Kommentar von Alan Jacobson, Alteryx Datendemokratisierung als Transformationstreiber

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Daten sind überall. Doch mangelt es noch immer an soliden Datenanalysen. Gerade in unserer heutigen Welt, die geprägt ist von dynamischen Veränderungen, bietet sich Unternehmen die Chance, mit ausgereiften Datenanalysen die erforderliche Resilienz und einen gewinnbringenden Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Der Schlüssel hierzu liegt in der Demokratisierung von Daten.

Wir leben in einem „exponentiellen Zeitalter“, das durch exponentielles Datenwachstum, exponentiell zunehmende Störungen und einen exponentiell steigenden Bedarf an sofortigen und wertvollen Datenanalysen definiert ist. Dabei sind Daten in der heutigen Geschäftswelt in immer größerem Umfang verfügbar, mit mehr Menschen als je zuvor, die Zugang zu ihnen haben. Auch wenn es für Unternehmen mittlerweile einfacher geworden ist, Daten zu analysieren, kommen sie bei der hohen Nachfrage an Analysen meist nicht hinterher. Dem International Institute for Analytics (IIA) zufolge liegt die analytische Kompetenz der meisten Unternehmen bei 2,2 von 5 Punkten. Das entspricht einem Level, auf dem mit Tabellenkalkulationen gearbeitet wird – was für heutige Verhältnisse nicht mehr zeitgemäß ist.

Deutschland hinkt bei der Datenanalyse hinterher

Die Bundesregierung hat neben der deutschen Bundescloud 239 Millionen Euro in die Datenwissenschaft investiert, um Wissenslücken in der Datenanalyse zu schließen und Datenlabore in jedem Ministerium sowie im Kanzleramt einzurichten. Die Regierung will so dazu beitragen, aktuelle Defizite im Bereich der Datennutzung zu beheben, die operative Effizienz zu verbessern sowie Ressourcen besser nutzbar zu machen. Unternehmen müssen sich heute also zwei Fragen stellen. Erstens: Wie können sie die Nachfrage ihrer Kundinnen und Kunden zukünftig vorhersehen? Und zweitens: Wie können sie diese Nachfrage bedienen? Die Antwort liegt in der automatisierten Datenanalyse, um Erkenntnisse aus den riesigen Mengen an Rohdaten zu gewinnen, die in Deutschland jeden Tag produziert werden.

Untersuchungen von Brookings zeigen zudem, dass „Deutschland im Vergleich zu anderen wohlhabenden Nationen in internationalen Rankings zur Digitalisierung unterdurchschnittlich abschneidet und trotz Milliardeninvestitionen für unzureichende Fortschritte kritisiert wird“. Einer Bitkom-Studie zufolge nutzt die Hälfte der deutschen Start-ups Datenanalysen, während das im Durchschnitt nur 37 Prozent der deutschen Unternehmen tun. Obwohl Deutschland bei der Datentransformation und -analyse einerseits hinterherhinkt, treibt es andererseits seine Analysestrategien zeitgleich voran: Ein Beispiel hierfür ist die Förderung der Logistik- und Energieversorgungsmärkte durch Digitalisierung und KI.

Analytische Reife als Wettbewerbsvorteil

Eine Studie von Alteryx in Zusammenarbeit mit IDC hat ergeben, dass 74 Prozent der Firmen glauben, die Unternehmenswelt habe sich schneller als je zuvor verändert. In naher Zukunft beabsichtigen 66 Prozent der Deutschen ihrer Datenanalysestrategie Vorrang vor allen anderen Technologien einzuräumen. Um diesem Bedarf an schnellerer Business Intelligence gerecht zu werden, geben 53 Prozent der Unternehmen hierzulande an, dass sie bis 2027 mehr als die Hälfte ihrer Geschäftsentscheidungen durch KI-Datenanalysen treffen wollen.

Einige Unternehmen setzen bereits Datenanalysen ein, um die für 2023 und darüber hinaus erforderliche Widerstandsfähigkeit und den nötigen Wettbewerbsvorteil zu erreichen. Die IIA-Studie zur analytischen Reife von Unternehmen hat herausgestellt, dass analytisch ausgereifte Unternehmen in fast jeder verfügbaren Kennzahl besser abschneiden als ihre Konkurrenz. Daten und deren Analyse haben das Potenzial, ein zentraler Treiber für den betrieblichen und wirtschaftlichen Wandel in Deutschland zu sein. Die Voraussetzung hierfür ist, dass sie verstanden und integriert werden.

