Eine neue Generation von Datenmanagement- und Analysewerkzeugen ermöglicht es Unternehmen, die Auswirkungen ihrer Aktivitäten besser zu erkennen, vorherzusagen und zu messen. Diese Werkzeuge und Methoden werden jedoch nicht in vollem Umfang genutzt, was in der Regel auf schlechte Governance, unzureichende Datennutzung und eine fehlende Datenkultur zurückzuführen ist, so Jürgen Klein, Platform Lead Data & Analytics bei Prodware.
Erschwerend kommt hinzu, dass die meisten Unternehmen ihre Daten fragmentieren und isolierte Datenprozesse betreiben, die von Teams verwaltet werden, die nicht wirklich daran gewöhnt sind, Daten gemeinsam zu nutzen, oder dies beabsichtigen, und die nicht unbedingt die volle interne Unterstützung haben. Schlimmer noch, diese Daten sind oft in verschiedenen Dateien verstreut und werden selten aktualisiert.
“Der schöne Schlaf der Daten”
Es gibt zwei Fälle, in denen Daten schlecht genutzt werden. Der erste Fall betrifft die Entscheidungsfindung. Die meisten Entscheidungen werden auf der Grundlage umfangreicher Erfahrungen oder fundierter Vermutungen getroffen, auch wenn sich diese Erfahrungen oder Vermutungen als irrelevant erweisen können. Im zweiten Fall sind sich alle Teams einig und treffen eine Entscheidung und suchen dann nach Informationen und Daten, um diese Entscheidung zu untermauern, was nicht wirklich dazu führt, dass der Wert dieser Daten voll ausgeschöpft wird. Beide Situationen führen zu einem erheblichen Wettbewerbsnachteil gegenüber Unternehmen, die ihre Daten zum Sprechen bringen.
In der Regel stapeln sich die Daten, das neue schwarze Gold von heute, in den Datenbanken, aber die Unternehmen scheitern daran, diese Daten wirklich optimal zu verarbeiten, indem sie sie nur sehr oberflächlich mit Power BI-ähnlichen Tools nutzen. Hier ist definitiv ein Umdenken erforderlich, um über unsere konventionellen Grenzen hinauszugehen. Diese Werkzeuge sollten als Bausteine einer umfassenden Datenstrategie berücksichtigt, aber als Teil einer viel breiteren Datenwertschöpfungskette betrachtet werden.
Nehmen wir zum Beispiel ein Unternehmen, das seine Umsatzanalyse nach Umsatz pro Kunde, geografischem Gebiet und Zeitraum mit Hilfe einer Berichtsvorlage durchführt. Dieser Ansatz ist zwar relevant, bietet aber keinen tieferen Einblick in die Daten und ihre Analyse. Beispielsweise kann ein Unternehmen nicht messen, wie sich andere Arten von Datensätzen auf den Umsatz auswirken, z. B. Rohstoffkosten, Kundenfeedback zu neuen Produkten aus Beiträgen in sozialen Medien, Verkaufszahlen von Wettbewerbern, Website-Traffic, Wirtschaftsnachrichten usw. Das Unternehmen kann jedoch die Auswirkungen dieser Daten auf den Umsatz messen, indem es die Daten in einem Bericht zusammenfasst, der auf den Daten des Unternehmens basiert.
Beispiel Netflix: Mit intelligenter Datenanalyse näher am Kunden
Die Notwendigkeit, stets Kausalbeziehungen herzustellen oder Trends zwischen Datensätzen zu erkennen, ist sehr spezifisch für Unternehmen, die als “räuberische” Organisationen bekannt sind. Dies ist der Fall bei Netflix, das Rohdatensätze sammelt und analysiert, die auf den Präferenzen der Nutzer basieren: frühere Suchanfragen, Gewohnheiten, Entscheidungen, Bewertungen, Verweildauer usw. Die auf diese Weise gesammelten Daten tragen zur Schaffung eines positiven Kreislaufs bei (“Datennetzwerkeffekte”).
Mit anderen Worten: Je mehr Daten Netflix über seine Kunden sammelt und miteinander vergleicht, desto besser kann es sein Angebot anpassen und die Kundennachfrage mit Hilfe aller verfügbaren Daten besser bedienen. Darüber hinaus ermöglicht die Verarbeitung all dieser Datensätze die Entwicklung neuer Produkte (Deep-Dive-Segmentierung), vorausschauender Wartungsprogramme oder neuer Geschäftsmodelle (vom Verkauf von Produkten zum Verkauf von produktbezogenen Dienstleistungen). Netflix ist ein Beispiel für ein Unternehmen, das sich auf die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle spezialisiert hat.
