Die Data intelligence Offensive (DIO) hat sich zum Ziel gesetzt, dass Österreichs Digitalwirtschaft eine internationale Vorreiterrolle bei der intelligenten Nutzung von Daten einnimmt – durch Big Data Analytics, Predictive Analytics, Machine Learning und Deep Learning Classifications u.a. Leittechnologien. Brigitte Lutz ist Vizepräsidentin von DIO und die Data Governance – Koordinatorin der Stadt Wien, liebevoll auch als Wiens #OpenDataQueen bezeichnet.
Es liegt also nahe, bei der Vorbereitung des neuen Data Driven Business Factsheets 2021, das Confare in Zusammenarbeit mit Sphinx IT-Consulting veröffentlicht, Brigitte zu fragen, was es braucht, um den Weg zur datengetriebenen Organisation zu schaffen und welche Rolle Daten Ökosysteme dabei spielen.
Mit welchen Maßnahmen kann man die Awareness für die Chancen von Daten im Unternehmen steigern?
Damit Daten als Unternehmenswert gesehen werden, sind Maßnahmen „top down“ und „bottom up“ zu treffen: Wenn Daten durch die Verankerung in der Unternehmensstrategie die Aufmerksamkeit der Führungsebene genießen, dann werden auch die erforderlichen Aktivitäten für die Etablierung der Data Governance und eines ordentlichen Datenmanagements erfolgreich sein. Dazu gehören das interne Marketing für die eigenen Daten und entsprechende Schulungsmaßnahmen für alle MitarbeiterInnen.
Welche Methoden haben sich bewährt, um das Unternehmen auf dem Weg ins Data Business voran zu bringen?
Das Sichtbarmachen der Daten und das Zugänglichmachen in einem internen Datenkatalog ist eine Methode, den eigenen Datenschatz kennenzulernen und Ideen zu deren Nutzung zu entwickeln. Das Umdenken von tool-getriebenen zur datengetriebenen Prozessen ist ein Kulturwandel, dazu gehören Datenverständnis durch Aufbau von Knowhow im Datenmanagement und in der Datennutzung mit neuen Analyse-Methoden, beispielsweise des Machine Lerning und der Künstlichen Intelligenz.
Agilität und Geschwindigkeit sind oft entscheidend, wenn es darum geht aus Daten Nutzen zu ziehen. Welche Rahmenbedingungen sind dafür nötig?
Die interdisziplinäre Zusammenarbeit in gemischten Teams ist die Voraussetzung für eine agile Abwicklung. Durch die kürzeren Umsetzungszyklen gibt es schnellere Ergebnisse, die aber dennoch durch geeignete quality gates geprüft werden müssen.
Legacy Infrastruktur kann ein großes Hindernis auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen darstellen. Welche Modernisierungsschritte sind erforderlich? Wo beginnt man am besten?
Die Daten aus den Legacy Systemen zu „befreien“ könnte ein erster Schritt sein. Eine Priorisierung nach den meistgenutzen [Stamm]daten ist eventuell hilfreich. Durch Profiling der Daten und alternative Nutzungsmöglichkeiten via Data Warehouses und/oder Data Lakes, sowie Automatisierung, stehen neue, datengetriebene Möglichkeiten zur Verfügung.
Das datengetriebene Business hat viel mit Innovation und Experimentieren zu tun. Was braucht es um die notwendigen Freiräume und Spielwiesen dafür zu schaffen?
Es braucht „top down“ eine Unternehmensstrategie, die Innovation und die entsprechende Unternehmenskultur verankert und es zulässt, dass MitarbeiterInnen an diversen geeigneten Formaten teilnehmen. Der Blumenstrauß an Möglichkeiten ist ja bekannt, das können Innovationstage, interne Wettbewerbe, Awards, bis hin zu Innovation Labs in größeren Unternehmen sein. Wichtig ist, dass die jeweilige Führungskraft das eigene Team einbindet, innovative Formate initiiert und die MitarbeiterInnen ermuntert und mobilisiert, daran teilzunehmen.
Daten gewinnen an Wert, wenn man sie vernetzt betrachtet. Welchen Stellenwert haben Data-Ecosystems für Sie? Mit welchen Maßnahmen kann man solche Ecosysteme aufbauen?
Das Schlagwort „Aufbrechen von Datensilos“ muss umgesetzt werden. Dazu gehören Maßnahmen der Data Governance – es muss unter Berücksichtigung der rechtlichen Rahmenbedingungen eine klare Datenklassifikation vorgenommen werden, denn Daten sind nicht gleich Daten. Mit personenbezogenen Daten ist anders umzugehen als mit Daten, die bedenkenlos öffentlich zur Verfügung gestellt werden können und als Open Data einen wertvollen Beitrag in einem Daten-Ökosystem leisten können. Für die Vernetzung von Daten sind auch entsprechende Datenmodelle hilfreich, die beispielsweise Linked Data ermöglichen. Für effektive Daten-Ökosysteme müssen sich die entsprechenden Stakeholder vernetzen, denn die Verknüpfung der eigenen Daten mit externen Datenquellen macht ein wirkliches Daten-Ökosystem aus.
Welche Sicherheitsvorkehrungen sind notwendig, um das datengetrieben Geschäft voran zu bringen?
Zur Datenstrategie gehört nicht nur, die eigenen Daten qualitätsvoll zu verarbeiten, sondern auch zu regeln, wie mit Daten von anderen umgegangen wird und wie diese fair nutzbar gemacht werden können. Dazu gehören die gemeinsame Erarbeitung der rechtlichen, organisatorischen und technischen Rahmenbedingungen durch alle beteiligten Stakeholder in einem solchen Daten-Ökosystem. Besonders wichtig sind dabei naturgemäß Datenschutz und Datensicherheit.
Insbesondere durch Beachtung der „MyData“ – Prinzipien kann ein Daten-Ökosystem vertrauensvoll umgesetzt werden. Indem man alle Personen darüber bestimmen lässt, was mit ihren Daten geschehen darf, wird ein echter Datenfluss möglich – nach individueller freier Entscheidung und mit dem Ziel von Gleichgewicht, Fairness, Vielfalt und Wettbewerb in der digitalen Wirtschaft.
Alle Maßnahmen zur Datensicherheit und zum Datenschutz sind die Basis, um das Vertrauen der KundInnen und GeschäftspartnerInnen zu erlangen und behalten. Für mich gehört dazu auch die Datensouveränität und deren positive Wirkung auf Ökosysteme, die beispielsweise durch Dateninteroperabilität, offene APIs und die entsprechende sichere Infrastruktur hinwirken, damit alle Daten ohne den Verlust der NutzerInnenkontrolle nutzbar und wiederverwertbar sind.