Die falschen Mitarbeiter, die falschen Prozesse, die falschen Daten, die falsche Technologie … die Liste an Gründen, warum ein Unternehmen noch nicht den Weg ins Data Driven Business schafft, ist vielfältig. Da gibt man schnell auch wieder auf. Dass es nicht dazu kommt, haben sich unter anderem die Experten der Data Intelligence Offensive auf die Fahnen geheftet. Stefan Gindl ist Senior Data Scientist/Senior Researcher bei den Research Studios Austria.
Auch in diesem Jahr unterstützt uns Stefan beim Gestalten des Confare Data Driven Business Factsheets 2021, das wir in Zusammenarbeit mit Sphinx IT-Consulting in Kürze veröffentlichen werden.
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Mit welchen Maßnahmen kann man die Awareness für die Möglichkeiten von Daten im Unternehmen steigern?
Es ist wichtig, dass die Initiative möglichst breit im Unternehmen mitgetragen wird. Die Use-Cases müssen klar definiert, der Benefit eindeutig herausgearbeitet, und eine strukturierte Roadmap vorgelegt werden. Die beteiligten Mitarbeiter*innen können sich so leichter mit dem Datenvorhaben identifizieren und erkennen rasch, wie der Nutzen aus dem Projekt entsteht.
Welche Methoden haben sich bewährt, um das Unternehmen auf dem Weg ins Data Business voran zu bringen?
Der wichtigste Aspekt hier ist die Verfügbarkeit des notwendigen Know-Hows. Speziell im Bereich Data-Science ist es unerlässlich, über genaues Methodenwissen und Analysewerkzeuge zu verfügen. Andernfalls können erste Misserfolge schnell verallgemeinert werden und zum Aufgeben verleiten. Unternehmensintern kann Wissensaufbau und Know-How-Akquise durch eine geeignete Schulungsstrategie oder das Anwerben von skilled Professionals bewältigt werden. Eine andere Möglichkeit besteht darin, zusammen mit einem starken Partner ein Initialprojekt zu starten um darin Use-Cases zu entwickeln und geeignete Analysemethoden abzuleiten. Das Studio Data Science der Research Studios Austria Forschungsgesellschaft (www.researchstudio.at/) steht genau als solcher Partner zur Verfügung: im Rahmen von ko-finanzierten Forschungsprojekten kann die bestehende Datenlage eingeschätzt, Use-Cases entwickelt, Methoden identifiziert, und erste Prototypen entwickelt werden. Das Unternehmen erhält dadurch Zugriff auf professionelles Wissen, um die eigenen Anwendungen bestmöglich umzusetzen und das Optimum an Wert aus den Daten zu schöpfen.
Agilität und Geschwindigkeit sind eine wichtige Voraussetzung um in einer Digitalen Welt zu bestehen. Welche Rahmenbedingungen sind dafür nötig?
Auf der einen Seite können hier die Beseitigung bürokratischer Hürden für den einfachen Zugang zu Daten sowie der Einsatz moderner Data-Engineering und Data-Science-Methoden und -Technologien genannt werden. Andererseits gibt es prozedurale Prozesse, die speziell auf Agilität und Geschwindigkeit ausgelegt sind. Ein oftmals genanntes Beispiel ist hier agiles Development, das das klassische Wasserfallmodell aufbricht und Möglichkeit schafft, neue Anforderungen oder Kundenwünsche in den Softwareimplementierungsprozess miteinzubeziehen.
Legacy Infrastruktur kann ein großes Hindernis auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen darstellen. Welche Modernisierungsschritte sind erforderlich? Wo beginnt man am besten?
Legacy-Infrastrukturen können oftmals nicht ohne Weiteres ersetzt werden. In solchen Fällen ist es hilfreich, Tools zu verwenden, die kein Ersatz der Legacy-Infrastruktur darstellen, sondern ein Organisationshilfsmittel. Dazu gehören beispielsweise Datenkataloge. Mit Hilfe von Datenkatalogen können Unternehmen ihre Daten katalogisieren und organisieren. Sie schaffen damit eine zentrale Anlaufstelle, mit der im Unternehmen unterschiedliche Daten gelistet und von den Mitarbeiter*innen leicht aufgefunden werden. Sie stellen damit ein Werkzeug dar, das den Zugriff auf Daten signifikant erleichtert.
Das datengetrieben Business hat viel mit Innovation und Experimentieren zu tun. Was braucht es um die notwendigen Freiräume und Spielwiesen dafür zu schaffen?
Ein wichtiger Aspekt ist die Schaffung einer akzeptierten Fehlerkultur. In einer dynamischen und schnelllebigen Umgebung wie der datengetriebenen Wirtschaft gibt es viele Wege und Einbahnstraßen, die nicht zum Ziel führen. Es ist wichtig, solche Versuche nicht als Misserfolge zu interpretieren, sondern als Möglichkeiten, für die Zukunft daraus zu lernen. Weiters besteht die Möglichkeit, mit einem Forschungspartner ein Pilotprojekt zu starten, um die vorhandene Datenmenge und Qualität einzuschätzen und geeignete Werkzeuge und Bewertungsmethoden auszuwählen. Als Partner steht dafür z.B. das Studio Data Science der Research Studios Austria (www.researchstudio.at/) zur Verfügung. Das Studio stellt nicht nur das geeignete theoretische Methodenwissen bereit, sondern unterstützt auch bei der praktischen Umsetzung, z.B. die Durchführung von Analysen oder die Implementierung von lauffähigen Prototypen.
Daten gewinnen an Wert, wenn man sie vernetzt betrachtet. Welchen Stellenwert haben Data-Ecosystems für Sie? Mit welchen Maßnahmen kann man solche Ecosysteme aufbauen?
Data-Ecosystems schaffen Mehrwert, indem sie Zugang zu Daten schaffen, die normalerweise außerhalb der Reichweite des eigenen Unternehmens liegen. Dadurch fungieren sie als Lieferanten von externen Datenressourcen, die mit den eigenen Datenbeständen verschmolzen und aggregiert werden können. Auf diese Weise können neuartige Erkenntnisse geschaffen werden, die ohne das Aufbrechen des unternehmensinternen Datensilos nicht möglich gewesen wären. Initiativen wie das H2020-Projekt TRUSTS (www.trusts-data.eu/) oder GAIA-X schaffen die Infrastruktur, mit Hilfe derer sich Organisationen leicht mit anderen Datenlieferanten verbinden können. Dies ermöglicht es einerseits, Zugriff auf neu, bisher nicht genutzte Datenquellen zu bekommen. Andererseits entstehen durch den Handel mit unternehmenseigenen Daten neue Wertschöpfungsmöglichkeiten.
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