Um die Fragen von heute zu beantworten, benutzen viele Unternehmen noch immer Tools von gestern. So haben ältere Tabellenkalkulationssysteme nach wie vor einen Platz in der Geschäftswelt – zumeist in der allgemeinen Verwaltung. Tabellenkalkulationen sind jedoch nicht ausgereift genug, um zeitnah zuverlässige Erkenntnisse zu bieten. Sie können nicht ohne Weiteres Geoanalysen ermöglichen, Prozesse automatisieren oder große Datasets verarbeiten. Über verschiedene Abteilungen verteilte Produkte machen es Unternehmen schwer, auf Daten zuzugreifen, sie vorzubereiten und zu analysieren. Oftmals sind dafür auch manuelle Übergaben und andere zeitaufwendige Schritte erforderlich.
Low-Code-No-Code-Cloud-Analytics-Lösungen bieten Unternehmen die Möglichkeit, für ihre Analysen mehrere Datenquellen in einen einzigen Datenspeicher zu integrieren. Über Datenpipelines lassen sich interne als auch externe Quellen extrahieren und in Ziele wie ein Cloud Data Warehouse oder einen Cloud Data Lake laden. Mitarbeitende in den Unternehmen können dann sich wiederholende Analyseaufgaben automatisieren, um den Erkenntnisgewinn zu skalieren. Außerdem lassen sich die analytischen Workflows durch demografische, firmografische und räumliche Daten von Drittanbietern optimieren oder mithilfe bestimmter Programmierschnittstellen für andere Anwendungen erweitern.
Ein weiterer entscheidender Vorteil von Low-Code-No-Code-Tools: Sie ermöglichen die Analyse von Daten auch ohne Kompetenzen als Data Scientist und helfen Unternehmen, schnellere und intelligentere Entscheidungen zu treffen, was gerade in Zeiten von Fachkräftemangel und wirtschaftlicher Unsicherheit zum Erfolgsfaktor werden kann. Denn oft bleibt eine wesentliche Ressource in Unternehmen ungenutzt: die eigenen Knowledge Worker. Diese Fachkräfte verfügen über das einzigartige, spezifische Fachwissen, um Probleme aus dem Geschäftskontext heraus anzugehen.
Wenn möglichst viele Mitarbeitende aus unterschiedlichen Arbeitsbereichen Zugang zu datengestütztem Arbeiten erhalten, ergeben sich mehrere Vorteile: Fachbereiche abseits der Data Scientists werden befähigt, eigenständig datengestützte Entscheidungen zu treffen. Die Data Scientists selbst können sich währenddessen auf wegweisende Pilotprojekte konzentrieren und damit das Unternehmen weiter voranbringen. Wichtig zu verstehen ist dabei, dass die Knowledge Worker aus den verschiedenen Bereichen die Experten für Details sind. Sie erkennen und interpretieren Veränderungen auf der Mikroebene – dagegen haben die Data Scientists die Makrotrends im Blick.
Neue Technologien zur Nutzung der riesigen gesammelten und erstellten Datenmengen einzuführen, ist meist der einfache Part. Die eigentliche Nutzung dieser Tools und die Umsetzung eines durch Veränderungsmanagement geleiteten Kulturwandels zum datengetriebenen Unternehmen sind die schwierigsten Faktoren. Und oftmals genau die Faktoren, die auch langfristig am schwersten umzusetzen sind. Denn der Prozess, Daten zu nutzen, um hinter die Kulissen zu blicken, beginnt mit den Menschen. Er beginnt damit, Menschen auf das, was möglich ist, aufmerksam zu machen und sie dafür zu begeistern. Weg von manuellen, sich wiederholenden Datenaufgaben hin zu Aufgaben mit einem höheren Return on Investment, die besser auf ihre menschliche Kreativität zugeschnitten sind.
Letztendlich wird es daher auf eine Kombination aus Low-Code-No-Code-Cloud Analytics-Lösungen und verstärkten Investitionen in Datenkompetenz sowie Weiterbildung hinauslaufen. Data Analytics wird dadurch nicht mehr nur den spezialisierten Beschäftigten im Unternehmen vorbehalten sein, sondern überall und von jeder Person eingesetzt. Um eine fundierte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen zu ermöglichen, muss der Prozess zur Generierung von Daten und Erkenntnissen für jede Person auf jedem Qualifikationsniveau demokratisiert werden. Diese durch automatisierte Analysen erweiterte Entscheidungsintelligenz hilft, vorhandene Daten zu erfassen und daraus Trends für die Entscheidungsfindung zu ermitteln. Zusammen mit menschlicher Kreativität und der Fähigkeit, Muster zu erkennen, haben Unternehmen dann die perfekte Kombination, um die Zukunft zu prognostizieren.
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