Kommentar von Henrik Jorgensen, Tableau Software So setzen Sie Ihre Daten noch besser ein

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Daten sind inzwischen fester Bestandteil erfolgreicher Unternehmensführung. Das Markforschungsunternehmen IDC hat errechnet, dass die Ausgaben für Datenanalysen bis 2022 rund 274,3 Milliarden US-Dollar erreichen werden. Hier folgen die Top 5 der Data Opportunities, die sich 2020 für Unternehmen bieten, um das Beste aus diesen Investitionen zu machen.

1. Datenkultur erschafft Raum zum Experimentieren

Die Analysen des Business Application Research Center (BARC) über aktuelle Trends in der BI-Branche zeigen, dass der Etablierung einer datengetriebenen Kultur, kurz Datenkultur, hohe Bedeutung zukommt. Doch was genau verbirgt sich dahinter? Eine Datenkultur besteht aus den Normen, Überzeugungen und Werten, die jeden einzelnen Mitarbeiter dazu ermutigen, Daten zu nutzen, um zur nächsten wegweisenden Erkenntnis für sein Unternehmen zu gelangen.

Eine Datenkultur beginnt mit der unternehmensweiten Absicht, Daten wertzuschätzen, und mit der Bereitschaft der Führungsebene, die Art und Weise zu ändern, wie das Unternehmen mit Daten umgeht. Wenn sich jeder Einzelne dazu ermutigt fühlt, Datenanalyse in vollem Umfang zu nutzen, ist der Aufbau einer starken Datenkultur gelungen.

Unternehmen, die eine echte Transformation zur Datenkultur aufweisen, haben fünf erfolgskritische Handlungsansätze gemein:

• Vertrauen schaffen: Erfolgreiche Datenkulturen schaffen vertrauenswürdige Umgebungen, in denen alle Mitarbeiter Zugriff auf saubere und zuverlässige Datenquellen haben. Das stärkt das Vertrauen in die Daten und die Entscheidungen, die auf ihrer Grundlage getroffen werden.

• Silos einreißen: Umfassende Datenfreigabe unter modernen Data-Governance-Gesichtspunkten über Abteilungen hinweg ermöglichen, damit Mitarbeiter sich austauschen und gegenseitig unterstützen können. Das schafft Zusammengehörigkeitsgefühl.

• Mit gutem Beispiel voran gehen: Die Führungskräfte sind sich des Wertes von Daten bewusst und unterstützen datengesteuertes Handeln nicht nur, sondern gestalten es aktiv mit. Sie fungieren als Vorbilder für ihre Mitarbeiter.

• Prioritäten setzen: Eine Datenkultur erfordert Datenkompetenz. Daher muss diese Fähigkeit zentraler Bestandteil der unternehmerischen Talentstrategie sein, wenn es um die Personalsuche und Weiterbildung geht.

• Eine datenorientierte Mentalität schaffen und fördern: Die Führungsteams ermutigen Mitarbeiter dabei, ihre Daten zu nutzen, um neugierige und kritische Fragen zu stellen. Auf Fakten und Daten basierende Erkenntnisse lösen Entscheidungen „aus dem Bauch heraus“ ab.

2. Daten teilen – Communities fördern

Die meisten Probleme, die sich mit Daten lösen lassen, beschränken sich nicht auf ein einzelnes Team oder einen bestimmten Geschäftsbereich. Vielmehr setzt die Problemlösung Daten aus verschiedenen Abteilungen oder Quellen und eine teamübergreifende Zusammenarbeit voraus. In einer lebendigen Datenkultur ist die Datennutzung zum Wohle des Unternehmens sämtlichen Mitarbeitern ein echtes Anliegen, denn je mehr Mitarbeiter im Sinne einer umfassenden Datennutzung an einem Strang ziehen, desto mehr können Daten bewirken.

Eine effiziente Datenfreigabe im Unternehmen setzt Synergieeffekte frei und schafft einen Gemeinschaftssinn, der in Meetings, Messaging-Gruppen und Portalen zum Ausdruck kommt. Diese Aktivitäten lassen sich dann in aktiven Daten- und Analytics-Communitys mit klar definierten Zuständigkeiten bündeln. Hier teilen Mitarbeiter Best Practices aktiv und unternehmensweit. Teams stellen Daten zur Unterstützung geschäftlicher Ziele funktionsübergreifend bereit. Führungskräfte geben ihren Mitarbeitern Zeit und Raum für die Zusammenarbeit in Daten-Communitys.

Wie das in der Praxis funktioniert, zeigen die folgenden Beispiele. Auf der Webseite des US-Finanzdienstleister Charles Schwab können Mitarbeiter beispielsweise Fragen zu Tableau stellen, und in kürzester Zeit antwortet ein Kollege mit entsprechender Erfahrung darauf. Der Einsatz von Self-Service-BI hat auch die Lufthansa einen entscheidenden Schritt zum datengetriebenen Unternehmen vorangebracht. Quer über viele unterschiedliche Abteilungen nutzen Mitarbeiter ihre Daten, um mehr Informationen zu gewinnen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Daten aus unterschiedlichen Bereichen lassen sich kombinieren, um daraus neue Erkenntnisse zu gewinnen. Selbst komplexere Analysen kann nun eine wesentlich breitere Mitarbeiterbasis übernehmen.

