always set a data retention plan KPIs unterstützen: Erfolgsfähigkeit messen Zusätzlich zu den beiden organisatorischen Gesundheitsmetriken half ich Sarah, maximal vier unterstützende KPIs auszuwählen, die den Erfolg ihrer Schlüsselfähigkeiten verfolgen würden: Der Auswahlprozess Um KPI-Proliferation zu vermeiden, führte ich Sarah durch einen strukturierten Auswahlprozess: Für jede Future Vision-Fähigkeit, identifizieren Sie 2-3 mögliche Erfolgsmetriken Wenden Sie den 5 W-Framework auf jede Kandidatenmetrik an Evaluate candidates based on: (how broadly applicable across capabilities) Coverage (how feasible to track consistently) Measurability (how it drives specific behaviors) Actionability (how directly it connects to business outcomes) Impact Select the 3-4 metrics with the highest evaluation scores Implementierungsunterricht: Dieser strenge Auswahlprozess ist entscheidend. Bei früheren Kunden habe ich gesehen, dass Metriken basierend auf dem gewählt wurden, was leicht zu messen ist, anstatt auf das, was den Wert treibt. Implementierungsunterricht: Dieser strenge Auswahlprozess ist entscheidend. Bei früheren Kunden habe ich gesehen, dass Metriken basierend auf dem gewählt wurden, was leicht zu messen ist, anstatt auf das, was den Wert treibt. ausgewählte KPI-Unterstützung Für 4seconds.com beinhalten die unterstützenden KPIs: Data Quality Score Was es misst: Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität und Kohärenz der Schlüsseldatendomains : Directly impacts decision quality and operational efficiency. The vision was to include more marketing data to steer campaigns automatically, and bad data could cause a loss Why it matters Action Triggers: Unter 90% löst Remediation aus; unter 80% löst Notfallüberprüfung aus Berechnung: Composite Score über Datenqualitätsdimensionen und Domänen hinweg Marketing campaigns automated Was es misst: Der Anteil der Marketingkampagnen, die von intelligenten Systemen und nicht von Menschen generiert werden : The goal is to automate the effort of the marketers and remove the need for agencies to support them. With the system, the marketing team can focus on the high-effort campaigns and let the system set and optimize the rest Why it matters Action Triggers: Wenn der Anteil unter 65% liegt, handelt die Fähigkeit nicht wie erwartet; wenn sie unter 35% liegt, verursacht die Fähigkeit Probleme, die das Marketingteam schädigen können. Berechnung: Durchschnittliche Zeit über wichtige Geschäftsentscheidungen hinweg Self-Service Adoption Was es misst: Prozentsatz der durch Selbstbedienung erfüllten Analyseanfragen Warum es zählt: Demokratisierungsfortschritte und Analysten-Leistung zeigen : Below target triggers enablement review; stagnation triggers capability assessment Action triggers : Self-service requests / Total analytics requests Calculation Data Literacy Index : Organization-wide data skills and confidence What it measures : Foundation for a data-driven culture Why it matters : Skill gaps trigger targeted training; confidence gaps trigger communication initiatives Action triggers : Composite score from skills assessment and confidence survey Calculation The Marketing Automation Story: KPIs as Capability Guardians Let me share the story behind the "Marketing campaigns automated" KPI, which became one of Sarah's most valuable metrics. Das Team von Sarah hatte ein ehrgeiziges Ziel gesetzt: 80% der Entscheidungen über die Steuerung des Kampagnenbudgets und 60% der Kampagnenerstellung zu automatisieren. Das Marketing-Team war erschrocken.Würden sie ihre Jobs an die Automatisierung verlieren? The Challenge: : We positioned this as an enhancement, not a replacement. The KPI measured progress, but more importantly, it tracked whether the automation was helping or hurting campaign performance. The