Kommentar von Michael Krause, ThoughtSpot Warum die Nutzung externer Daten wichtiger denn je ist

Autor / Redakteur: Michael Krause / Nico Litzel

Daten waren noch nie so wertvoll wie heute. Im vergangenen Jahr waren datengetriebene Unternehmen erfolgreicher als Unternehmen, die Daten weniger effektiv nutzten. 2021 werden diejenigen, die externe Daten für zeitnahe Signale und umfassende Einblicke nutzen, ihre Wettbewerbsposition noch weiter ausbauen können.

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Der Autor: Michael Krause ist Customer Success Manager bei ThoughtSpot
Der Autor: Michael Krause ist Customer Success Manager bei ThoughtSpot
(Bild: ThoughtSpot)

Es gibt mehrere Gründe, warum 2021 das Durchbruchsjahr für externe Daten sein wird. Der Anbieter von „alternativen Daten“, Eagle Alpha, zählte zum Jahresende 1.400 Datensätze, die bis Ende 2021 auf 2.000 ansteigen sollen. Vor diesem Hintergrund überrascht es nicht, dass ein aktueller IDC-Bericht schätzt, dass mehr als die Hälfte der Daten, die Unternehmen für Analysen benötigen, extern sind. Schließlich hat der Wechsel in die Cloud den Datenaustausch einfacher, billiger und weniger fehleranfällig gemacht. Zum Beispiel ermöglicht die Snowflake Data Cloud und der Snowflake Data Marketplace (für den Konsum externer Daten) und Data Exchange (für die gemeinsame Nutzung) Unternehmen die gemeinsame Nutzung von Daten, ohne dass diese Daten verschoben werden müssen.

Das ist ein entscheidender Fortschritt bei all den unübersichtlichen, redundanten Datenbewegungen, wie sie bisher die Regel waren. Da immer mehr Unternehmen ihre Workloads in der Cloud ausführen, verfügen sie über die nötige Skalierung und sind in der Lage, auf Daten von Datenanbietern zu verweisen und diese Datensätze mit ihren internen Daten zusammenzuführen, ohne dass zusätzliche Datenbewegungen erforderlich sind.

Unternehmen nutzen oft bereits externe Daten wie Wetter, Stellenanzeigen und soziale Medien, um das Kundenverhalten oder die Planung der Lieferkette besser zu verstehen. Allerdings ist diese Datennutzung oft sehr ineffizient, da mehrere Abteilungen und Geschäftsbereiche ohne Absprache diese externen Datensätze beschaffen. Es ist keine Seltenheit, dass hier viel Geld für Datensätze ausgegeben wird, die bereits im Unternehmen in einer anderen Abteilung vorhanden sind. Hinzu kommt, dass bei vielen Unternehmen die Aufnahme, Aufbereitung und Analyse externer Daten oft noch manuell durchgeführt wird.

Nowcasting

Neuere Datenquellen die besser für kurzfristige Analysen geeignet sind, wie zum Beispiel Mobilitätsdaten, Kreditkartentransaktionen, Einstellungstrends oder Luftqualität, werden heutzutage noch viel zu wenig genutzt. Dabei ermöglichen diese das sogenannte Nowcasting. Im Gegensatz zum Forecasting werden mit Nowcasting aktuellen Situationen abgeschätzt (zum Beispiel um das aktuelle Infektionsgeschehen besser zu verstehen), wobei die verwendeten Daten nicht vollständig sein müssen.

Mit Nowcasting war der globale Schokoladenhersteller Hershey’s zum Beispiel in der Lage, seine Lieferkette während des Lockdowns besser zu steuern und den Umsatz trotz aller Schwierigkeiten um 5,5 Prozent zu steigern. Ebenso änderte Bacardi auf Grundlage aktueller externer Daten seinen Produktmix. Der kanadische Einzelhandelsriese Canadian Tire nutzte schließlich Daten über Fußgängerströme, Wetter, Verkehrsmuster und Verschiebungen in der Nachfrage nach Fahrrädern und Outdoor-Möbeln, um seinen Umsatz um 4,6 Prozent im Vergleich zum Vorjahr zu steigern. Unternehmen, die aktuellste externe Daten nutzen, um frühe Signale zu finden, übertreffen ihre Wettbewerber. Doch, nicht nur das. Die Daten eines Unternehmens sind mittlerweile oftmals mehr wert als das Unternehmensgeschäft. So werden die Daten von American Airlines höher bewertet als die Fluggesellschaft selbst.

