Wie wird aus dem Buzzword „Data Culture“ ein handfestes Veränderungsprogramm? DKV Mobility hat nach mehreren Jahren erfolgreicher Daten- und Plattformaufbau ein Data Culture Assessment durchgeführt, anschließend Data Culture operationalisiert und messbar gemacht. Im Vortrag zeigen wir, wie wir von Interviews über ein Kulturmodell zu Wirkungsmechanismen, Qualitätsdimensionen und einem konkreten Data-Culture-Programm gelangen – und was andere Unternehmen daraus mitnehmen können.

Zielpublikum: Verantwortliche für Data Management, Data Governance, BI/Analytics und Data Platform, Data & Analytics Leader, Product Owner, Fachbereichsverantwortliche, Führungskräfte und Entscheider, die datengetriebener arbeiten möchten 
Voraussetzungen: Grundverständnis, warum Daten für das eigene Geschäftsmodell wichtig sind. Basiswissen zu Data & Analytics (z.B. BI, Data Platform, Governance) hilfreich, aber nicht zwingend. Offenheit, die eigene Organisation aus Kultur  und Führungsperspektive
Level: Advanced

Extended Abstract:
Viele Unternehmen haben in den letzten Jahren moderne Datenplattformen, Self Service Tools und Governance-Strukturen aufgebaut – und merken: Die eigentliche Herausforderung ist nicht mehr Technik, sondern Verhalten. Wie selbstverständlich fließen Daten in Entscheidungen ein? Wie gehen Mitarbeitende mit Unsicherheit, Fehlern und Verantwortung um? Kurz: Es geht um Datenkultur.

DKV Mobility hat hierfür einen mehrstufigen Ansatz gewählt, der vom ersten Stimmungsbild bis zum konkreten Programm reicht:

1. Data-Culture-Assessment mit dem Management

Zum Start wurden Führungskräfte aus unterschiedlichen Bereichen interviewt. Ziel war, ein gemeinsames Bild davon zu entwickeln, 

• welchen Stellenwert Daten heute schon im Alltag haben,
• wo es gut funktioniert und wo es hakt,
• und wie eine „gute“ Datenkultur für DKV Mobility in Zukunft aussehen soll.

Aus diesen Gesprächen entstanden zentrale Schwerpunkte wie „Menschen befähigen“, „Zugänge vereinfachen“, „Verantwortlichkeiten klären“ und „Führung als Vorbild“.

2. Vom Bauchgefühl zu einem klaren Arbeitsmodell für Data Culture

Um nicht bei Einzelbeobachtungen stehenzubleiben, wurde Data Culture systematisch hergeleitet: 

• Abgrenzung zu Datenstrategie (Ziele und Prioritäten), Governance (Regeln und Strukturen) und individueller Datenkompetenz.
• Orientierung an etablierten Konzepten aus der Organisationsforschung, die Kultur als Zusammenspiel aus sichtbaren Praktiken, gelebten Werten und oft unausgesprochenen Grundannahmen versteht.
• Daraus wurde ein Modell entwickelt, das drei praktische Ansatzpunkte in den Mittelpunkt stellt:
• Umgang mit Informationen: Teilen wir Wissen aktiv, sprechen wir dieselbe Sprache, sind Quellen nachvollziehbar?
• Art zu entscheiden: Werden Annahmen und Erfolgskriterien benannt, werden Daten wirklich genutzt oder nur zur Dekoration?
• Rahmenbedingungen: Dürfen Menschen widersprechen, aus Fehlern lernen und ist klar, wer wofür Verantwortung trägt?

Ob eine Organisation hier gut unterwegs ist, zeigt sich in einigen typischen Mustern, etwa in der Verlässlichkeit von Auswertungen, im Umgang mit Widerspruch, in der Bereitschaft zu kleinen Experimenten oder in der Sorgfalt rund um Datenschutz und Fairness.

Auf Basis dieses Modells wurden Kennzeichen definiert, die sich beobachten und im Zeitverlauf vergleichen lassen. Dabei wird zwischen zwei Ebenen unterschieden: Alltagspraktiken als Frühindikatoren und sichtbare Effekte im Ergebnis. So wird Datenkultur nicht zu einer abstrakten „Stimmung“, sondern zu etwas, das man konkret beobachten, ansprechen und weiterentwickeln kann, ohne in Scheingenauigkeit zu verfallen.

3. Ausblick: Data-Culture-Programm bei DKV Mobility

Auf dieser Grundlage entsteht ein Data-Culture-Programm, das verschiedene Zielgruppen abholt: 

• praxisnahe Trainings und Sessions für Mitarbeitende, die zeigen, wie man im Alltag mit Daten arbeitet und gute Entscheidungen vorbereitet,
• Formate für Führungskräfte, in denen es um Vorbildverhalten, Entscheidungsroutinen und den Umgang mit Unsicherheit geht,
• begleitende Anpassungen in Data Management und Governance, damit Regeln, Rollen und Tools die gewünschte Kultur unterstützen, statt sie zu behindern.

Im Vortrag zeichnen wir diesen Weg nach – vom ersten Assessment über die Übersetzung in ein handhabbares Modell bis hin zur Entwicklung eines Programms. Wir sprechen offen über Stolpersteine, Abwägungen und darüber, was wir heute anders machen würden. Teilnehmende erhalten Anregungen, wie sie ihre eigene Datenkultur fassen, in einfache Bausteine übersetzen und gezielt weiterentwickeln können, statt nur „mehr Datenkultur“ zu fordern.