Kommentar von Wim Stoop und Frank Vullers, Cloudera

So starten Sie Ihre datengesteuerte Reise

| Autor / Redakteur: Wim Stoop und Frank Vullers / Nico Litzel

Der Autor: Wim Stoop ist Senior Product Marketing Manager bei Cloudera.
Der Autor: Wim Stoop ist Senior Product Marketing Manager bei Cloudera. (Bild: Cloudera)

Bei meinem letzten Besuch in der örtlichen Buchhandlung fiel mir etwas auf, was ich vorher nicht bemerkt hatte: Es gibt viel mehr Bücher zum Thema Selbstoptimierung als zur Geschäftsoptimierung. Zu Hause habe ich eine schnelle Suche auf Amazon durchgeführt: Mehr als 100.000 Bücher über Selbstoptimierung und nur 30.000 über Geschäftsoptimierung. Diese Tatsache hat mich zum Nachdenken gebracht.

Für uns Menschen ist es also ein Leichtes, sich mithilfe von Büchern weiter nach vorne zu bringen. Wenn ich abnehmen möchte, bieten mir mehr als 20.000 Bücher Informationen und Tipps, wie ich die ersten Pfunde los werde.

Unternehmen haben es da schon schwieriger, vor allem, wenn man in die Tiefe geht. Wollen Firmen beispielsweise etwas zur Digitalen Transformation wissen und nachforschen, wie sie eine datengesteuerte Organisation erschaffen können, dann wird es schwierig. Natürlich erwartet man keine 20.000 Bücher wie beim Thema Gewicht, aber dass es zum Thema „Wie baue ich ein datengetriebenes Unternehmen auf?“ nur 611 Titel gibt, das erstaunt schon. Daher hier meine persönlichen Tipps für die, die sich auf die Reise begeben wollen.

Es ist eine Reise

Man könnte leicht verzweifeln, wenn man liest, wie andere Unternehmen auf wirklich erstaunliche und vielleicht sogar etwas esoterische Weise ihre Geschäftsmodelle transformieren. Aber meist sehen Sie als Leser eben nur das Endergebnis einer langen Reise und nicht die ersten Schritte oder die ganzen Zwischenstufen. Darüber hinaus sieht man ja meist nur die Erfolgsstorys. Selten liest man von Misserfolgen (wer will darüber schon berichten, obwohl man aus Fehlern ja oft mehr lernen kann als aus Erfolgen).

Aus Erfahrung kann ich Ihnen sagen: Ein datengesteuertes Unternehmen zu werden ist keine binäre Angelegenheit, es ist eine Reise in mehreren Etappen.

Ganz zu Beginn der Reise steht die Sichtbarkeit der Daten. Versuchen Sie, die Daten aus Ihrem Besitz leichter zugänglich zu machen. Daten müssen für Führungskräfte und Mitarbeiter sichtbar und leicht verständlich sein, damit sie auf Basis dieser Daten Entscheidungen treffen können.

Wenn das geschafft ist, können Sie zum nächsten Schritt übergehen: Der Produktivität. Um einen echten Mehrwert aus den Daten zu generieren, müssen mehr Personen direkt auf die Daten und Analysen zugreifen können. Anstatt die IT-Abteilung nach Daten zu fragen, sollten Ihre Mitarbeiter also selbstständig (aber dennoch sicher und kontrolliert) über das bevorzugte Tool auf diese Informationen zugreifen können. Die so geschaffene Produktivität ebnet Ihrem Unternehmen einen Weg in die Digitale Transformation.

Fünf Schritte zum Erfolg

Wenn es darum geht, ein datengesteuertes Unternehmen zu werden, spielen neben der Technologie besonders Menschen und Prozesse eine entscheidende Rolle. Glücklicherweise haben wir viele unserer Kunden durch diesen Prozess geführt und sind uns daher der Schritte bewusst, die es zu unternehmen gilt, um die Reise erfolgreich abzuschließen.

Der erste Schritt ist der Aufbau einer datengesteuerten Kultur. Das bedeutet, dass all Ihre Entscheidungen wirklich auf Daten und nicht nur auf Ihrem Bauchgefühl basieren müssen. Zweitens müssen Sie die richtigen Fähigkeiten und das richtige Team zusammenstellen, um die vorhandenen Daten zu analysieren. An dritter Stelle steht, dass Sie iterativ denken sowie agil und schlank in Ihrem Entwicklungsprozess werden müssen. Als nächstes müssen Ihre Datentechnik- und Entwicklungsteams Hand in Hand mit Ihren Datenwissenschaftlern arbeiten. Und schließlich müssen Sie über die richtige Dimensionierung der Data Governance nachdenken. Alles, was Sie tun, muss etwas sein, dass Sie zurückverfolgen können, Sie müssen den Ursprung dieses neu gewonnenen Wissens kennen und die Zusammenhänge vollständig verstehen.

Anwendungsfälle für Datenanalysen

Big-Data-Projekte kosten leider Geld. Wie bei allen IT-Prozessen sind Menschen und Software, die Kosten verursachen, notwendig, um an das gewünschte Ziel zu gelangen. Und wie immer, wenn Budget notwendig ist, kommt zwangsläufig die Frage „Warum machen wir das – wo ist der Benefit?“.

