Analytics Tools als Self-Service

Hier Selbstbedienung

Henrik Jörgensen ist Country Manager bei Tableau Software in Frankfurt und verfügt über umfassende Kenntnisse in den Bereichen Business Intelligence, Datenvisualisierung, Big Data, Security und Cloud Computing.
Möglichst vielen Mitarbeitern Zugang zu Daten und Analysetools verschaffen, abteilungsübergreifende Auswertungen fahren und Eigenschaften wie Neugierde und Eigenständigkeit fördern. Das ist die Essenz für den Aufbau eines datengetriebenen Unternehmens.

Analyse-Tools helfen Unternehmen, der wachsenden Datenflut Herr zu werden. Um deren Potenzial voll auszuschöpfen und die digitale Transformation in den Griff zu bekommen, sind jedoch weitere Schritte notwendig. Ziel sollte es sein, eine nachhaltig datengetriebene Unternehmenskultur zu etablieren.

Self Service kann es auch im Datenmanagement- und Analytics-Bereich geben.
Self Service kann es auch im Datenmanagement- und Analytics-Bereich geben.
Foto: dotshock - shutterstock.com

Unternehmen quer durch alle Branchen sammeln riesige Mengen an Daten, um sie anschließend zu be- und verarbeiten. Der wichtigste Prozess ist dabei die digitale Datenanalyse, die die an sich wertlosen Bits & Bytes in kostbare Informationen verwandelt. Der Markt für die entsprechenden Tools hat sich zu einem Milliardengeschäft entwickelt: Laut Ovum sollen die weltweiten Umsätze mit Data Anyltics in den nächsten Jahren rasant zulegen - von 1,7 Milliarden Dollar 2016 auf 9,4 Milliarden Dollar 2020. Offensichtlich ist die Botschaft in den Unternehmen angekommen, dass das systematische Auswerten und Analysieren von Daten wesentlich dazu beiträgt, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, schnellere Entscheidungen zu fällen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.

Doch der Einsatz von Analytics-Software reicht nicht aus, um das Potenzial der Daten voll auszuschöpfen. Um den Wandel zu einem datengetriebenen Unternehmen bewältigen zu können, müssen Unternehmen auch ihre Organisationsstrukturen und Prozesse entsprechend anpassen und ihre gesamte Firmenkultur an der Arbeit mit Daten ausrichten.

Schnellere Analysen durch Self-Service-Analytics

Dazu gehört zunächst, möglichst vielen Mitarbeitern einen zielgerichteten Umgang mit den für sie relevanten Daten zu ermöglichen und so die Analysen zu beschleunigen. In vielen Unternehmen sind herkömmliche BI-Anwendungen im Einsatz, mit denen oft nur versierte User aus der IT- oder BI-Abteilung umgehen können. Diese erstellen Analysen im Auftrag der Fachabteilungen, das heißt, sie bearbeiten deren Fragen mithilfe komplexer Programmiermethoden. Auf Basis der Ergebnisse erstellt der Datenanalyst dann einen statischen Bericht, der nach mehreren Abstimmungsschleifen schließlich in der jeweiligen Abteilung ankommt. Ein umständlicher und zeitraubender Prozess.

DISTRIBUTE Blockchain

DISTRIBUTE Blockchain

Trotzdem ist diese Methode hierzulande noch sehr verbreitet. Das belegt die Studie "Time is Money" von BARC (Business Application Research Center) unter 270 Unternehmen im deutschsprachigen Raum. Demnach arbeiteten 2016 im Schnitt nur 15 Prozent der Mitarbeiter eines Unternehmens mit einer Datenanalyse-Lösung. Entsprechend gering ist die Einbeziehung von Daten in Entscheidungen: Laut Umfrage lag der Anteil der Entscheidungen, die auf validen Daten basieren, gerade einmal bei 43 Prozent, in kleineren und mittleren Firmen sogar nur bei 37 Prozent.

Alternativen können einfach zu bedienende Analytics-Tools sein, mit denen nicht nur die IT- und BI-Experten, sondern auch Mitarbeiter ohne technische Vorkenntnisse und ohne Programmieraufwand Daten auswerten und visualisieren können. Mithilfe so genannter Self-Service-Analytics sind auch Fachabteilungen in der Lage, Reports zu erstellen, anstatt Experten damit zu beauftragen. Die Zeitersparnis ist enorm: Laut BARC warten Entscheider auf einen beauftragten Bericht bis zu einem Tag. Mit einem Self-Service-BI-Tool können sie einen großen Teil dieser Analysen selbst erarbeiten - in durchschnittlich 20 Minuten.

