Kommentar von Nathan Jagoda zu den Gartner-Trends 2015

Technologietrends für eine umfassende Datenanalyse

| Autor / Redakteur: Nathan Jagoda / Nico Litzel

Der Autor: Nathan Jagoda ist Country Manager Germany bei Information Builders
Der Autor: Nathan Jagoda ist Country Manager Germany bei Information Builders (Bild: Information Builders)

Der von Gartner veröffentlichte Bericht „Top 10 Strategic Technology Trends for 2015“ liefert interessante Denkanstöße. Nun ist die Frage, wie sich diese Trends de facto auf die Datenanalysebranche auswirken werden.

Die von Gartner beschriebenen zehn wichtigsten Technologietrends spiegeln eine sich schnell weiterentwickelnde Welt der Technologie wider, in der steigende Datenmengen und ein höherer Analysebedarf eine immer größere Rolle spielen. Man denke nur an das Internet der Dinge, das dazu führt, dass sich Business Analytics nicht nur für alle, sondern auch für alles eignet.

Dieser Trend wird sich aller Wahrscheinlichkeit nach weiter fortsetzen, da die Menge der Daten, die den Menschen direkt zur Verfügung stehen, exponentiell wächst. Das allein ist schon eine wichtige Botschaft für die Führungskräfte von heute. Nicht übersehen darf man aber auch, dass die zu bewältigenden Datenmengen nach einer Kultur der Analyse verlangen. Nur so sind Unternehmen dem Wettbewerb stets einen Schritt voraus.

Folgende Punkte werden im dieses Jahr voraussichtlich von entscheidender Bedeutung sein:

  • 1. Info Apps und Selfservice: erweiterte, umfassende Analyse in Form von Apps für einen allgemeinen Zugriff auf Unternehmensdaten
  • 2. Fachkräftemangel im Digitalsektor
  • 3. Maschinelles Lernen
  • 4. Stammdatenverwaltung (Master Data Management, MDM)

Info Apps und Selfservice

Angesichts des fortlaufenden Datenwachstums wird Business Analytics immer wichtiger, um intelligente Entscheidungen treffen zu können. Jedem Mitarbeiter eines Unternehmens fällt auf die eine oder andere Weise die Rolle eines Entscheiders zu. Aus diesem Grund sollten Mitarbeiter auf die für ihre Tätigkeit relevanten Daten zugreifen und diese für ihre Entscheidungsfindung analysieren können, um so Tag für Tag produktiver zu werden.

Derzeit ist nach Erkenntnis des Analystenhauses Gartner Business Intelligence (BI) in weniger als 30 Prozent der befragten Unternehmen etabliert. Darüber hinaus ist ihr Einsatz häufig auf professionelle Analysten beschränkt, die komplexe Tools einsetzen und die meiste Zeit mit der Analyse von Daten verbringen, sowie auf Manager, die die Berichte und Dashboards lesen. Meist haben die übrigen operativen Mitarbeiter – sowie die Kunden und Partner – keinen direkten Zugriff auf Informationen, die fundiertere Entscheidungen ermöglichen.

Für jeden Mitarbeiter das richtige Werkzeug

Ein wichtiger Schritt zum Erreichen eines breiten Einsatzes besteht in der Erkenntnis, dass es im Bereich BI und Analytics keine Universallösung gibt. Es ist überaus wichtig, dass für unterschiedliche Nutzer der jeweils richtige Ansatz gewählt wird. So müssen etwa Analysten komplexere und tiefer gehende Tools zur Verfügung gestellt werden, während an vorderster Front stehende Mitarbeiter praktische Apps erhalten sollten.

Gartner stützt diese Einschätzung mit der Aussage, dass einer der Schlüssel zur Verbreitung von BI und Analytics in einer neuen Methode zur Informationsbereitstellung – nämlich Apps – besteht. Der richtige Ansatz für diese Zugangsform zu Informationen ist, den Analyseprozess unsichtbar zu machen und in eine benutzerfreundliche App zu integrieren.

Diese sollte dem Trend der „Consumerization“ folgen und Informationen entsprechend des Konsumverhaltens und der Erwartungshaltung der Anwender gegenüber Daten aufbereiten. Eine App stellt Nutzern alle erforderlichen Informationen für fundierte Entscheidungen zur Verfügung, ohne dass diese umfassende Analysen durchführen müssen. Gleichzeitig können sie flexibel über die Verwendung der Daten entscheiden und sich die benötigen Informationen im Detail anschauen.

Jede Organisation profitiert von einer breiten BI- und Analytics-Akzeptanz, da diese zu einem unternehmenskulturellen Wandel führt, bei dem Strategie und betriebliche Abläufe durch ein allgemeines System faktenbasierter Entscheidungen vollständig aufeinander abgestimmt sind.

Fachkräftemangel im Digitalsektor

Trotz der Vorteile, die sich durch die Förderung von BI und Analytics in der gesamten Organisation ergeben, nehmen Analysten und Datenwissenschaftler nach wie vor eine bedeutende Rolle ein. Entsprechend hoch ist der Bedarf in diesem Bereich. Demgegenüber steht jedoch ein europaweiter Fachkräftemangel im Digitalsektor. Laut einer repräsentativen Studie des Hightech-Verbands BITKOM fehlen in Deutschland 41.000 IT-Fachkräfte, um die wirtschaftlichen Potenziale voll auszuschöpfen. Unternehmen sollten daher verstärkt in die Nachwuchsförderung investieren, um sich im Kampf um die besten Köpfe durchzusetzen.