Die Bedeutung der Datendemokratisierung

Um das Potenzial der Daten zu erschließen, brauchen Unternehmen also menschliches Fachwissen und die richtige Technologie. Durch Demokratisierung können sie die Welt der Datenanalyse für die gesamte Belegschaft öffnen. Dadurch erhalten alle Mitarbeiterinne und Mitarbeiter das nötige Werkzeug, um auf die gleiche Weise wie Data Scientists wichtige Erkenntnisse für die Problemlösung im Unternehmen zu gewinnen. Denn während Data Scientists Makrotrends berücksichtigen, sind Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in den Fachabteilungen in der Lage, Mikroveränderungen zu erkennen, die für alle anderen möglicherweise unsichtbar sind.

So gibt es beispielsweise in der Fertigung langjährige Mitarbeiter, die anhand der Geräusche einer Maschine erkennen können, dass etwas nicht in Ordnung ist. Genauso sind in der Logistik, bei der Frage nach der optimalen Route für eine Lieferung, die Fahrerinnen und Fahrer die richtigen Ansprechpartner – und nicht die Data Scientists. Datendemokratisierung bedeutet demnach, die Mitarbeiter, die am besten in der Lage sind, ein bestimmtes Geschäftsproblem zu lösen, auch praktisch dazu zu befähigen.

Was Unternehmen mit hoher Datenkompetenz gemeinsam haben

Die höchste Stufe der IIA-Skala zur analytischen Reife wird als „disruptiv“ bezeichnet. Unternehmen in dieser Kategorie beweisen einen so guten Umgang mit Daten und Datenanalysen, dass sie ihren Markt aktiv verändern. Sie haben die einzigartige Fähigkeit, ihre Daten in großem Umfang zu erfassen, zu analysieren und zu nutzen, um bessere und effektivere Entscheidungen zu treffen. Erwartungsgemäß sind disruptive Unternehmen eher selten. Dabei müssen hochertragreiche Analysen nicht unbedingt weltbewegend sein. Schon kleine Maßnahmen können oftmals zu einem umfassenden Wandel in einem Unternehmen führen.

Unternehmen, die mit ihren Datenstrategien einen hohen Ertrag erzielt haben, weisen dabei eine Reihe von Gemeinsamkeiten auf:

• Sie haben verstanden, dass eine hohe Kapitalrendite aus Daten zu erhalten eine Reise ist – kein Ziel.

• Sie haben Datensilos aufgebrochen und eine Datenkultur entwickelt, die alle Qualifikationsniveaus und Fachgebiete integriert.

• Sie haben einen umfassenden Überblick über die Entstehung, den Speicherort und den Erhebungsgrund ihrer Daten.

• Sie treffen Entscheidungen, die sich auf Datenanalysen statt auf ihr Bauchgefühl verlassen.

• Sie haben eine solide Datenstrategie, die sowohl die Weiterbildung von Mitarbeitenden, die Benutzerfreundlichkeit über mehrere Abteilungen hinweg sowie Investitionen in Technologien berücksichtigt.

• Ihr Data-Science-Team erhält vom gesamten Unternehmen Unterstützung, anstatt isoliert und abgeschottet zu arbeiten.

• Sie verfügen über planbare, sichtbare und vertrauenswürdige Datenpipelines, um neue Daten zu beschaffen und aufzunehmen, und berücksichtigen dabei Governance, Souveränität und Best Practices.

Unternehmen haben noch viel Verbesserungspotenzial im Umgang mit ihren Daten, denn die Mehrheit arbeitet weltweit noch immer mit Tabellenkalkulationen. Was für das eine Unternehmen profitable Ergebnisse liefert, kann für ein anderes unzureichend sein. Eine hochertragreiche Datenanalyse bedeutet spezifische Daten für jeden Geschäftsbereich zu verwenden, um die Effizienz zu steigern – sei es in Form von Umsatzsteigerungen, Kosteneinsparungen oder durch eine höhere Lebensspanne eines Maschinenteils. Die Demokratisierung von Daten und Analysen, bei der alle Mitarbeitenden Datenerkenntnisse nutzen können, kann die Transformation in einem Unternehmen vorantreiben, Prozesse verbessern, Risiken mindern und die Effizienz gesamtheitlich steigern.

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