Auch die Experten von Gartner beobachten einen "Wandel von IT-zentrierten Berichtsplattformen zu modernen BI- und Analyse-Tools, die nicht nur wenigen Fachleuten, sondern vielen Mitarbeitern gezielte Analysen ermöglichen."

Daten für alle verfügbar machen, Silos abbauen

Voraussetzung dafür, dass möglichst viele Mitarbeiter ihre Daten eigenständig analysieren, ist natürlich, dass die Daten auch für sie verfügbar sind. Ideal ist eine offene und kollaborative Firmenkultur, in der die Fachbereiche ungehinderten Zugang zu allen für sie relevanten Daten erhalten. Dies mag manches Unternehmen anfangs Überwindung kosten - speziell im Hinblick auf sensible Daten. Themen wie Governance, Compliance und Datenschutz gewinnen dadurch zusätzlich an Bedeutung. Doch die freie Verfügbarkeit der Daten ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass möglichst viele Mitarbeiter darauf zugreifen und sie in ihre täglichen Entscheidungen einbeziehen können.

Wichtig ist zudem, dass die eingesetzte Analytics-Software Informationen aus unterschiedlichen Quellen integrieren kann. Neben den Datenmengen nimmt auch die Zahl der Datenquellen zu - nicht zuletzt durch den Siegeszug der Cloud.
Und der größte Nutzen für die Analyse lässt sich erzielen, wenn die Daten übergreifend ausgewertet werden. Das heißt: Einzelne Bereiche und Abteilungen sollten nicht länger siloartig mit den eigenen Datensätzen arbeiten, sondern diese in einen großen Datenpool integrieren. Das schafft eine Transparenz, die einen wesentlich strategischeren Ansatz in der Analyse ermöglicht.

Mit Daten Entscheidungen treffen

Eine datengetriebene Unternehmenskultur bedeutet zudem, dass die Analyse von Daten, ihre gezielte Verknüpfung zum Aufzeigen von Zusammenhängen und die neu gewonnenen Erkenntnisse zu jeder Zeit und überall gegenwärtig sind. Ob im großen Meeting oder im kleinen Kreis, ob im Management oder in der Fachabteilung: Alle Entscheidungen sollten auf fundierten Daten beruhen. Das schafft eine einheitliche Diskussionsgrundlage und hilft, endlos in die Länge gezogene Meetings zu vermeiden.

Statt einer textlastigen PowerPoint-Präsentation zu folgen oder sich durch Excel-Tabellen zu quälen, können die Teilnehmer während der Besprechung Fragen stellen und sich diese anhand der Daten sofort in Echtzeit beantworten lassen. Bei der gemeinsamen Analyse und Visualisierung von Daten sehen alle die Fakten und Zahlen auf einen Blick. Statt mit der Frage nach "Was" können sie sich gleich mit der Frage nach Ursachen und Hintergründen beschäftigen. Das führt zu schnelleren Entscheidungen, erleichtert die Zusammenarbeit - und steigert so die Produktivität.

Und schließlich sollte das Management alle Voraussetzungen dafür schaffen, um die datengetriebene Herangehensweise nachhaltig in den Köpfen der Mitarbeiter zu verankern. Unternehmen müssen nicht unbedingt neue Data Scientists einstellen, die zurzeit ohnehin schwer zu finden sind. Sie brauchen motivierte Mitarbeiter, die analytisch denken und Zusammenhänge hinterfragen können. Und dazu muss man sie nicht nur im Umgang mit Analyse-Tools und -Methoden, sondern auch in ihren analytischen Fähigkeiten schulen und dabei ihre Neugierde und Eigenständigkeit fördern. In einem datengetriebenen Unternehmen herrscht eine Kultur, in der sich solche Eigenschaften entfalten können und auch bei der Einstellung von neuen Mitarbeitern ein Auswahlkriterium darstellen.

Freie Datenverfügbarkeit, das Aufbrechen von Datensilos, datenbasierte Meetings - eine Analysekultur im Unternehmen zu etablieren, ist ein aufwändiger Prozess, der Zeit braucht. Und der nur funktioniert, wenn das Management voll dahintersteht.