Kommentar von Trevor Schulze, Alteryx Daten-Demokratisierung – das Erfolgsgeheimnis für Unternehmen in der KI-Ära

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Unternehmen weltweit stehen vor einer neuen Ära der Daten, gekennzeichnet durch eine höhere Komplexität und einen größeren Umfang. In diesem sogenannten intelligenten Zeitalter geht es nicht darum, wie viele Daten Unternehmen sammeln, sondern darum, wie erfolgreich sie wertvolle Informationen aus ihnen herausziehen. Um die Demokratisierung von Daten, der Entwicklung einer Datenkompetenz und die Umsetzung von Data Governance führt daher kein Weg mehr vorbei.

Trends kommen und gehen. Auch Künstliche Intelligenz (KI) ist nichts Neues und hat sich über mehrere Generationen entwickelt. Früher mussten Unternehmen zur Nutzung von KI noch Ingenieure einstellen – was sehr zeitaufwendig und in der Regel auch auf sehr spezielle Anwendungsfälle beschränkt war. Da KI damals nicht für jede Person zugänglich war, erkannten auch nicht alle, dass wir uns längst in einer neuen Ära der Künstlichen Intelligenz befanden.

Dank Software wie ChatGPT wird heute nun auch die breite Öffentlichkeit zu dem Thema abgeholt. Zudem sind auch Rechen- und Speicherkapazitäten mittlerweile praktisch kostenlos. Dadurch fallen die Barrieren und Unternehmen erkennen, dass es eben diese intelligenten Systeme sind, von denen der unternehmerische Erfolg abhängt. Die Herausforderung für die Unternehmen besteht nun darin, herauszufinden, wie sie anhand der heutigen Datenflut Erkenntnisse gewinnen und Entscheidungen treffen können.

Natürlich ist das kein Selbstläufer und erfordert auch solche Rahmenbedingungen, wie sie Unternehmen durch eine digitale Transformation schaffen wollen. Eine Studie von McKinsey zeigt jedoch, dass rund 70 Prozent der digitalen Umstrukturierungen gescheitert sind. Unternehmen haben einfach nicht die Ziele erreicht, die sie sich zu Beginn gesetzt hatten. Und vielleicht stießen sie auch auf Widerstände, die sie nicht überwinden konnten, oder sie wussten schlichtweg nicht, was sie wirklich wollten. Worauf Unternehmen sich konzentrieren müssen, sind technologiegestützte Ergebnisse. Sie müssen Daten aus ihren Systemen auch wirklich nutzen, um schneller, besser und effizienter Entscheidungen treffen zu können als ihre Wettbewerber. Denn Time-to-Market und dementsprechend auch Time-to-Insight gewinnen immer.

Demokratisierung als Treiber für Innovation

Um ein modernes, datengesteuertes Unternehmen aufzubauen, müssen Unternehmen damit beginnen, die Daten, über die sie verfügen, zu demokratisieren und allen ihren Teams zugänglich zu machen. Wie eine Studie von Alteryx zeigt, hapert es hier jedoch noch: Ginge es nach 64 Prozent der Unternehmen in Deutschland, sollten Mitarbeiter, die unternehmensrelevante Entscheidungen treffen, keinen Zugang zu Daten haben. Für 41 Prozent gehören Daten ausschließlich in die Hände derjenigen, die auf Datenmanagement spezialisiert sind. Dabei ist nicht zu vergessen, dass Unternehmen geradezu in Daten schwimmen. Nach Zahlen der Europäischen Kommission bleiben bislang 80 Prozent der in der Industrie erhobenen Daten ungenutzt.

Unternehmen können sich daher nicht zurücklehnen und darauf warten, dass ihre schon jetzt oft überforderten Data Scientists, ihnen genau das liefern, was sie brauchen. Wie können sie also ihren Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern ermöglichen, sich unternehmensweit mit Daten zu beschäftigen? Nehmen wir wieder ChatGPT als Beispiel: ChatGPT ist nicht einzigartig oder neu – Large Language Models gibt es schon lange. Aber jetzt gibt es ein Tool, das einfach zu bedienen und für alle verfügbar ist. In dem Moment, in dem die breite Masse Zugang erhalten hat, wurde Künstliche Intelligenz demokratisiert.