Solution Sie verfolgten zwei verbundene KPIs: On the Company Core Dashboard: (% of campaigns managed by AI) Marketing campaigns automated (should stay stable or increase as automation progresses) Revenue estimated from marketing campaigns Diese KPIs wurden zu starken Indikatoren für die Entwicklung von Fähigkeiten und die Zusammenarbeit zwischen dem Datenteam und dem Marketingteam.Wenn der Prozentsatz der Automatisierung gestiegen war, aber die Umsatzvoranschläge flach blieben, zeigte es, dass das System lernte.Wenn beide zusammen gingen, bewies es, dass die Fähigkeit einen echten Wert lieferte. Implementierungsunterricht: Jeder unterstützende KPI sollte sich mit mehreren Fähigkeiten verbinden, anstatt eine einzige Initiative zu verfolgen. Dies bietet eine breitere Abdeckung mit weniger Metriken. Sarah's ursprüngliche Liste hatte 12 potenzielle KPIs, aber indem wir uns auf Metriken konzentrierten, die mehrere Fähigkeiten umfassen, erreichten wir eine umfassende Abdeckung mit nur vier. Implementierungsunterricht: Jeder unterstützende KPI sollte sich mit mehreren Fähigkeiten verbinden, anstatt eine einzige Initiative zu verfolgen. Dies bietet eine breitere Abdeckung mit weniger Metriken. Sarah's ursprüngliche Liste hatte 12 potenzielle KPIs, aber indem wir uns auf Metriken konzentrierten, die mehrere Fähigkeiten umfassen, erreichten wir eine umfassende Abdeckung mit nur vier. Leitprinzipien: Der Nordstern für Entscheidungen Ich muss zugeben, dass die unten stehende Methode, die ich von meinen agilen Trainern bei Zalando kopiert habe, so eine tolle Arbeit geleistet hat, dass ich nie die Notwendigkeit gefühlt habe, sie zu ändern. Ich muss zugeben, dass die unten stehende Methode, die ich von meinen agilen Trainern bei Zalando kopiert habe, so eine tolle Arbeit geleistet hat, dass ich nie die Notwendigkeit gefühlt habe, sie zu ändern. Über Messwerte hinaus arbeitete ich mit Sarah zusammen, um klare Leitprinzipien für ihr Datenökosystem zu etablieren.Diese Prinzipien leiten tägliche Entscheidungen und helfen, Konflikte oder Zweideutigkeiten zu lösen. Principles Development Process Um sinnvolle Prinzipien zu erstellen, erleichterte ich einen strukturierten Prozess: Gather Input: Workshop-Notizen für wiederkehrende Themen Identifizieren Sie aktuelle implizite Prinzipien (was Entscheidungen heute leitet) Stakeholderperspektiven darüber sammeln, was die Zukunft leiten soll Draft Candidate Principles: Fokussieren Sie sich auf Bereiche, in denen Führung am meisten benötigt wird Sicherstellen, dass die Grundsätze sowohl technische als auch kulturelle Aspekte berücksichtigen Positive Frame als aspirative Aussagen Halten Sie die Sprache einfach und unvergesslich Evaluate and Refine: Testen Sie jedes Prinzip gegen reale Szenarien Sicherstellen, dass die Grundsätze spezifisch genug sind, um Entscheidungen zu leiten Überlappung und Entlassung beseitigen Einschränkung auf maximal sechs Prinzipien Finalize and Document: Klare Definitionen für jedes Prinzip Develop examples of applications Dokumentenentscheidungshierarchie, wenn Prinzipien kollidieren Erstellen eines Kommunikations- und Sozialisierungsplans Implementierungsunterricht: Prinzipien sollten handlungsfähig sein, nicht ambitionierende Platitudes.Während unserer Ausarbeitungssitzung habe ich jedes Prinzip herausgefordert: "Wie würde Ihnen dies helfen, eine andere Entscheidung zu treffen?"Wenn wir keine spezifischen Szenarien identifizieren konnten, in denen sich der Prinzipienführer verhalten würde, haben wir es verfeinert oder ersetzt. Implementierungsunterricht: Prinzipien sollten handlungsfähig sein, nicht ambitionierende Platitudes.Während unserer Ausarbeitungssitzung habe ich jedes Prinzip herausgefordert: "Wie würde Ihnen dies helfen, eine andere Entscheidung zu treffen?"Wenn wir keine