Data Driven Leadership

In dieser kurzen Session machen wir Ihre Führungskräfte mit dem Format, Zweck, den Lernzielen, Anforderungen und den Rahmenbedingungen vertraut und legen die gemeinsamen Grundregeln für die kommende Learning Journey fest.

Wir beginnen damit, die globalen und digitalen Entwicklungen unserer Zeit zu de-konstruieren und herauszufinden, wie sie sich auf Sie als Führungskraft und auf Ihr Unternehmen auswirken – heute und in Zukunft:

• Was ist Data Leadership und warum brauchen wir sie?
• Wie gut sind Sie als Unternehmen und als Führungskraft auf die Veränderungen und Herausforderungen des digitalen Zeitalters vorbereitet?
• Was sind die wichtigsten digitalen Themen und Trends unserer Zeit, welche Strategien nutzen die besten Technologieunternehmen, und wie können auch Sie diese nutzen?
• Welche anderen Megatrends beeinflussen Unternehmen im 21. Jahrhundert – und welche sind für Ihr Unternehmen am relevantesten? 
• Wie treffen Sie effektive Entscheidungen (data-based decisions) in einem volatilen, unsicheren, komplexen und mehrdeutigen wirtschaftlichen Umfeld? 
• Wie können Sie Ihr Datenbewusstsein schärfen, um Data Insight effektiv in Ihre Entscheidungsfindung einfließen zu lassen?
• Welche neuen Fähigkeiten brauchen Sie als Individuum und als Organisation, um das Potenzial neuer Technologien bestmöglich nutzen zu können?

Um effektiv mit Datenanalysen und -erkenntnissen zu arbeiten, müssen wir ein grundlegendes Verständnis („How to“) für die Funktion und den Wert von Daten entwickeln:

• Warum sind Daten, Data Analytics und Business Intelligence von so großem Wert für Unternehmen – was ist der „value of data driven“?
• Was ist das Daten-ABC und wie funktionieren (A) AI Artificial Intelligence, (B) Big Data, und (C) Cloud-Technologien?
• Was sind die Eigenschaften von Big Data und wie kann Information daraus bestmöglich zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme dienen?
• Was ist das CRISP-Modell und wie kann es Ihren als Orientierungshilfe auf dem Weg zu einem datengesteuerten Unternehmen dienen?
• Wie entwickeln Sie Geschäftshypothesen, die durch Datenanalysen überprüft und gelöst werden können?
• Was sind die Merkmale von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten – und wann sollten Sie welches System nutzen?
• Welche Methoden zur Datenanalyse gibt es – und welche ist wann hilfreich?
• Wie können Sie Daten mit Hilfe von Modellierung testen und validieren? 
• Welche Rollen und Verantwortlichkeiten haben Führungskräfte und IT-Experten in KI-gesteuerten Projekten? 
• Wie kommunizieren sie effektiv mit Datenwissenschaftlern?
• Wie bewerten und messen Sie die Ergebnisse einer Datenanalyse richtig – und welche Schritte sind notwendig, um die neuen Erkenntnisse zu implementieren?
• Wie können Agile, Design und Lean Thinking Ihre Arbeit mit Daten verbessern?
• Wie übersetzen Sie Datenerkenntnisse in einen geschäftlichen Kontext (business world), um konkrete Handlungsschritte für sich und ihre Teams abzuleiten?

Neben dem Aufbau von Datenwissen müssen Führungskräfte ebenfalls neue Leadership-Prinzipien, Kompetenzen, Praktiken und Systeme erlernen, um ihre Teams beim Verständnis und der Arbeit mit Daten und neuen Technologie zu unterstützen:

• Wie können Data Driven Leaders während Ihrer digitalen Unternehmenstransformation Sinn und Orientierung für Mitarbeiter stiften? 
• Wie integrieren Sie etablierte und neue Führungsansätze, um die Synergie zwischen alten und neuen Denk- und Verhaltensweisen zu erzeugen?
• Was ist ein Data-driven Mindset – und wie entwickelt man es (lead with data)?
• Was sind die einzigartigen Potentiale von Menschen und Technologien – und wie können Sie beide gewinnbringend miteinander vereinen?
• Wie können Sie Neugierde und Motivation für Datenprojekte wecken und Innovation schaffen?
• Wie verhindern Sie kognitive Verzerrung und entwicklen stattdessen eine objektive und ganzheitliche Sicht auf Ihre Projekte, Ihr Unternehmen und das wirtschaftliche Umfeld, um Entscheidungen mit Klarheit und Weitblick zu treffen?
• Wie denken Sie über Daten im Allgemeinen und wie gehen Sie mit Ihren Gedanken und Emotionen im Zusammenhang mit bestimmten Datenprojekten oder -analysen um – vor allem, wenn die Ergebnisse nicht mit Ihren ursprünglichen Erwartungen oder Wünschen entsprechen?
• Wie kultivieren Sie “Diversity of Thought” in sich selbst, sowie in Ihren Teams und dem gesamten Unternehmen, um (technologische) Innovationen zu fördern?
• Was ist „Systemdenken“, warum ist es eine wesentliche Führungsfähigkeit im digitalen Zeitalter, und wie können Sie sich dessen Kraft zunutze machen?
• Wie machen Sie Anpassungsfähigkeit zu einer Ihrer persönlichen und organisationalen Kernkompetenzen, um schnell, flexibel und nahezu mühelos die Richtung zu ändern, wenn dies erforderlich ist?

