Datenökonomie: Lehren aus Lean Management ziehen - ein Plädoyer

Datenökonomie: Lehren aus Lean Management ziehen - ein Plädoyer

Die Geschichte des Lean Managements in der Industrialisierung hält wichtige Lehren für die Datenökonomie bereit. Daher fordert Kamuran Sezer Vertreter des Lean Managements auf, sich mutiger in der Debatte zur digitalen Transformation einzubringen. Der Mensch in datenbasierten Organisationen benötigt genauso einen Fürsprecher wie der Mensch in der Industrialisierung.

#leanmagazin
am 07. 06. 2022 um 04:30 Uhr in LeanMagazin von Kamuran Sezer


In den Fabriken und Büros moderner Arbeitswelten findet im Stillen ein Kulturkampf statt: Technikgläubigkeit gegen Technikphobie. Die einen sind überzeugt, dass im technologischen Fortschritt die Antwort für alle Fragen gibt. Auch für solche, die noch nicht existieren. Die Kritik der anderen ist vielfältig. Im Kern steht die Sorge vor der wachsenden Abhängigkeit des Menschen vor Technologien – und damit die Unterordnung des Menschen.

Dieser Kulturkampf ist keineswegs neu. Vielmehr ist er unser steter Begleiter seit der Industrialisierung. Ob Charlie Chaplin in seinem Film „Moderne Zeiten“, George Orwell in seinem Buch “1984“ oder im Kommunistischen Manifest Karl Marx‘ – sie alle thematisieren das Verhältnis des Menschen zur Technologie. Dazu zähle ich auch die Gewerkschaften einerseits und das Aufkommen der „scientific management“-Bewegung andererseits. Allen ist gleich, dass sie mit Blick auf die Technologie Chancen abwägen, vor Risiken warnen, Probleme lösen sowie Arbeit und Leben besser gestalten möchten.

Datenfriedhöfe kein Thema mehr

Mit der Digitalisierung hat dieser historisch gewachsene Kulturkampf eine neue Dimension erreicht. Die Technologie ist dabei nebensächlich geworden. Im Mittelpunkt stehen die Daten, die von den Maschinen und Menschen produziert werden. Nicht die Produktion der Waren selbst, sondern die Generierung, Aufbereitung und Auswertung der Daten innerhalb und außerhalb eines Unternehmens machen einen Großteil der ökonomischen Wertschöpfung aus. So ist Tesla mehr wert als die traditionellen Autobauer wie Daimler, Volkswagen oder Renault, um nur ein einfaches wie schnelles Beispiel zu liefern.

Die Fähigkeit von Unternehmen, Daten zu generieren, aufzuarbeiten, auszuwerten und den Menschen in den Organisationen verfügbar zu machen, haben die Kräfteverhältnisse in den Märkten nachhaltig verschoben. Je datensouveräner ein Unternehmen ist, umso besser seine Chancen am Markt. Noch vor einigen Jahren waren sogenannte Datenfriedhöfe ein großes Thema. Also möglichst alle im Unternehmen vorfindbaren Daten in den aktiven Datenhaushalt zu überführen, damit sie in der Analyse verwertet werden können. Heute sind sie kein Thema mehr. Auch dann nicht, wenn sie chaotisch in einer Excel-Tabelle isoliert oder sauber aufbereitet in einer modernen Business Intelligence- Applikationen dokumentiert sind.

Technologie nur noch Mittel zum Zweck

Im Lichte von Machine Learning, Big Data oder Data Lakes stehen Unternehmen eine Vielzahl an Lösungen zur Verfügung, um die kleinsten Daten aus der dunkelsten Ecke der unternehmerischen Server oder Cloud-Dienste zu finden und zu verwerten. Mehr noch: die Applikationen sind zunehmend benutzerfreundlich geworden. Für die Auswertung und Analyse der Daten sind nicht einmal Fachkenntnisse erforderlich.

Vor diesem Hintergrund bin ich der Auffassung, dass wir den historisch gewachsenen Kulturkampf neu auflegen müssen. Dabei ist die Polarisierung nach Technologiegläubigkeit und Technologiephobie nicht mehr zeitgemäß; die Technologie ist in der Datenökonomie nur noch Mittel zum Zweck. Die Hardware ist ein inhärenter Bestandteil unseres Lebens und unserer Arbeit geworden. Oft ist sie nicht einmal für das bloße Auge sichtbar. Sie versteckt sich in unseren Uhren, in Straßenampeln oder in der Waschmaschine.

Demnach steht nicht das Verhältnis des Menschen zur Technologie im Fokus, sondern sein Verhältnis zu den Daten. In diesem Fall können wir aus der Vergangenheit lernen. Das Lean Management kann uns dabei ein Wegweiser sein. Einerseits ist die Philosophie dahinter bis heute eine Reaktion gegen die zunehmende Entmenschlichung der Arbeit. Andererseits hat sie - bei genauer Betrachtung - zur Versöhnung des Menschen mit den Technologien beigetragen: Humanzentrierung, Erweiterung der Entscheidungssouveränität der Menschen in der Organisation oder Kundenfokussierung sind einige Merkmale des Lean Managements.

Drei Lehren für die Datenökonomie

Dabei können drei Lehren aus der Lean-Philosophie im Kontext der Industrialisierung auf die Datenökonomie übertragen werden:

Erstens. Auch in der Datenökonomie gilt, dass Technologien nur Mittel darstellen, die dem Menschen dienen. Gleiches gilt für das Verhältnis zwischen Menschen und Daten. Die Generierung, Aufbereitung und Analyse der Daten sind kein Selbstzweck, sondern folgen einzig dem Zweck, den Menschen bei der Erledigung seiner Aufgaben zu entlasten.

Zweitens. Auch in der Datenökonomie sind schlanke Prozesse Voraussetzung. Dies bedeutet jedoch nicht, die über Jahre und Jahrzehnt wild wuchernden Daten-Silos neu zu strukturieren und zu prozessieren. Dafür stehen Applikationen, Software und Methoden zur Verfügung, die der chaotische Datenozean in einem Unternehmen erschließen und sortieren können. Vielmehr gilt es, die Prozesse für die Generierung, Aufbereitung und Auswertung der Daten einfach zu halten. Automatisierungen können dabei eine große Entlastung sein, sodass Daten nicht erst aufwendig per Hand eingegeben werden müssen.

Drittens. Die wohl wichtigste Lehre aus Lean Management in der Industrialisierung ist es, die Kompetenzen der Menschen in den Organisationen kontinuierlich zu fördern. Bei der Datenökonomie ist es die Datenkompetenz. Dazu gehört nicht nur die gewissenhafte Speicherung und Pflege der Daten, sondern die richtigen Daten zu ermitteln, sie richtig zu interpretieren und fähig zu sein, mit Blick auf die Aufgaben die richtigen Entscheidungen daraus abzuleiten.


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