spezifischen Szenarien identifizieren konnten, in denen sich der Prinzipienführer verhalten würde, haben wir es verfeinert oder ersetzt. Die Richtlinien von 4seconds.com After this process, Sarah's team established these six principles: Data as a Product Definition: Jeder Datensatz wird als Produkt mit klarem Eigentum, Qualitätsstandards, einem Iterationsprozess, Geldwert und Benutzerunterstützung behandelt. Beispielanwendung: Neue Datenquellen erfordern vor der Implementierung definierte Eigentums- und Qualitätsmetriken Entscheidungshilfe: Qualität und Zuverlässigkeit haben Vorrang vor der Liefergeschwindigkeit Share by Default : All non-sensitive data should be discoverable and accessible across the organization, and documented in the company’s data catalog Definition Beispielanwendung: Abteilungsdatensätze werden automatisch in den zentralen Katalog veröffentlicht guidance: Access restrictions require explicit justification Decision Business Impact First Definition: Dateninitiativen werden auf der Grundlage messbarer Geschäftseffekte priorisiert Beispielantrag: Alle Projektvorschläge enthalten den geschätzten Geldwert Entscheidungshilfe: Initiativen mit größerer Wirkung haben Vorrang vor technisch interessanten Initiativen Automate the Routine Definition: Manuelle Datenaufgaben sollten automatisiert werden, um die menschliche Kapazität für die Erzeugung von Einsichten zu befreien Beispielanwendung: Jeder mehr als zweimal erstellte Bericht wird automatisiert Entscheidungsleitfaden: Investition in die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben über manuelle Optimierung Right-time, Not Always Real-time : Data timeliness should match business need, not default to the most frequent possible Definition : Daily aggregation for metrics that drive weekly decisions Example application : Performance and cost efficiency over unnecessary immediacy Decision guidance Design for Trust Datensysteme und -prozesse sollten durch Transparenz und Zuverlässigkeit Vertrauen aufbauen und bei der Kommunikation proaktiv sein Definition : Qualitätsmetriken sind neben allen Berichten sichtbar Example application : Transparency about limitations of exaggerated capabilities Decision guidance The "Business Impact First" Transformation Von allen Prinzipien, die das Team von Sarah angenommen hat, hat „Business Impact First“ die tiefste Veränderung geschaffen. Bei der Bewertung von zwei konkurrierenden Fähigkeiten, Self-Service-Analyse vs. Marketing-Automation, argumentierten die Teams zunächst basierend auf technischen Präferenzen und Abteilungsbedürfnissen. The Decision : Wir haben "Business Impact First" angewendet und den monetären Wert für jede Option berechnet: The Principle in Action Self-service analytics: €45,000 annual savings in analyst time Marketing automation: €120,000 annual revenue increase potential Das Prinzip führte sie dazu, Marketing-Automation zu priorisieren, aber noch wichtiger, es veränderte die Art und Weise, wie sie alle zukünftigen Entscheidungen annahmen. The Result Implementierungsunterricht: Prinzipien sollten sowohl Bestrebungen als auch praktische Einschränkungen widerspiegeln. Bei einem früheren Kunden habe ich "alles in Echtzeit" als Prinzip festgelegt, ohne Kostenimplikationen zu berücksichtigen. Dies führte zu übermäßigen Investitionen in Infrastrukturen, die minimalen Geschäftswert lieferten. Ich half Sarahs Team, das richtige Gleichgewicht mit Prinzipien wie "Right-time, Not Always Real-time" zu finden, die praktische Einschränkungen anerkannten und gleichzeitig klare Leitlinien lieferten. : Grundsätze sollten sowohl Bestrebungen als auch praktische Einschränkungen widerspiegeln. Bei einem früheren Kunden habe ich "alles in Echtzeit" als Prinzip festgelegt, ohne Kostenimplikationen zu berücksichtigen. Dies führte