Nachdem wir ein theoretisches Verständnis von Daten und ihrer Verwendung in Unternehmen entwickelt haben, werden wir nun untersuchen, wie man deren Potential praktisch im Businessalltag nutzen kann:

• Welche Datenbestände existieren bereits in Ihrem Unternehmen und wie bestimmen Sie, welche Informationen noch erworben werden müssen, um Kosten zu senken, den Umsatz zu steigern, Produkte/Dienstleistungen zu verbessern oder Innovationen zu fördern? 
• Mit welchen Methoden kann man ganz konkret mit Daten Geld verdienen, und wann sollten Sie welche Monetarisierungsstrategie anwenden?
• Welche Methoden zur Datenanalyse nutzt Ihr Unternehmen derzeit am häufigsten, un sind diese Methoden geeignet, um die aktuellen Herausforderungen zu meistern?
• Wie können Sie “Digital Storytelling” nutzen, um Datenprojekte und -ergebnisse auf einfachere und ansprechendere Weise an verschiedene Interessengruppen zu kommunizieren?

In diesem Modul werden wir Ihr Verständnis von Daten weiter vertiefen und Ihre Perspektive auf die Nutzung von Technologie im Allgemeinen erweitern:

• Was sind die 5 Grundsätze Digitaler Ethik, und warum sind sie für den künftigen Unternehmenserfolg so wichtig?
• Welche moralischen Verpflichtungen bestehen bei der Erhebung, dem Schutz und der Nutzung von Daten, sowie bei der Anwendung künstlicher Intelligenz?
• Was ist der Unterschied zwischen überwachtem, nicht überwachtem, halbüberwachtem und verstärktem Lernen im Kontext des maschinellen Lernens (ML)? Welche Eigenschaften hat jede dieser Lernarten und welche eignet sich am besten, um die Abläufe in Ihrem Team / Ihrer Abteilung / Ihrem Unternehmen zu verbessern?
• Wie unterscheiden Sie zwischen Korrelation und Kausalität – und warum ist dies für Ihre Entscheidungsfindung wichtig?
• Wie bewerten Sie das Potenzial exponentieller Technologien? Welche sollte man integrieren, und welche sollte man besser auslassen?
• Was sind die einzigartigen Fähigkeiten des Menschen im Vergleich zu Maschinen? Wie können wir die vielfältigen Potenziale von Algorithmen und so genannten „Androrithmen“ integrieren, um Synergie zu schaffen?
• Was können Sie tun, um ihr menschliches Potential zu entwickeln und als Alleinstellungsmerkmal in einer von Maschinen dominierten Welt zu nutzen?
  In welchen Bereichen wird Menschlichkeit in Zukunft am relevantesten sein?

Abschließend werden wir Handlungsansätze entwickeln, wie Sie Ihr neues Daten Know-How weiter in Ihr Unternehmen tragen können:

• Was ist der Dialogische Prozess und wie kann er Business Leaders helfen, tiefere und wertvollere Gespräche über Daten, Technologie und Unternehmensentscheidungen zu führen?
• Was sind Ihrer Meinung nach die Schlüsselkompetenzen, die ‘Data-driven Leaders’ benötigen, um sich selbst, andere und Ihr Unternehmen erfolgreich durch das
  digitale Zeitalter zu führen?
• Was sind die 4 digitalen Mindsets, wie kultivieren Sie sie diese allein und in Ihren Teams, und warum sind sie für die Verbesserung datenbasierter Entscheidungsfindung relevant?
• Was müssen Sie anders machen, was sollten Sie unterlassen, und was kann auf persönlicher und organisatorischer Ebene besser gemacht werden, um Daten und neue Technologien zu nutzen? Welche Maßnahmen können Sie in den nächsten 72 Stunden ergreifen, um Ihre digitale Transformation in Gang zu bringen?
• Wie können Sie positive Veränderungen in Ihrem Unternehmen und in der Gesellschaft als Ganzes vorantreiben, indem Sie Technologie und Daten „für das Gute“ nutzen?