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Warum wir lernen müssen, Daten zu lesen

2016 war das Jahr von Big Data [1]: Egal ob Connected Car, Smart Cities [2] oder Industrie 4.0 [3] – das Internet der Dinge (IoT [4]) ist in weite Teile unserer Gesellschaft vorgedrungen und lässt die Zahl an digitalen Daten heute nahezu ins Unendliche steigen – eine Datenmenge, die Unternehmen verschiedenster Branchen vor große Herausforderungen stellt. Wer den Überblick behalten und den Wert seiner Daten nutzen möchte, muss sie analysieren und interpretieren. Das wissen die meisten Unternehmen, und doch hapert es häufig noch an der richtigen Umsetzung.

Die Folge: Die Anzahl an Daten wächst schneller als unsere Fähigkeit, sie für den Unternehmenserfolg zu nutzen. Ressourcen bleiben ungenutzt und entscheidende Zusammenhänge zwischen den Daten unentdeckt – was bleibt, ist ein vages Vertrauen in die Daten und das Bauchgefühl, von dem sich heute noch zu viele Mitarbeiter in wichtigen Entscheidungssituationen leiten lassen.

Damit Unternehmensprozesse ganzheitlich und in Echtzeit ausgewertet und optimiert werden können, müssen Mitarbeiter aller Abteilungen Zugriff auf und ein Verständnis für Visual Analytics haben – nicht nur die Führungsebene. Self-Service-BI ist ein Konzept, das immer mehr Unternehmen für sich entdecken: Eine immer höhere Anzahl von Mitarbeitern wird in die Lage versetzt, mit BI-Lösungen abteilungsspezifische Datensets selbst auszuwerten.

Daten (Shutterstock/BeeBright). [5]

Was dabei häufig fehlt, ist die Fähigkeit, Daten richtig zu lesen, sie zu verstehen und in Beziehung zueinander zu setzen. Self-Service-BI heißt also auch, dem Mitarbeiter die nötige Unterstützung zu geben, seine Analyseergebnisse zu verstehen und zu interpretieren.

Das geht gerade am Anfang nicht ohne BI-Experten, die in Einführungen und Trainings eine Hilfe zur Selbsthilfe und Tipps im Umgang mit Daten geben. Mitarbeiter müssen Daten lesen lernen – diesen Vorsatz sollten alle fassen, die mit Business Intelligence [6] ihren Unternehmenserfolg vorantreiben möchten.

1. Das Datenmanagement wird hybrid

2017 wird also nicht nur eine höhere Adaption von Self-Service-BI in Unternehmen bringen und einer steigenden Anzahl von Mitarbeitern den Zugang zu und das Verständnis von Daten ermöglichen. Es wird auch ein Jahr sein, in dem Data Scientists gefragter denn je sein werden [7] – um Self-Service-BI für mehr Mitarbeiter zu ermöglichen. Doch auch andere Themen werden die Nutzung von Daten im kommenden Jahr beeinflussen: Das Datenmanagement wird hybrid

Ein Trend, der bereits in diesem Jahr zu beobachten ist und im kommenden Jahr an Bedeutung gewinnen wird, ist Cloud Computing: Immer mehr Daten finden ihren Weg in die Cloud, wo sie allen Mitarbeitern – egal wann und von wo aus sie darauf zugreifen – zur Verfügung stehen. Datensets können so schneller und flexibler im Team ausgetauscht werden, was die Effizienz von Unternehmensprozessen steigert. Mit den Daten wandern aber auch Anwendungen und Programme in die Cloud – so auch BI-Lösungen, die dafür sorgen, dass Unternehmen ihre Daten im nächsten Jahr auch in der Cloud analysieren und visualisieren können.

Gleichzeitig werden Unternehmen aber auch weiterhin auf On-Premises setzen – nicht zuletzt, weil eine Vielzahl der Daten schlichtweg dort noch liegt. Entstehen werden deshalb hybride Modelle und Multi-Plattformen, das heißt die Workloads finden zwischen Clouds und lokalen Umgebungen statt.