zu übermäßigen Investitionen in Infrastrukturen, die minimalen Geschäftswert lieferten. Implementation Lesson Sozialisierende Prinzipien: Machen Sie sie fest Wir kommunizierten die Prinzipien in einer allgegenwärtigen Besprechung, erstellten einen Vorstand und luden die Menschen ein, zu reagieren und Wege vorzuschlagen, wie sie die Prinzipien umsetzen können. Communication Strategy: Wir stimmten überein, dass die Prinzipien für die nächsten sechs Monate getestet werden und für ihre Übereinstimmung mit der Organisationskultur und dem Gebrauch neu bewertet werden könnten.Dies machte sie "fixiert, aber vorübergehend", so dass jeder Zeit hat, sich an sie zu gewöhnen, während er einen klaren Weg bietet, um sich auf sie zu beziehen, wenn Entscheidungen komplex wurden. The Testing Approach Prinzipien "fixiert, aber vorübergehend" zu machen, reduzierte den Widerstand und erlaubte es den Menschen, sie als Entscheidungsinstrumente zu verwenden. Implementation Lesson: Change Management: Gewährleistung von Adoption und Wert Bei der Einführung neuer Datenfunktionen geht es nicht nur um Werkzeuge, sondern um die Veränderung der Art und Weise, wie Menschen arbeiten, denken und entscheiden.Zusammen mit Sarah haben wir einen Veränderungsmanagementansatz entwickelt, der sich auf drei Säulen konzentriert: Impact, Adoption und Learning. Die Auswirkungen verstehen Wir begannen mit einer Um zu zeigen, wie die verschiedenen Teams betroffen sind: Change Impact Assessment Stakeholder: Nutzer, Datenproduzenten, indirekte Rollen und Führung Auswirkungen: Prozess, Fähigkeiten, Werkzeuge, Denkweise, Entscheidungsfindung Example (4seconds.com): Marketing: High impact – full shift in workflows Finance: Medium – new sources, familiar processes Product: Low – minimal change Implementierungsunterricht: Selbst kleine Änderungen, wie z. B. ein Umbau des Dashboards, können sich tiefgreifend auf Workflows auswirken, wenn sie nicht ordnungsgemäß geplant werden. Auch kleine Änderungen, wie z. B. eine Neugestaltung des Dashboards, können sich tiefgreifend auf Workflows auswirken, wenn sie nicht richtig geplant werden. Implementation Lesson Fähigkeiten nutzen, nicht nur Werkzeuge Jede Fähigkeit hatte ihren eigenen Adoption-Plan, der sich auf Erfolgsmetriken, Barrieren und Rollout-Strategie konzentrierte: Erfolgskriterien: Häufigkeit der Verwendung, Effizienzsteigerungen, Zeitplan für die Annahme Adoptionsstrategie: Comms, Training, Unterstützung, Anreize Example (4seconds.com - Self-Service Analytics): Goal: 60% report access via self-service in 6 months Barriers: Low trust, data literacy gaps Champion Programm + Workshops + Bürozeiten Approach: Implementierungsunterricht: Adoption braucht mehr als nur Training.Abstimmung Vertrauen, Gewohnheiten und emotionalen Widerstand. Implementierungsunterricht: Adoption braucht mehr als nur Training.Abstimmung Vertrauen, Gewohnheiten und emotionalen Widerstand. Learning as an Enabler Capability adoption required skill growth across the board: Data Team: Learned marketing workflows and how to talk about business value Marketing Team: Learned how to guide automation and work with data tools Executives: Shifted from urgent demands to structured prioritization Rollenbasierte Lernpfade, On-Demand-Ressourcen, Herausforderungen mit realen Daten Approach Das Data Literacy Program von 4seconds.com beinhaltete zweiwöchige Sitzungen, praktische Herausforderungen und einen Slack-Kanal für Peer-Support. Example Implementierungsunterricht: Generisches Training hält nicht fest; Kontextualisieren Sie das Lernen um reale Unternehmensprobleme. : Generisches Training hält nicht fest; Kontextualisieren Sie das Lernen um reale Unternehmensprobleme. Implementation Lesson Veränderungen in der Skala kommunizieren Wir haben eine strukturierte Kommunikationsstrategie