Daten, die Mutter aller Tugenden
“Culture eats strategy for breakfast” ist ein Zitat von Peter Drucker, das besagt, dass die Strategie zum Scheitern verurteilt ist, wenn die Menschen nicht in die Datenstrategie einbezogen werden. In der Tat kann der Wunsch, verschiedene Datensätze miteinander zu verknüpfen, zu einer Diskrepanz zwischen den Vorstellungen des Managements über Daten und der Realität in der Praxis führen.
Obwohl es keine Patentlösung gibt, da jedes Unternehmen einzigartig ist, gibt es verschiedene Möglichkeiten, wie Daten besser verwaltet werden können. Generell setzt ein erfolgreiches Datenmanagementmodell voraus, dass alle Beteiligten von Anfang an die gleiche Sprache sprechen und klar ist, woher die Daten stammen und wie sie im Unternehmen verwendet werden. Darüber hinaus müssen verschiedene Schritte unternommen werden, um die Verfügbarkeit und Zugänglichkeit der Daten (Datendemokratisierung), die Rückverfolgbarkeit und die Qualität der Daten zu gewährleisten. Schließlich muss jeder verstehen, dass wir das verborgene Potenzial von Unternehmensdaten freisetzen müssen und dass die gemeinsame Nutzung von Daten ein echter Game Changer ist.
Die Unternehmensleitung muss nicht nur die technischen Ressourcen für den Datenabgleich bereitstellen, sondern auch einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen, verschiedene Initiativen unterstützen, auch wenn sie zunächst scheitern, und dafür sorgen, dass diese neue Datenkultur in allen Abteilungen akzeptiert wird. In der Zwischenzeit muss die Idee des Dateneigentums durch eine bestimmte Gruppe von Nutzern oder Unternehmen als ein Modell der Vergangenheit betrachtet werden.
“Zahlen sind zerbrechliche Wesen. Wenn man sie lange genug quält, gestehen sie alles” sagte Alfred Sauvy. Dieses Zitat passt perfekt auf Daten. Ohne ein gründliches Datenmanagement kann man keine fortschrittlichen analytischen Datenergebnisse erwarten. Die notwendige Gründlichkeit muss Schritt für Schritt mit allen Beteiligten aufgebaut werden.
Die Verknüpfung von Daten ist ein unbestreitbarer Beschleuniger, der nicht nur für Unternehmen, sondern für die Gesellschaft als Ganzes einen Mehrwert schafft. Es überrascht nicht, dass die fortschrittlichsten Volkswirtschaften wie die USA bereits einen mehrjährigen Aktionsplan zur Förderung von Architekturen und Governance-Mechanismen für die gemeinsame Nutzung von Daten aufgestellt haben. Die EU hat einen ähnlichen Aktionsplan mit dem Titel “Data Act 2022” vorgelegt. Die neuen Regelungen werden mehr Daten für die Weiterverwendung verfügbar machen und sollen bis 2028 ein zusätzliches BIP von 270 Milliarden Euro generieren. Der Data Act befasst sich mit den rechtlichen, wirtschaftlichen und technischen Problemen, die dazu führen, dass Daten nicht ausreichend genutzt werden.
Die Bedeutung der Verknüpfung von Daten, um ihren Wert freizusetzen, wird noch deutlicher, wenn man bedenkt, dass Daten selbst wie ein Knotenpunkt sind, an dem Kultur und Wirtschaft zusammentreffen. Eine völlig neue Version dessen, was Daten zu bieten haben, steht uns zur Verfügung, um die Welt um uns herum neu zu überdenken und zu schätzen, was sie zu bieten hat. Und ganz nebenbei können Daten zu einem Hebel (oder Werkzeug) der herrschenden Macht werden. Wie immer, wenn es um Macht geht, kann sie gut oder schlecht eingesetzt werden. Alles hängt davon ab, wer an der Spitze steht.
Autor: Jürgen Klein, Platform Lead Data & Analytics Prodware Deutschland AG.
Dieser Artikel wurde ursprünglich in News informatique veröffentlicht.