KI weiterzuentwickeln, bleibt dabei den großen marktführenden Unternehmen vorbehalten – denn viele andere Unternehmen können hier schlichtweg nicht mithalten. Stattdessen müssen sie sich Cloud-Lösungen zuwenden, die KI für ihr eigenes Unternehmen nutzbar machen. Das Problem ist, dass Unternehmen mittlerweile so viele Dienste in der Cloud im Einsatz haben. Selbst Alteryx verfügt über mehr als 300 SaaS-Anwendungen, die das Rückgrat des Unternehmens bilden. Die Aufgabe der CIOs besteht also darin, sie alle zu priorisieren und die Entscheidungsfindung der Unternehmen in Bezug auf die Cloud zu verbessern. Und genau hier wird das Wachstum liegen: Denn wenn Unternehmen ihre Systeme nicht in diesem Sinne modernisieren, werden sie hinter der Konkurrenz zurückbleiben.

Data Governance als Grundpfeiler

Was Daten betrifft, so haben viele Unternehmen nicht die richtige Kultur, um diese zu demokratisieren. Sie haben zu viele Kontrollen rund um ihre Daten. Das schränkt automatisch den Personenkreis ein, der auf sie zugreifen darf. Dieses Verhalten ist fest im menschlichen Dasein verankert, denn: Wenn Menschen etwas Wertvolles besitzen, wollen sie es kontrollieren, um es nicht wieder zu verlieren. Dies zeigen auch die aktuellen Vorbehalte gegenüber dem Data Act seitens der deutschen Unternehmen im Hinblick auf den Datenaustausch mit anderen Unternehmen.

Für eine Demokratisierung der Daten gilt es schon intern, einige der kulturellen Normen zu durchbrechen, die die Daten unter so strenger Kontrolle halten. Hierzu müssen sich Unternehmen für ein dynamisches Governance-Modell öffnen: Sie müssen eine Balance finden zwischen dem, was leichter zugänglich gemacht werden kann, und dem, was wirklich kontrolliert werden muss. Dazu müssen sie genau verstehen, welche Daten sie erfassen und wie sie sie verwenden.

Bei Data Governance geht es daher nicht nur um Datenmanagement. Sie umfasst auch die Richtlinien und Prozesse, in denen festgelegt wird, wie Daten innerhalb eines Unternehmens verwendet werden. Unternehmen sollten hierbei berücksichtigen, wer für die Verwaltung jedes Datentyps verantwortlich ist, wie sie die Daten auf Richtigkeit und Vollständigkeit prüfen, wie sie sie vor unbefugtem Zugriff schützen und wie sie sie zur langfristigen Aufbewahrung speichern. Mit dem richtigen Framework und den richtigen Tools können Unternehmen einen Data-Governance-Plan implementieren, der ihnen hilft, nutzbringende Erkenntnisse zu gewinnen.

Datenkompetenz als Schlüsselfähigkeit

Was die Compliance-Bedenken im Zusammenhang mit Daten angeht, so sind sich Mitarbeiter diesen zumeist nicht bewusst. Unternehmen müssen in der Lage sein, ihnen wichtige Compliance-Richtlinien sowie gesetzliche Vorschriften wie die Datenschutzgrundverordnung nahezubringen und ihnen helfen ein entsprechendes Bewusstsein für den datenschutzkonformen Umgang mit Informationen zu entwickeln. Auch generell gilt es für Unternehmen, in ihre eigenen Mitarbeiterinne und Mitarbeiter zu investieren und sie im Umgang mit Daten schulen.

Etwa 80 bis 90 Prozent aller Analyseprojekte bestehen aus Data Engineering – das heißt, aus der Identifizierung, der Erfassung, dem Zugriff und der Normalisierung von Daten. Die Analytik selbst steht am Ende dieses langen Prozesses. Unternehmen müssen ihre Mitarbeiter so weit mit Daten vertraut machen, damit diese die ersten 80 bis 90 Prozent schneller bewältigen können. Dies ist ein wichtiges und oft übersehenes Thema. Die Lösung besteht darin, Silos in Unternehmen aufzubrechen, damit die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter nicht so viel Zeit an dieser Front verschwenden.

Im Hinblick auf die Schulung von Mitarbeitern und der Verankerung einer Datenkompetenz ist ChatGPT wieder ein gutes Beispiel: Wenn man es benutzt, ohne zu wissen, wie man die richtigen Fragen stellt – oder es für bare Münze nimmt – wird man die falschen Antworten bekommen. Wie Künstliche Intelligenz kann auch Demokratisierung von Daten für viele Unternehmen beängstigend sein – aber wenn sie richtig gemacht wird, dann ist sie transformativ.

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