aufgebaut, um die Dynamik zu halten: Nachricht: Warum, was sich verändert, was für jedes Team drin ist Kanäle: All-Hands, Newsletter, Slack, Dashboards Cadence: wöchentlich für beteiligte Teams, monatlich für die gesamte Organisation, vierteljährlich für Exekutive Example: “Data Digest” email Transformation dashboard (in-office + intranet) Office Hours for Q&A Implementierungsunterricht: Regelmäßige, sichtbare Kommunikation baut Vertrauen auf. Regelmäßige, sichtbare Kommunikation baut Vertrauen auf. Implementation Lesson Aufrechterhaltung der Erfolgsmetrik Sobald Sarah ihre Erfolgsmetriken auf dem Platz hatte, war der nächste Schritt, um sicherzustellen, dass sie im Laufe der Zeit nützlich blieben. Quartalschecks Wir haben einen leichten, wiederkehrenden Überprüfungszyklus eingerichtet: : Are metrics on target? What trends are emerging? Any surprising correlations? Performance Review : Are these KPIs still tied to business goals? Are people using them? Is the data still solid? Relevance Check : Tweak thresholds or calculations if needed. If a metric hasn’t driven a decision in 6 months, it might be time to retire it. Adjustments Implementierungsunterricht: In einem anderen Unternehmen habe ich gesehen, dass Metriken weit über ihre Relevanz hinaus verfolgt wurden, Dashboards verwirren und Zeit verschwenden. Implementierungsunterricht: In einem anderen Unternehmen habe ich gesehen, dass Metriken weit über ihre Relevanz hinaus verfolgt wurden, Dashboards verwirren und Zeit verschwenden. Annual Vision Refresh Jedes Jahr empfehle ich eine vollständige Erneuerung des Vision Board; aber zum ersten Mal ist es besser, es vierteljährlich zu tun, bis Sie in den Rhythmus kommen und das System lernen: Aktualisieren Sie die Gegenwart: Wo sind wir jetzt vs. als wir angefangen haben? was wurde verbessert? was fehlt noch? Die Zukunft anpassen: Brauchen wir neue Fähigkeiten? Die Metriken neu bewerten: Erzählen KPIs immer noch die richtige Geschichte? Stakeholder wieder einbeziehen: Exec-Sitzungen, Teamaktualisierungen, Unternehmensweite Erneuerung und Platz für Feedback. Auf 4seconds.com führte Sarah eine komprimierte Werkstatt durch, um ihren Vorstand genau in einem Jahr zu erneuern. Example: Die Vision zusammen binden Sobald die Erfolgsmetrik lebte, kamen alle drei Schichten des Vision Board zusammen: set the baseline Present Inputs defined what needed to change Future Vision showed if progress was being made Success Metrics Jede Schicht füttert die anderen in einem Zyklus: Metrics track movement from present → future Gaps in the present inform future priorities The future vision tells us which metrics matter most Ohne diese Integration habe ich früher mit Clients stecken geblieben, mithilfe von Metriken, die von der Strategie getrennt waren. Implementierungsunterricht: Die Kraft des Vision Board kommt von dieser Integration.Wenn ein Client nur Teile des Rahmens implementierte, verlor er die für eine effektive Transformation notwendige ganzheitliche Sicht.Ich half Sarah sicherzustellen, dass alle drei Schichten zusammenarbeiten, indem ich die Verbindungen zwischen ihnen regelmäßig überprüfte. Implementierungsunterricht: Die Kraft des Vision Board kommt von dieser Integration.Wenn ein Client nur Teile des Rahmens implementierte, verlor er die für eine effektive Transformation notwendige ganzheitliche Sicht.Ich half Sarah sicherzustellen, dass alle drei Schichten zusammenarbeiten, indem ich die Verbindungen zwischen ihnen regelmäßig überprüfte. macht es sichtbar Um das Vision Board im Vordergrund zu halten, hat Sarah es auf allen Ebenen zugänglich gemacht: Digital Board in FigJam, updated regularly and shared with stakeholders Exec Dashboard: One-pager with key KPIs and decisions, updated monthly Team Views: Tailored summaries for departments