2. Klasse statt Masse – die richtige Auswahl der Daten macht’s

Big Data – der Name ist Programm: Unternehmen sammeln heute große Datenmengen und gehen davon aus, dass die Analyse möglichst umfangreicher Datensets auch entsprechend umfangreiche Einblicke in Unternehmensprozesse gewährt. Doch diese Annahme ist irreführend: Daten müssen präzise ausgewählt und miteinander in Beziehung gesetzt werden, damit umfangreiche und sichere Erkenntnisse aus deren Analyse gezogen werden können. Big Data wird nicht selten zu Small Data, damit Kontexte verstanden und ein Mehrwert aus den Daten geschöpft werden kann.

(Bild: Shutterstock.com/NicoElNino) [8]

Auch können durch die Analyse gezielt ausgewählter Datensets nicht nur Anreize für die Optimierung von Geschäftsprozessen entstehen, sondern auch für die Optimierung der Daten selbst: Oftmals erkennen Unternehmern erst bei der Analyse von Daten deren tatsächliche Qualität. So erscheinen zum Beispiel Datensätze als widersprüchlich, weil einem Mitarbeiter zuvor ein Fehler bei der Dateneingabe unterlaufen ist. Falschinformationen können mit BI schneller erkannt und aus dem Weg geräumt werden – das schafft Transparenz und steigert die Datenqualität.

3. Self-Service-BI – Datenanalyse für jedermann

Self-Service-BI wird sich im nächsten Jahr vermehrt durchsetzen: 2017 werden immer mehr Anwender – insbesondere solche, die keine BI-Expertise haben – einen Zugang zu Datenanalyse haben. Denn Business Intelligence-Lösungen werden nicht nur leichter und intuitiver bedienbar sein. Die flächendeckende Nutzung wird auch dadurch begünstigt, dass Software für die Datenanalyse kostengünstiger oder zum Teil kostenfrei sein wird.

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Auch die Cloud wird einen großen Beitrag dazu leisten, dass immer mehr Anwender BI im Self-Service nutzen: Daten können auf Anhieb analysiert und visualisiert werden, ohne vorher eine Installation einer BI-Lösung durchführen zu müssen. Gerade für Kleinunternehmen und Mittelständler wird BI in der Cloud eine valide Option. Auch profitieren Nutzer verstärkt von sogenannten “Freemium”-Modellen, wodurch die Barrieren zur Nutzung von Datenvisualisierung immer mehr wegfallen. Je mehr Personen sich mit Analysen befassen, desto mehr können Datenkompetenz und die Selbstverständlichkeit zur Nutzung von Datenanalyse wachsen.

Data Science (Bild: Big Data/Shutterstock) [9]

Ein weiterer Vorteil von Self-Service-BI: Mitarbeiter werden Reports schnell und einfach in den BI-Lösungen selbst erstellen und von Datastorytelling profitieren – Excel-Tabellen dagegen um ihre Daseinsberechtigung kämpfen. Blanke Zahlen werden von anschaulichen Visualisierungen abgelöst, anhand derer Mitarbeiter ihre Daten und Ergebnisse präsentieren. Und das nicht nur im Bereich Self-Service-BI: Überall im Unternehmen, wo Informationen kursieren, werden Visualisierungen eine immer größere Rolle spielen – und damit nicht nur Analyseergebnisse, sondern die Daten selbst illustrieren.

Cloud Analytics, Small Data und Self-Service-BI – alle Trends werden nur dann zur Unternehmensrealität, wenn Mitarbeiter Daten lesen lernen – darauf wird es 2017 ankommen. Denn nur dann können neue, intuitive Technologien auch diejenigen ins Boot holen, für die Business Intelligence bisher ein Fremdwort war – und überall und jederzeit auch von Mitarbeitern, die unterwegs sind, nutzbar sein.

Um diese Technologien an den Mann zu bringen und weiterzuentwickeln, wartet der Arbeitsmarkt 2017 auf neue Datenspezialisten – erst dann kann das kommende Jahr zu einem rundum datengetriebenen werden. Und für Unternehmen zu einem rundum erfolgreichen.