Faktengestützte Entscheidungsfindung im Qualitätsmanagement

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Faktengestützte Entscheidungsfindung bedeutet, Entscheidungen auf Basis objektiver Daten und verlässlicher Analysen zu treffen. Die Frage, ob Entscheidungen besser auf Daten oder auf Bauchgefühl basieren sollten, wird im Qualitätsmanagement zunehmend wichtig. Denn wer sich für eine faktenbasierte Entscheidungsfindung entscheidet, die zu den sieben Grundsätzen des Qualitätsmanagements zählt, kann Prozesse gezielter optimieren und Qualität sicherer gewährleisten. Doch wie ist es tatsächlich um den Einsatz datenbasierter Entscheidungen bestellt? Eine von Censuswide im Auftrag von Splunk Inc. durchgeführte Umfrage gibt interessante Einblicke in die Entscheidungsgewohnheiten europäischer Führungskräfte. Besonders auffällig: Deutsche Führungskräfte sind im Vergleich zu ihren französischen und britischen Kollegen in der Lage, geschäftskritische Entscheidungen deutlich schneller zu treffen. Allerdings zeigt die Studie auch, dass sich mehr als die Hälfte der deutschen Führungskräfte immer noch stark auf ihr Bauchgefühl verlässt.

Diese Erkenntnisse legen nahe, dass der Weg hin zu einer wirklich faktenorientierten Entscheidungsfindung in Deutschland noch einige Hürden aufweist. Besonders der schnelle Zugang zu relevanten und aussagekräftigen Daten stellt eine Herausforderung dar. Genau hier setzt die ISO 9000 an. Sie bietet Unternehmen nicht nur Qualitätsrichtlinien, sondern zeigt auch konkrete Ansätze zur Verbesserung der Entscheidungsqualität auf. Ziel der Norm ist es, eine verlässliche Basis für Entscheidungen zu schaffen, die Hand und Fuß haben und nicht nur intuitiv getroffen werden. Wenn Unternehmen die Prinzipien der ISO 9000 anwenden und dabei Entscheidungen auf eine gut fundierte Datenbasis stellen, können sie die Unsicherheit bei wichtigen Entscheidungen deutlich reduzieren. Im Folgenden werden aus Sicht der Norm mögliche Maßnahmen vorgestellt, die zur Erreichung der genannten Vorteile der faktengestützten Entscheidungsfindung beitragen.

Wie lautet die Definition der faktengestützten Entscheidungsfindung?

Faktengestützte Entscheidungsfindung bedeutet, Entscheidungen bewusst auf Basis von Daten und verlässlichen Informationen zu treffen, anstatt sich nur auf Intuition oder unvollständige Eindrücke zu verlassen. Dabei geht es darum, möglichst objektiv und nachvollziehbar zu entscheiden und sicherzustellen, dass die Grundlage für die Entscheidung gut fundiert ist.

In der Praxis heißt das, dass relevante Daten gezielt zu sammeln und zu analysieren sind, um die Situation besser zu verstehen. Wichtig ist dabei, dass man persönliche Meinungen oder Vorurteile möglichst ausklammert und sich auf überprüfbare Fakten konzentriert. Häufig kommen wissenschaftliche Methoden und statistische Analysen zum Einsatz, um sicherzustellen, dass man tatsächlich die besten verfügbaren Informationen heranzieht und diese auch korrekt interpretiert.

Und welche Vorteile bietet sie?

Faktengestützte Entscheidungsfindung bringt für Unternehmen eine Reihe von Vorteilen mit sich, die ihnen helfen können, erfolgreicher und strategischer zu agieren. Statt sich auf Bauchgefühl oder Vermutungen zu verlassen, schafft dieser Ansatz eine solide Basis für Entscheidungen. Hier sind die wichtigsten Vorteile im Überblick:

Höhere Entscheidungsqualität: Wenn Entscheidungen auf Daten beruhen, lassen sich Fehler deutlich reduzieren. Unternehmen treffen präzisere Vorhersagen und Einschätzungen, was langfristig die Qualität ihrer Entscheidungen erhöht.
Effizientere Ressourcennutzung: Durch datenbasierte Analysen erkennen Unternehmen, welche Bereiche wirklich profitabel sind und welche weniger Potenzial haben. Das erlaubt es, Ressourcen gezielter einzusetzen und die Effizienz zu steigern.
Flexiblere Anpassung an Veränderungen: In einem dynamischen Marktumfeld ist es wichtig, schnell auf neue Entwicklungen zu reagieren. Faktengestützte Entscheidungsfindung ermöglicht eine ständige Anpassung, da Unternehmen bei Bedarf immer wieder neue Daten einbeziehen können.
Bessere Kundenorientierung: Daten helfen, Kundenbedürfnisse und -verhalten genauer zu verstehen. Dadurch können Produkte und Dienstleistungen entwickelt werden, die wirklich relevant sind – das stärkt die Kundenbindung und verbessert die Zufriedenheit.
Nachvollziehbarkeit und Transparenz: Entscheidungen, die auf klaren Daten basieren, sind für Mitarbeitende und Stakeholder leichter nachzuvollziehen. Diese Transparenz schafft Vertrauen und fördert die Akzeptanz im gesamten Unternehmen.
Schnelleres Erkennen von Risiken und Chancen: Durch gezielte Datenanalysen lassen sich Risiken frühzeitig erkennen und besser kontrollieren. Gleichzeitig können Unternehmen wertvolle Chancen proaktiv nutzen und so einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz aufbauen.

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Umsetzung der faktengestützten Entscheidungsfindung im Unternehmen

Die Entscheidungsfindung ist häufig ein komplexer Prozess des Qualitätsmanagementsystems, der zahlreiche Eingaben und Informationsquellen einbezieht und deren Interpretation erfordert. Diese Interpretation ist jedoch oft nicht frei von subjektiven Einflüssen, was zu einer gewissen Unsicherheit führen kann. Wenn eine Organisation allerdings die Wechselwirkungen zwischen Ursache und Wirkung sowie mögliche unbeabsichtigte Folgen berücksichtigt und ihre Entscheidungen an handfesten Daten, Nachweisen und einer gründlichen Analyse orientiert, lassen sich erhebliche Vorteile erzielen. Im Kern geht es bei der faktengestützten Entscheidungsfindung darum, Entscheidungen auf belastbare Daten zu stützen. Der berühmte Satz von W. Edward Deming „In God we trust, all others bring data“ bringt dies treffend auf den Punkt: Vertrauen ist gut, aber Daten sind entscheidend, um fundierte, nachvollziehbare Entscheidungen zu treffen.

Ein Unternehmen, das nach diesem Prinzip arbeitet, beginnt beispielsweise bei der Einführung einer neuen Produktlinie mit einer umfassenden Analyse von Kundenbedürfnissen und Marktchancen. Zunächst sind Marktdaten zu sammeln, Kundenbedürfnisse zu analysieren und Verkaufsprognosen zu erstellen, um ein solides Verständnis des Marktpotenzials zu gewinnen. Anstatt sich dabei auf Vermutungen zu verlassen, prüft das Unternehmen seine Annahmen durch Testmärkte und Rückmeldungen, die es anschließend systematisch auswertet. So entsteht eine fundierte Grundlage, auf deren Basis das Produkt schrittweise optimiert und an die tatsächlichen Marktanforderungen angepasst werden kann. Standards und Normen, die einen datenbasierten Ansatz fördern, bieten wertvolle Orientierung und zeigen konkrete Maßnahmen auf, wie eine Organisation eine verbesserte Entscheidungsqualität erreichen kann. Im Folgenden sind aus Sicht der Norm ISO 9000 mögliche Maßnahmen vorgestellt, die zur Erreichung der genannten Vorteile der faktengestützten Entscheidungsfindung (data-driven decisions) beitragen.

Bedeutung von Kennzahlen für die faktengestützte Entscheidungsfindung

Die DIN EN ISO 9000 betont die Bedeutung des Bestimmens, Messens und Überwachens von Kennzahlen, um die Leistung einer Organisation transparent darzustellen. Ohne diese Datenbasis wäre eine zielgerichtete Unternehmenssteuerung kaum möglich. Das kontinuierliche Monitoring anhand von Kennzahlen ist entscheidend, um gezielt zu planen, operative Maßnahmen umzusetzen, den Erfolg anhand eines Soll-Ist-Vergleichs zu prüfen und letztlich fundierte Entscheidungen für Anpassungen zu treffen. Die ist ein Prozess, der oft als „Entscheidungsfunktion“ von Kennzahlen bezeichnet wird.