Obwohl eine umfangreiche Analyse von Geschäftsdaten einem Unternehmen in allen Bereichen helfen kann, ist diese Möglichkeit zu schwammig, um das OK aus der Finanzabteilung zu bekommen. Gefragt sind daher Anwendungsfälle, bei denen die Datenanalyse zeigt, dass sich das eingesetzte Budget rentiert. Hier einige typische Szenarien, die in nahezu jeder Branche auftauchen:

  • 1. Cyber-Bedrohungen bekämpfen: Angegriffen wird heute jedes Unternehmen. Bis man einen Angriff erkennt, ist es jedoch meist schon zu spät. Gesucht sind daher Lösungen, die dabei helfen, Angriffe frühzeitig zu erkennen. Anomalien im Netzwerk lassen sich durchaus erkennen, wenn man weiß, wie der Normalzustand aussieht. Dafür muss man jedoch gigantische Big Data nahezu in Echtzeit analysieren: E-Mails, Dokumente, Chats, Down- und Uploads, Protokolle, Beziehungen zwischen Personen oder Systemen sowie Aktivitätsmuster. Je weiter Sie in Ihrer Geschäftshistorie auf Daten zurückgreifen können, desto besser sind die Chancen, betrügerisches Verhalten oder kriminelle Aktivitäten zu finden. Hoch entwickelte Erkennungs-, Analyse- und Präventionsalgorithmen, die auf komplexen Modellen aus historischen Daten basieren, ermöglichen es Unternehmen, die Aktivitäten in Echtzeit zu überwachen und Probleme zu verhindern.
  • 2. Systemausfälle verhindern: Egal, ob es sich um einen Web-Service oder eine Maschine in der Werkshalle handelt – Ausfälle von Systemen sind immer negativ. Sie stoppen die Arbeit und Produktion und das verärgert Lieferanten, Kunden und Mitarbeiter. Besser also, wenn man vor einem Ausfall durch Predictive Analytics gewarnt wird. Das Gute ist, dass sich Ausfälle, ähnlich wie eine Erkältung, durch vorherige Wehwehchen ankündigen. Durch die Überwachung wichtiger Systemparameter und deren Analyse in Echtzeit können Unternehmen von einem reaktiven Ansatz zu einem prädiktiven Ansatz übergehen. So kann man eingreifen, bevor ein Service oder eine Maschine ausfällt. Darüber hinaus ermöglicht Datenanalyse weitere Einsparungen, indem Ressourcen künftig am richtigen Ort und zur richtigen Zeit eingeplant werden können.
  • 3. Gezielte Werbung: Um Ihre Daten für gezielte Werbung richtig einzusetzen, müssen Sie in der Lage sein, neue Datenquellen zu speichern und schnell zu analysieren, sobald diese verfügbar sind. Durch gezielte Analyse (am besten in Echtzeit – denken Sie an Beacons sowie IoT in Geschäften, die mit Smartphones kommunizieren) können Unternehmen das Nutzerverhalten verstehen. Wer seinen Kunden oder potenziellen Kunden versteht, der kann ihm zielgerichtete Anzeigen zukommen lassen. Das Schöne daran ist, dass man direkt im Anschluss Feedback in Form von Umsatz oder zumindest Klicks bekommt und so die Werbewirksamkeit analysieren und optimieren kann.
  • 4. Kundenfluktuation reduzieren: Wer seine Kunden kennt (Beispiel Amazon), der kann ihnen nicht nur die passenden Produkte anbieten. Nein, er erkennt auch, wann ein Kunde kurz davor ist, abzuspringen. Um komplexe Probleme wie Kundenfluktuation erfolgreich zu analysieren, werden jedoch Daten aus sehr vielen Quellen benötigt. Erst durch Kombination aller verfügbaren Datenquellen ist es möglich, Modelle zu erstellen, die Marktkräfte, Kundenpräferenzen und Unternehmensabläufe zu einer ganzheitlichen Sichtweise der Kundenbindung verbinden und sich so positiv auf die Rentabilität und die Unternehmensleistung auswirken können.
  • 5. Finden leicht gemacht: Egal ob es sich um einen Online-Katalog, eine Kundendatenbank oder die Webseite des Unternehmens handelt – etwas zu finden, ist oft nicht einfach. Entweder wird man von Suchergebnissen erschlagen oder aber, man findet das Gesuchte nicht, obwohl es existiert. Der Grund sind meist Verschlagwortungen und mangelnde Verknüpfungen sowie fehlender Context. Mit Datenanalyse auf Basis von Big Data lassen sich Präferenzen und die Historie berücksichtigen und die Abfrageergebnisse an die Bedürfnisse der Benutzer anpassen. Online-Händler steigern so die Aussagekraft der Suchergebnisse, verbessern das Kundenerlebnis und steigern letztlich so den Umsatz.

Der Co-Autor: Frank Vullers ist Business Strategist EMEA bei Cloudera
Der Co-Autor: Frank Vullers ist Business Strategist EMEA bei Cloudera (Bild: Cloudera)

Zurück zum Thema Ratgeber (siehe ganz am Anfang): Wenn Cloudera Bücher schreiben würde, würden wir definitiv zum Abschnitt „Geschäftsoptimierung“ beitragen und den Unternehmen helfen, die Frage zu beantworten: „In welchen Fällen sind Datenanalysen der Schlüssel für das, was ich heute nicht tun kann, wovon ich mir wünsche, dass ich es tun könnte?“. Aber auch ohne Fachbuch zum Thema ist eines für mich ganz klar: Data Analytics kann jedes Unternehmen nach vorne bringen und Fragen beantworten, die man teilweise heute noch gar nicht gestellt hat, die aber morgen bereits auf einen zukommen können. In dem Sinne viel Erfolg bei den ersten Schritten auf Ihrer datengesteuerten Reise.

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