with relevant metrics Office Display: A simplified, visual tracker showing progress and celebrating wins : Sarah schuf in ihrem Büro einen „Data Transformation Hub“ mit physischen und digitalen Komponenten.Dieser zentrale Bezugspunkt hielt das Vision Board in der gesamten Organisation sichtbar und vorsichtig, was seine Bedeutung für ihre Strategie verstärkte. Example from 4seconds.com Implementierungsunterricht: Sichtbarkeit treibt Rechenschaftspflicht ein. Bei einem früheren Kunden wurde ihr Vision-Dokument nach der Erstellung hinterlegt und schnell vergessen. Indem Sarah das Vision Board in mehreren Formaten hoch sichtbar machte, sorgte sie dafür, dass es ein aktiver Leitfaden für tägliche Entscheidungen blieb, anstatt ein vergessenes Artefakt. Implementierungsunterricht: Sichtbarkeit treibt Rechenschaftspflicht ein. Bei einem früheren Kunden wurde ihr Vision-Dokument nach der Erstellung hinterlegt und schnell vergessen. Indem Sarah das Vision Board in mehreren Formaten hoch sichtbar machte, sorgte sie dafür, dass es ein aktiver Leitfaden für tägliche Entscheidungen blieb, anstatt ein vergessenes Artefakt. Spezielle Tipps für SMBs Für kleinere Teams empfehle ich in der Regel die Vereinfachung: Fewer, Better Metrics Stick to 2 org-wide KPIs (like Data ROI and Utilization) and maybe 2-3 supporting ones. Simple Tracking Methods Manual tracking is fine. Focus on direction, not perfection. Use Existing Processes Don’t reinvent the wheel. Add a metrics check-in to existing leadership meetings. Targeted Change Management Focus on influencers, decision-makers, and power users, not everyone at once. Für ihre Self-Service Analytics-Fähigkeit identifizierte Sarah 8 „Power-Users“ über Abteilungen hinweg, die, wenn sie erfolgreich umgewandelt würden, 80% der potenziellen Nutzer beeinflussen würden. Übung: Ihr 30-Minuten-Erfolg Metriken Starter Ziel: Beginnen Sie mit der Definition der KPIs und Prinzipien für Ihr Data Ecosystem Vision Board. Steps: Identify your two most important organizational data health metrics (10 minutes) For each one, define why you're measuring it and what actions you'll take based on trend changes Draft 2-3 guiding principles (10 minutes) So kann Ihr Unternehmen bessere Datenentscheidungen treffen Planung einer Fähigkeit Adoption (10 Minuten) Für eine zentrale zukünftige Fähigkeit, identifizieren Sie, was über die Umsetzung hinaus Erfolg bedeuten würde. Reflexionsfragen zu stellen: Welche der 5 W (Warum, Was, Wo, Wann, Wer) finden Sie am schwierigsten, klar zu definieren? Wie könnte das Prinzip „Business Impact First“ verändern, wie Ihre Organisation Dateninitiativen beurteilt? Welche organisatorischen Änderungen wären erforderlich, um eine erfolgreiche Implementierung einer Success Metrics-Schicht zu ermöglichen? Blick in die Zukunft: Was kommt als Nächstes Dies schließt unsere Implementierungsserie auf dem Data Ecosystem Vision Board ab. In zukünftigen Newslettern werde ich untersuchen, wie Sie Ihr Vision Board durch jährliche strategische Planung, Initiative-Management und kontinuierliche Verbesserung operationalisieren können. Durch diese Aktionen begann Sarah, das Vision Board von der Strategie in die Realität zu verwandeln – eine Reise, die sich in den kommenden Monaten und Jahren entfalten wird, wenn 4seconds.com das Datenökosystem aufbaut, das sie benötigen, um ihre Geschäftsziele zu unterstützen. Mögen Ihre Daten zielgerichtet fließen! Lügen P.S. What's your biggest challenge in measuring data transformation success? Reply to this email, and I'll personally share insights from my experience working with companies like yours. Abonnieren Sie meine Substack-Seite und den Newsletter, und lassen Sie mich Ihnen helfen, Ihr Geschäft Wissen zu transformieren! 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