Dieses Jahr wird die Rolle des Chief Data Officer (CDO) an Bedeutung zunehmen, da Daten inzwischen als der wichtigste Vermögenswert eines Unternehmens in der heutigen Zeit anerkannt sind. Entsprechend wächst die Zahl der Unternehmen, die sich auf Daten stützen und die die Hilfe eines CDOs benötigen. Insbesondere, um Möglichkeiten zur finanziellen Verwertung dieser Daten zu finden.

Es lässt sich ebenfalls beobachten, dass die Rolle des Chief Analytics Officers (CAO) durch den Bedarf an Trendanalysen an Wichtigkeit gewinnt. Hier besteht die Herausforderung darin, Mitarbeiter zu finden, die nicht nur die notwendigen technischen Fähigkeiten mitbringen, sondern auch unternehmerischen Scharfsinn besitzen.

Maschinelles Lernen

Wie bei jedem Arbeitskräftemangel liegt auch hier die Lösung in der Technologie; in diesem Fall ist maschinelles Lernen die Antwort. In der Präsentation „Analytics Trends 2014“ hat Deloitte bereits auf einige interessante Punkte hingewiesen. Ein Beispiel ist, dass Manager bisher bei Entscheidungsprozessen Abstand vom maschinellen Lernen genommen haben. Begründet wurde das durch eine mangelhafte Grundlage aufgrund fehlender Hypothesen und menschlicher Erklärungen. Mittlerweile sind Datenprojekte jedoch häufig zu dynamisch für herkömmliche hypothesengestützte Analysen. Das erklärt, warum Unternehmen maschinelles Lernen zur Bewältigung des großen Volumens an verfügbaren multidimensionalen Daten mehr und mehr annehmen.

Daten können heutzutage zahlreiche Variablen aufweisen – Alter, Bildung, Einkommen, Kaufhäufigkeit usw. Eine Visualisierung ohne maschinelle Hilfe ist schwierig, da typischerweise nur drei Variablen berücksichtigt werden können. Maschinen hingegen können mithilfe mathematischer Methoden ganze Datenberge durchforsten, um Muster zu entdecken, die dann von Analysten zur Ermittlung von Trends untersucht werden. Das lässt sich auf Geschäftsstrategien übertragen, etwa auf die Ermittlung der geeigneten Zielgruppe für bestimmte Marketingkampagnen, um einen möglichst hohen ROI bei Werbeausgaben zu erzielen.

Stammdatenverwaltung (Master Data Management, MDM)

Da sich Analysten einer wachsenden Datenmenge gegenüber sehen, wird der Aspekt der Stammdatenverwaltung ebenfalls an Bedeutung gewinnen. Analysten müssen hier die Freiheit haben, mit Daten nach Belieben zu arbeiten. Andererseits muss die IT dazu in der Lage sein, diese Daten zu verwalten, um sicherzustellen, dass verschiedene Analysten denselben Schluss aus den vorliegenden Informationen ziehen. Dieser Prozess wird komplexer, wenn mehrere Quellen zusammengeführt und diese möglicherweise nicht angemessen in den Metadaten beschrieben werden.

Es wurde auf das Datenwachstum hingewiesen, aber es geht dabei nicht nur um die reine Menge der einzelnen Daten, sondern auch um die Anzahl der Datenquellen. Bereiche wie die sozialen Medien liefern Unternehmen heutzutage eine Fülle von Information, die sich Analysten in Echtzeit ansehen möchten. Der Schlüssel liegt hier in einer Data Governance, die der IT eine zentrale Kontrolle ermöglicht und gleichzeitig Analysten die nötige Flexibilität gewährt. Des Weiteren geht es um die organisationsweite Ausdehnung dieser Funktion auf ein „Selfservice“-Modell, bei dem Mitarbeiter auf die für ihre Rolle relevanten Unternehmensdaten zugreifen können.

Ein weiterer interessanter Aspekt dieses Trends besteht in der Bedeutung der Integration sowie der Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit. Aufgrund der besonderen Betonung kontextbasierter Systeme sind die Tiefe und Breite des Kontexts in höchstem Maße abhängig von der Datenerfassung, Datenqualität und Datenintegration aus mehreren Systemen. Etwaige Lücken in diesen Prozessen können das Gesamtbild unvollständig oder undeutlich erscheinen lassen, sodass der Nutzen des Kontexts für die Entscheidungsfindung abnimmt. Diese Lücken können ebenfalls einer Automatisierung der Entscheidungsunterstützung im Wege stehen, auf die intelligente Maschinen angewiesen sind. Hierdurch tritt wiederum das Thema Big Data auf den Plan. Maschinendaten und unstrukturierte Daten, wie etwa aus sozialen Netzwerken stammende Daten von Kunden, sollten für Unternehmen einen hohen Stellenwert haben – denn sie können zum Wachstum beitragen und den Umsatz stärken.

Fazit

Es wird auf jeden Fall interessant sein, zu beobachten, wie Unternehmen der „Data Challenge“ begegnen. Die Vorteile, die durch die angesprochenen Trends, möglich werden, sind vielfältig, aber auch nur dann, wenn Informationen allen Anwendern im Unternehmen zur Verfügung stehen und nicht nur Analysten oder der Führungsetage vorbehalten sind.

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