3. Neue Technologien fördern den Self-Service und verbreiten Datenanalyse

Bei der Transformation zur Datenkultur stellt die fehlende Benutzerfreundlichkeit häufig ein Hindernis dar. Wenn Datenanalyse-Anwendungen schwer bedienbar sind, werden sie nicht gern verwendet. Sollen also mehr Mitarbeiter mit Daten arbeiten, müssen Sie es ihnen leicht machen. Self-Service-BI-Lösungen haben die Zugangsbarriere bereits enorm gesenkt. Natural Language Processing (NLP) ebnet den Weg weiter. Es hat sich in jüngster Zeit rasch weiterentwickelt und auch im Bereich Datenanalyse verbreitet. Diese Technologien ermöglichen es, grundsätzlich jede Frage in schriftlicher Form an die Daten zu stellen. Aus dem einfachen „Dialog“ mit den Daten lassen sich wichtige neue Erkenntnisse ziehen.

Andere innovative Funktionen beantworten zudem das „Warum“ hinter den Antworten. Sie ermöglichen Nutzern den Zugriff auf KI-gestützte Analysen. Will ein Mitarbeiter zum Beispiel wissen, wieso ein Datenwert an einem bestimmten Tag signifikant vom Durchschnitt abweicht, muss er nicht selbst suchen. Ein Klick auf den Daten-Ausreißer liefert dank ausgeklügelter statistischer Algorithmen alle zur Verfügung stehenden Daten und erläutert die relevanten Faktoren, die zu der Veränderung geführt haben. Diese und weitere neue innovative Technologien versprechen mehr Spaß bei der Arbeit und gestalten den Einstieg in Data Analytics für alle einfacher denn je.

4. Daten mittels Services, Produkten oder neuen Geschäftsmodellen zu Geld machen

Immer mehr Unternehmen erkennen den Wert ihrer Daten und setzen diese bereits ein, um Geschäftsprozesse zu analysieren und Fragestellungen in allen Bereichen zu beantworten. Dass daraus wertvolle und Gewinn bringende Erkenntnisse entstehen, ist den meisten ebenfalls bewusst. Allerdings machen sich nur die wenigsten den monetären Wert ihrer Daten bereits zunutze.

Um aus dem Rohstoff Daten Profit zu ziehen, müssen sich Unternehmen aktiv dazu entscheiden. Doch wie weit sind Unternehmen bereits auf dem Weg zur Datenmonetarisierung? Eine andere Studie von BARC zeigt, dass gerade einmal bei 17 Prozent der befragten 200 Unternehmen Datenprodukte Bestandteil der Unternehmensprozesse sind. Allerdings betonen bereits 40 Prozent der Teilnehmer, dass ihr Unternehmen plant, Daten zu monetarisieren oder sich bereits in einer Pilotphase befindet. Die Studienergebnisse belegen, dass Unternehmen ein Bewusstsein für den finanziellen Wert ihrer Daten entwickeln und sich so auch schon Wettbewerbsvorteile erarbeiten.

Mit der smarten Nutzung von Daten lassen sich zudem ganz neue Business-Modelle, Dienstleistungen und andere geschäftsrelevante Maßnahmen auf den Weg bringen. Ein Beispiel: Der Konzern General Electric bietet mit seiner IoT-Plattform Predix eine standardisierte Möglichkeit, industrielle Anwendungen in der Cloud zu entwickeln. Anwender können dabei mit Tableau in Predix Echtzeitdaten in wichtige Erkenntnisse umwandeln, indem sie Maschinen und Daten mit dem ganzen Unternehmen verbinden.

5. Moderne Data Governance schafft Vertrauen in Daten und deren sichere Nutzung

Schließlich schafft eine moderne Governance für Daten und deren Analyse zusätzliches Vertrauen in die rechtskonforme Datennutzung und Datensicherheit. Und das unabhängig davon, ob Unternehmen Daten intern, oder sogar extern zur Verfügung stellen wollen. Eine zukunftsorientierte Governance schützt Daten einerseits und fördert andererseits gleichzeitig die umfassende Nutzung von Analytics im ganzen Geschäftsbetrieb.

Moderne Technologien ermöglichen es heute IT-Abteilung und Mitarbeitern aller anderen Abteilungen, gemeinsam ein Governance-Modell zu entwickeln. Dieses sollte beabsichtigen, dass alle Mitarbeiter Zugang zu leistungsstarken Funktionen haben und gleichzeitig die Datenqualität, die Sicherheit für Inhalte und die Konsistenz sichergestellt sind. Auf diese Weise erhält jeder einen einfachen Zugang zur Erkundung von Daten und zum Erschließen individueller Erkenntnisse. So führte die frühere App „mytaxi“, heute firmiert in Free Now und inzwischen mit über 14 Millionen Fahrgästen in mehr als 100 europäischen Städten vertreten, Tableau ein.

Aufgrund seiner einfachen Skalierung konnte die BI-Analyse-Plattform im Gleichschritt mitwachsen, von ehemals 25 auf 450 Nutzern im Jahr 2019 ‒ quer über fast alle Abteilungen. Die integrierten Governance- und Steuerungsfunktionen bieten für Free Now zudem das richtige Maß an Kontrolle und Freiheit. Viele Unternehmen möchten ihre Mitarbeiter einerseits mit geeigneten Tools in die Lage versetzen, schnell und flexibel ihre Arbeit zu erledigen, andererseits aber den Überblick über diese Tools behalten, um Konsistenz zu gewährleisten. Dank der Analyse-Plattform kann Free Now selbst die Regeln festlegen und so eine kontrollierte, zuverlässige Datenumgebung schaffen, die jederzeit präzise Analysen und Erkenntnisse ermöglicht.

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