Datenanalyse hängt nicht nur von der Software, sondern auch von den Rahmenbedingungen ab. Herausforderungen sind die Datenqualität und die Kompetenzen der Analysten. Sage nennt aktuelle Trends, von denen Unternehmen profitieren können.
Der Nutzen und die Analyse von Daten sind in den vergangenen Jahren ins Zentrum der Aufmerksamkeit gerückt. Laut Gartner gehört Datenanalyse mit 36 Prozent zu den Game-Changer-Technologien, die aus der Pandemie gestärkt hervorgehen – und liegt damit deutlich vor Künstlicher Intelligenz mit 24 Prozent. Es handelt sich dabei nicht um einen Technologie-Hype. Vielmehr verdeutlicht diese Entwicklung, welches enorme Potenzial in Daten steckt. Nachdem viele Branchen im vorigen Jahr mit wechselnden Bedingungen zurechtkommen mussten, versprechen Daten mehr Orientierung in der Unternehmensstrategie.
In der IT werden Daten zum Wegbereiter für Innovation, zum Beispiel, um den Kunden und seine Bedürfnisse besser zu verstehen. Die Arbeit mit Daten wird aber nicht nur von den Informationen selbst und den Analysetechnologien beeinflusst, sondern auch von Rahmenbedingungen. Der Standardsoftwerker Sage nennt sieben Beispiele dafür.
1. Der Chief Data Officer ist im Kommen
Während sich der CIO (Chief Information Officer) um die Technologie-Assets kümmert, ist der Chief Data Officer für die Informations-Assets zuständig. Als Verantwortlicher für die Datenpriorisierung und -orchestrierung berät er die Entscheidungsträger im Unternehmen mit den aus Daten gewonnenen Erkenntnissen und sorgt dafür, dass sich diese auch in der Unternehmensstrategie und allen geschäftsrelevanten Entscheidungen wiederspiegeln.
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Artikel
4 + 8 Gründe, weshalb sich Unternehmen bei schlechter Datenqualität ausbremsen lassen |
| Autor: | Alex Ron und Jost Enderle, Competence Center Datenmanagement der Trovarit AG | |
| Erschienen: | 2019-10-10 | |
| Schlagworte: | Business Software, Datenmanagement, Datenqualität, Digitalisierung | |
| „Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts“, bemerkte unsere Bundeskanzlerin bereits 2015. Solche oder ähnliche Sätze sind in den letzten Jahren immer häufiger zu hören. In der Tat bilden Daten das Fundament der digitalisierten Wirtschaft und dienen als Treibstoff für neue Dienstleistungen, neue Kundenzugänge, neue Preismodelle und neue Ökosysteme (Otto und Österle 2016). Für Unternehmen sind insbesondere die Stammdaten, die kritischen Geschäftsobjekte wie Produkte, Lieferanten, Kunden oder Mitarbeiter des Unternehmens ein wertvolles Gut. Daten können jedoch bei nachlässiger Handhabung auch in der Qualität leiden. Tippfehler bei der manuellen Dateneingabe, Fehler beim automatisierten Datenimport, doppeltes Vorhandensein von Daten (Dubletten) oder veraltete Daten sind Wasser im Tank für jeden Datenbestand. | ||
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2. Datenkompetenz aufbauen und stärken
Datenkompetenz (Data Literacy) bedeutet nicht, jeden Mitarbeiter zum Datenwissenschaftler auszubilden. Es geht vielmehr um ein allgemeines Verständnis für Daten: Welche Bedeutung haben sie für das Unternehmen? Welche konkreten Ziele verfolgt die Datenanalyse? Mit einer umfassenden Datenkompetenz stellt ein Unternehmen sicher, dass alle Stakeholder ein gemeinsames Ziel haben. Damit lässt sich vermeiden, dass einzelne Abteilungen Datensilos bilden und unterschiedliche, womöglich konkurrierende Datenstrategien verfolgen.
3. Datendemokratisierung: Zugriff für alle
Mit der Datenkompetenz gewinnt auch die Datendemokratisierung an Bedeutung. Wenn alle Abteilungen eines Unternehmens ein Verständnis für Daten entwickeln sollen, sollten diese möglichst einfach für so viele Mitarbeiter wie möglich zugänglich sein. Dazu gehört auch, dass alle stets auf die gleichen aktuellen Daten zugreifen. Vereinfacht wird dies durch die Cloud. Visualisierungssoftware macht die Daten dabei auch für Nicht-Datenwissenschaftler verständlich und erleichtert den Umgang damit.