Was bei der Nutzung von externen Daten schiefläuft

Um besser von externen Daten profitieren zu können, müssen Unternehmen zunächst einige grundlegende Aufgaben lösen, falls sie das noch nicht getan haben. Das Aufbrechen von Datensilos innerhalb des Unternehmens, Data Governance und Master Data Management – all das hilft dabei, die internen Daten eines Unternehmens zu katalogisieren und die wichtigsten Bereiche zu identifizieren. Dieser Prozess sollte idealerweise automatisiert werden. Außerdem haben viele Unternehmen immer noch keinen Chief Data Officer (CDO), der für die Datenprozesse verantwortlich ist. Und selbst in Zeiten digitaler Transformationsinitiativen gibt es immer noch einige Unternehmen, die Daten nicht als Asset, sondern als Kostenfaktor betrachten. Das muss sich ändern. CDOs mit Einblick in die Datenprozesse können Unternehmen nicht nur viele Kosten für redundante Datenkäufe ersparen, sondern auch die vielseitige Nutzung der Daten im gesamten Unternehmen sicherstellen.

Doch selbst wenn Unternehmen ihre internen Daten in den Griff bekommen und die Stelle des CDO besetzen, müssen sie sich darüber im Klaren sein, dass das Mapping interner Daten mit externen Daten keine einfache Aufgabe ist. Während unserer virtuellen Anwenderkonferenz Beyond 2020 wurde dieses Thema mit Datenexperten von Eagle Alpha, Forrester und Snowflake diskutiert. Es herrschte Einigkeit darüber, dass die traditionelle Datenpipeline aufgebrochen werden und so viel wie möglich in diesem Daten-Mapping-Prozess automatisiert werden muss. In diesem Zusammenhang werden neue Dienste von Drittanbietern entstehen, die die internen Daten eines Unternehmens mit den am besten passenden externen Quellen mappen.

Tipps für die Nutzung externer Daten

Folgende vier Tipps können Unternehmen weiterhelfen, die bereits jetzt etwas tun möchten, um besser von externen Daten zu profitieren:

  • Kreatives Hinterfragen von Frühindikatoren und neuen Datenquellen, um herauszufinden, welche Signale besser geeignet sind, um aktuelle Einsichten in das Kundenverhalten, die Lieferkette und sich schnell ändernde Geschäftsfragen zu liefern.
  • Konsolidieren der externen Datenkäufe unter dem CDO, um die Kosten zu minimieren und den Nutzen im gesamten Unternehmen zu maximieren.
  • Es empfiehlt sich, realistisch in Bezug auf die Datenaufbereitung, die für die Zusammenführung externer und interner Daten erforderlich ist, zu sein und nach Optionen zu suchen, die Datenkonkordanz mithilfe von erweiterter Datenaufbereitung und Crowdsourcing von Stammdaten beinhalten.
  • Für die Monetarisierung und gemeinsame Nutzung von Daten über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg sollten Unternehmen sich über die verschiedenen Optionen von großen Datenmarktplatzanbietern wie Snowflake und Amazon, aber auch von reinen Anbietern wie Harbr und Dawex, informieren.

Die Tatsache, dass die Daten von American Airlines höher bewertet werden als die Fluggesellschaft selbst, ist erst der Anfang. Da neben den typischen Daten-Start-ups jetzt auch immer mehr große Unternehmen beginnen, ihre Daten zu monetarisieren oder Datenpartnerschaften aufzubauen, wird das Beste noch kommen. Das sind rosige Aussichten für Unternehmen, denn es gibt keine Abteilung, keinen Geschäftszweig, der nicht von externen Daten profitieren würde!

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