Faktengestützte Entscheidungsfindung bietet eine breitere Datenbasis

Faktengestützte Entscheidungsfindung basiert daher auf Leistungsindikatoren, die klare und konzentrierte Informationen für die Prozesse liefern. Die Norm fordert im Abschnitt 9.1.1 a), dass Organisationen genau festlegen, was überwacht und gemessen werden muss, um ihre Ziele zuverlässig zu erreichen. Ohne solche Kennzahlen fehlt es an Rückmeldungen darüber, wie getroffene Entscheidungen tatsächlich gewirkt haben und ob sie die gewünschten Ergebnisse erzielen konnten.

Die Entscheidungsbefugnis hängt von Information ab

Laut der DIN EN ISO 9000:2015 ist es entscheidend, dass alle relevanten Daten den richtigen Personen im Unternehmen zur Verfügung gestellt sind. Eine fundierte Entscheidung basiert nicht nur auf der Fähigkeit, diese zu treffen, sondern auch auf der Befugnis, sie zu fällen. Wenn die Entscheidungskompetenz vorhanden ist, aber die Entscheidungsbefugnis fehlt, kann keine Entscheidung getroffen werden. Diese Befugnis setzt jedoch voraus, dass die relevanten Personen Zugang zu den notwendigen Informationen und Daten haben.

Es ist jedoch nicht erforderlich, dass jeder im Unternehmen die gleichen Informationen erhält. Deshalb ist es entscheidend, die Zielgruppen im Unternehmen genau zu verstehen und auf dieser Basis gezielte Informationsverteiler festzulegen. Eine kontinuierliche und transparente interne Kommunikation ist daher ein wichtiger Erfolgsfaktor für die Umsetzung faktengestützter Entscheidungen. Nur so können alle Beteiligten die nötigen Informationen rechtzeitig und in der richtigen Form erhalten, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Qualitätskriterien für verlässliche Daten in der faktengestützten Entscheidungsfindung

Laut der Norm sollen dass Daten und Informationen ausreichend präzise, verlässlich und sicher sein. Das berühmte Zitat „Ich glaube keiner Statistik, die ich nicht selbst gefälscht habe“, wird häufig Winston Churchill zugeschrieben, obwohl es keine verlässliche Quelle gibt, die dies bestätigt. Ein gutes Beispiel für eine nicht vertrauenswürdige Information. Um die Qualität von Daten und Informationen zu bewerten, können folgende Qualitätskriterien herangezogen werden:

Vollständigkeit
Aktualität
Konsistenz
Einzigartigkeit (keine Dubletten)
Konformität
Genauigkeit
Richtigkeit

Wird eines dieser Kriterien nicht erfüllt, leidet die Qualität der Daten, und die Verlässlichkeit faktengestützter Entscheidungen nimmt ab. Organisationen müssen sicherstellen, dass sie auf einen verlässlichen Datenbestand zugreifen können. Im Kontext der DIN EN ISO 9001:2015 lässt sich dies auch mit risikobasiertem Denken verknüpfen. Denn es gibt kaum ein größeres Risiko für ein Unternehmen, als Entscheidungen auf einer fehlerhaften oder unvollständigen Datenbasis zu treffen.

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So kommen Sie vom Datensatz zum Datenschatz

Die Norm hebt hervor, dass Daten und Informationen mithilfe geeigneter Verfahren zu analysieren und zu bewerten sind. Einzelne Datensätze, die an verschiedenen Stellen im Unternehmen erfasst werden, bieten oft nur begrenzte Erkenntnisse. Erst durch eine gezielte Datenanalyse, etwa unter Einsatz statistischer Methoden, lassen sich daraus wertvolle und zusammenhängende Informationen gewinnen. Grundsätzlich lassen sich dabei vier Analysearten unterscheiden:

Deskriptive Analyse: Sie beantwortet die Frage, was in der Vergangenheit passiert ist. Zum Beispiel: Wie viele Kundenreklamationen gab es für ein bestimmtes Produkt?
Diagnostische Analyse: Sie geht der Frage nach, warum etwas passiert ist. Welche konkreten Ursachen führten zu den Reklamationen?
Vorhersage-Analyse: Sie stellt die Frage, was in der Zukunft passieren könnte. Wie könnte sich das Reklamationsverhalten bei ähnlichen Produkten entwickeln?
Präskriptive Analyse: Sie fragt, wie künftige Probleme vermieden werden können. Welche konkreten Handlungsanweisungen sind zu befolgen, um negative Entwicklungen zu verhindern?

Während die deskriptive Analyse noch relativ einfach umzusetzen ist, steigen sowohl die Komplexität als auch der Aufwand bei den weiterführenden Analysearten. Der Nutzen für das Unternehmen wächst jedoch ebenso – von der einfachen Rückschau bis hin zu konkreten Handlungsempfehlungen für die Zukunft.

Statistische Kompetenz als Schlüssel für fundierte Datenanalyse

Die DIN EN ISO 9000:2015 legt Wert darauf, dass Mitarbeiter die Kompetenz besitzen, Daten präzise zu analysieren und zu bewerten. Statistische Grundmethoden sind in der Ausbildung technischer und kaufmännischer Berufe ein wesentlicher Bestandteil der Lehrpläne. Da Statistik jedoch häufig als trockener Stoff gilt, zählt sie nicht gerade zu den beliebtesten Fächern und wird im Berufsalltag oft schnell zur Nebensache. Um hier entgegenzuwirken, könnte es sinnvoll sein, neue Mitarbeitende bereits während der Einarbeitung gezielt in grundlegenden statistischen Methoden und Verfahren zu schulen. Indem diese statistischen Grundlagen direkt auf typische Problemstellungen im jeweiligen Tätigkeitsfeld anzuwenden sind, lässt sich das Verständnis für die Relevanz und den praktischen Nutzen statistischer Auswertungen stärken und langfristig sichern.

Gute Datenanalyse schärft auch die Intuition

Die DIN EN ISO 9000 empfiehlt, bei der faktengestützten Entscheidungsfindung Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und Nachweisen zu treffen und dabei gleichzeitig Erfahrung und Intuition einzubeziehen. Damit schließt sich der Kreis, denn auch Intuition hat ihren Platz im Entscheidungsprozess - wenngleich in einem begrenzten Rahmen. Da bei der Datenanalyse immer die Möglichkeit von systematischen Fehlern besteht, ist es wichtig, dass Entscheider die Ergebnisse kritisch hinterfragen und bewerten. Die Frage „Ist das Ergebnis plausibel, ist es überhaupt realistisch?“ sollte dabei stets im Raum stehen.

Die Norm unterstreicht, dass Erfahrung und Intuition dabei eine bedeutende Rolle spielen und nicht vernachlässigt werden sollten. Wer schon einmal im Physiklabor gearbeitet hat, kennt den Stellenwert von Plausibilitätsprüfungen und den Nutzen der Statistik zur Bestimmung der Messunsicherheit und des Vertrauensbereichs. Diese Methoden helfen dabei, Ergebnisse kritisch zu prüfen und eine fundierte Entscheidung zu treffen – und so ein Gleichgewicht zwischen Datenanalyse und menschlichem Urteilsvermögen herzustellen.

Video: Was steckt hinter dem Begriff Qualitätsmanagementsystem?

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Deshalb sollten Sie Ihrer Intuition nur bedingt vertrauen

Intuition darf nicht mit einem sechsten Sinn oder einer übernatürlichen Fähigkeit verwechselt werden. Sie entsteht aus der Erfahrung, die wir im Laufe der Zeit sammeln. Das bedeutet, dass Intuition ebenfalls auf Daten basiert. Unser Gehirn erkennt Muster in diesen Erfahrungsdaten und verstärkt nach erfolgreichen Handlungen die relevanten Nervenverbindungen. Diese sogenannten Synapsen werden bei zukünftig anstehenden Entscheidungen erneut aktiviert und sorgen dafür, dass eine erfolgreiche Handlung wiederholt wird. Das Ganze läuft größtenteils unbewusst ab, weshalb wir dies Intuition nennen bzw. als Bauchgefühl empfinden. Intuition hat jedoch systemische Schwächen gegenüber einer rationalen Analyse zur faktengestützten Entscheidungsfindung:

Da die Intuition die Daten unbewusst verarbeitet, hat der Entscheider selbst keinen Einfluss darauf, welche der gemachten Erfahrungen seinem Baugefühl zugrunde liegen.
Da die Erfahrung einer Person immer zeitlich und räumlich begrenzt ist, treten zwangsläufig Verzerrungen der Häufigkeiten bestimmter Themen auf.
Eine intuitive Entscheidung ist nicht rational zu begründen.
Entscheidungen aus dem Bauch sind für andere Beteiligte nicht rational nachzuvollziehen, d.h. häufig unverständlich.
Ab einer bestimmten Menge an Kriterien, die in eine Entscheidung einfließen, kann auch eine Person mit der besten Intuition nicht mehr alles überblicken.

Ein intuitiver Entscheider eines Unternehmens glaubt zu wissen, dass er das Richtige tut, weil er es schon immer so gemacht hat, da er seine Branche und die involvierten Parteien kennt und weil er es im Bauchgefühl hat. Dieses Wissen stützt sich jedoch zumeist auf eine schmale Datenbasis, die ausschließlich auf seinen persönlichen Erfahrungen beruht. Unsere Intuition kann uns also helfen, eine übliche und weniger umfangreiche Sachlage einzuschätzen. Eine repräsentative und vollständige Datenbasis kann die Intuition jedoch nicht ersetzen, da wir diese benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Beispiel einer faktengestützten Entscheidungsfindung: Einführung einer neuen Produktlinie

Ein typisches Beispiel für faktengestützte Entscheidungsfindung findet man im Bereich des Marketings, wenn ein Unternehmen eine neue Produktlinie einführen möchte. Statt einfach nur auf das Bauchgefühl zu hören oder Trends blind zu folgen, geht das Unternehmen methodisch und datenbasiert vor. Ein Unternehmen plant die Markteinführung eines neuen Getränks und möchte dabei eine faktengestützte Entscheidung treffen, um die Erfolgschancen zu maximieren.

Markteinführung: Erst nachdem alle Daten gesammelt und ausgewertet sind, entscheidet sich das Unternehmen, das Getränk großflächig auf den Markt zu bringen. Die Entscheidung basiert auf einem umfassenden Verständnis der Kundenbedürfnisse und auf harten Verkaufsdaten aus dem Testmarkt.
Marktforschung: Zunächst führt das Unternehmen eine umfangreiche Marktforschung durch, um das aktuelle Konsumverhalten und die Vorlieben der Zielgruppe zu analysieren. Dies umfasst Umfragen, Interviews und Fokusgruppen, um genau zu verstehen, welche Geschmacksrichtungen und Verpackungen bevorzugt sind.
Datenanalyse: Parallel dazu wertet das Unternehmen Verkaufsdaten ähnlicher Produkte sowie aktuelle Markttrends aus. Es analysiert, welche Getränkesorten in den letzten Jahren stark nachgefragt wurden und welche Preisklassen besonders gut performen. So lässt sich abschätzen, welche Marktlücken das neue Getränk füllen könnte.
Testmarkt: Um das Risiko weiter zu minimieren, bringt das Unternehmen das neue Getränk zunächst in einem kleineren Testmarkt auf den Markt. Die Verkaufszahlen und das Feedback der Kunden werden genau beobachtet und ausgewertet. So kann das Unternehmen erkennen, ob das Produkt die Erwartungen der Zielgruppe erfüllt und eventuelle Anpassungen vornehmen.
Optimierung: Auf Basis der Erkenntnisse aus dem Testlauf passt das Unternehmen das Produkt gegebenenfalls an – vielleicht die Verpackung, die Geschmacksrichtung oder auch den Preis. Dabei nutzt es konkrete Zahlen und Rückmeldungen, um sicherzustellen, dass das Produkt in seiner finalen Form besser am Markt ankommt.