4. Permanentes Lernen auf Datenbasis
Erfolgreiche Unternehmen haben sich daran gewöhnt, ihre Entscheidungen anhand von Daten zu treffen. Das kann ganz simpel auf der Unternehmenswebsite anfangen: Verfahren wie das A/B-Testing fordern ein „positives Scheitern“, also schnelle Tests, was beim Kunden wirklich ankommt und was nicht. Das unterstützt ein permanentes Lernen auf Datenbasis. Die typischen Fragen dabei: Welche Variante des Check-out-Prozesses bringt mehr Umsatz? Welches Konfigurationstool bevorzugen die Kunden?
5. Data Privacy ist unverzichtbar
Angesichts der zentralen Rolle von Daten für den Unternehmenserfolg wird es umso wichtiger, diese zu schützen. Gleiches gilt für die Privatsphäre derer, die sie zur Verfügung stellen – beispielsweise Kunden. Datenlecks können nicht nur den Ruf eines Unternehmens schädigen, sondern auch den Betrieb empfindlich stören, wenn zum Beispiel interne Datenbanken externen Angriffen ausgesetzt und gehackt werden. Gleichzeitig führen Verletzungen der Privatsphäre, die Unternehmen angesichts komplexer Rahmenbedingungen wie der europäischen Datenschutzverordnung leicht unterlaufen können, oft zu kostspieligen Abmahnungen. Data Privacy ist daher ein sehr aufwändiges und kein einfaches Thema. Unternehmen sollten es daher von Anfang an zentral in ihrer Strategie verankern.
6. Eigene Daten gewinnen an Bedeutung
Cookies werden auf Unternehmenswebsites oft zum Aufzeichnen und Analysieren von Besucherdaten genutzt. Durch strengere Datenschutzrichtlinien und technologische Veränderungen in den Webbrowsern werden Cookies aber bald Geschichte sein. Dadurch wird sich die Art und Weise, wie Unternehmen für sich und ihr Portfolio werben, grundlegend verändern. Selbst generierte Daten – also solche, die abseits der großen Suchmaschinen und Social-Media-Kanäle gewonnen werden – sowie Informationen, die etwa Geschäftspartner zur Verfügung stellen, werden für die eigenen Kommunikations- und Vertriebskanäle an Bedeutung gewinnen.
7. Datenwissenschaftler bleiben begehrt
Auch wenn Datenanalyse-Software beim Umgang mit Daten hilft – Data Scientists sind und bleiben äußerst wertvoll für Unternehmen. Entsprechend umworben sind diese Fachkräfte am Arbeitsmarkt. Mitarbeiter mit Kompetenzen im Bereich Data Analytics werden für Unternehmen zunehmend zu einem Erfolgs- und Wettbewerbsfaktor. Schließlich bauen Verantwortliche in Betrieben künftig ihre Entscheidungen in zunehmendem Maße auf der Analyse und Interpretation von vorhandenen Datenmaterial auf und setzen diese idealerweise mit externen Marktinformationen in Korrelation.
„Daten werden künftig das Bauchgefühl ersetzen“, erläutert Oliver Henrich, Vice President Product Engineering bei Sage. „Es geht hierbei nicht nur um die Analyse und Prognose von Entwicklungen an den Finanzmärkten. Produzierende Unternehmen können anhand von Daten die Nachfrage nach bestimmten Produkten sehr genau vorhersagen. Dadurch lassen sich Material- und Personalbedarfe prognostizieren und zudem Markttrends antizipieren.“ Die Folge seien Wettbewerbsvorteile gegenüber den Marktbegleitern. Intelligente Software-Systeme leisten hierbei einen wichtigen Beitrag. Unverzichtbar seien aber auch die passenden Spezialisten, die aus den maschinell erstellten Analyseergebnissen, die richtigen Schlussfolgerungen für die strategische Ausrichtung und die operativen Prozesse ihres Unternehmens ziehen. Jürgen Frisch
