Wolfgang Kobek ist SVP EMEA beim Data-Analytics-Spezialisten Qlik und begleitet zahlreiche Unternehmen dabei, aus den vorhandenen Daten Werte zu schaffen. Dabei stösst man immer wieder auf ähnliche Hindernisse, die es zu überwinden gilt.
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„Data is the new oil“, sagen die Analysten von Gartner. Aber welches sind die wirklich wertvollen Datenschätze des Unternehmens? Wieviel davon wird bereits gut genutzt? Welche Potenziale gilt es noch zu heben?
Der größte Teil aller Daten in den Unternehmen bleiben, wie IDC berichtet, ungenutzt und werden niemals analysiert. Der Grund: Sie befinden sich weit verstreut in Data Lakes, Streaming-Systemen, Datenbanken, Data Warehouses, Mainframe-Systemen oder Cloud-Quellen. Um deren Potenziale erschließen zu können, müssen die Datensilos aufgebrochen und die Rohdaten mit Hilfe von Echtzeit-Datenintegrations-Tools zu verwertbaren, analysefertigen Daten zusammengeführt und aufbereitet werden. Wer diese Infrastrukturhürden überwindet und mit automatisierter Datenverfügbarkeit arbeitet, erhält Daten-Pipelines „ohne Leck“, in die sämtliche Daten in Echtzeit einfließen und den Analyse-Tools zur Verfügung stehen – für verlässliche und aussagekräftigeren Insights, auf deren Basis fundierte Entscheidungen möglich sind. Doch gerade hier gibt es, wie die Studie „Data as the New Water“ zeigt, noch viel Nachholbedarf: 60 Prozent aller befragten Unternehmen gaben an, Schwierigkeiten damit zu haben, aus Rohdaten mit den richtigen Datenanalyse-Instrumenten echten Geschäftswert zu erzielen.
Was sind die größten Hemmnisse dabei, Big Data und Analytics auszuschöpfen?
Die Probleme nicht nur technischer, sondern auch menschlicher Natur. Denn neben Datenintegration, Datenqualität und Datenvollständigkeit gibt es eine weitere große Herausforderung: fehlende Datenkompetenz seitens der Mitarbeiter. Das geht aus der aktuellen Studie „The Human Impact of Data Literacy“ des international tätigen Data Literacy Projects hervor. Allein die Erkenntnis, dass sich drei Viertel aller Befragten im Umgang mit Daten unwohl fühlen, datenbezogenen Aufgaben vermeiden oder nach Alternativen suchen, ist ein Weckruf. Und es geht noch weiter: Nur etwa ein Viertel (!) aller Teilnehmer fühlten sich bei Antritt des aktuellen Jobs ausreichend auf die effektive Nutzung von Daten vorbereitet, in Deutschland sind es sogar nur 14 Prozent. Die Unternehmen müssen Datenkompetenz und -kultur in ihrer Belegschaft fördern. Dafür brauchen sie einen guten Fahrplan. Allerdings brauchen nicht alle Mitarbeiter zu Data Scientists weiterentwickelt zu werden. Wichtig ist es, dass Mitarbeiter lernen, die richtigen Fragen an die Daten zu stellen, die Ergebnisse zu interpretieren und sachkundig zu handeln.
Wie können IT und Fachbereiche dabei zusammenarbeiten? Welche Rollen sind nötig? Was sind die Voraussetzungen, um gemeinsam erfolgreich zu sein?
In jeder Fachabteilung, ob Produktentwicklung, Produktion, Vertrieb oder Controlling, fallen große Mengen spezifischer Daten an, ebenso hat jeder Unternehmensbereich seine eigenen Fragen. Oft benötigen sie für die Berechnung ihrer Business Cases die Daten aus anderen Abteilungen. Eine der Aufgaben der IT-Abteilung ist es, die Daten-Pipelines sicherzustellen, die zu Mitarbeitern, Teams und ganzen Abteilungen passen. Denn nicht jeder Mitarbeiter braucht alle Daten und Algorithmen, sondern einen rollenbasierten Zugriff auf die relevanten Informationen, Analytics-Apps und Dashboards und dies jederzeit und auf allen Devices. Um gemeinsam eine gut funktionierende Data-to-Insight-to-Action-Pipeline sicherstellten zu können, sind drei Voraussetzungen wichtig:
Erstens wird das Know-how aller Rollen benötigt – ob Data Engineer, Data Scientists oder Data Analyst, wobei die Übergänge natürlich fließend sein können.
Zweitens brauchen auch die Business User wie bereits erwähnt Datenkompetenz, um mit Hilfe interaktiver Selfservice-Möglichkeiten und Dashboards datengestützt entscheiden zu können.
Drittens braucht das Unternehmen eine skalierbare, Multicloud-fähige Plattform-Lösung, die für alle Joblevels den passenden Rahmen bietet.
Was müssen moderne Analytics-Lösungen wirklich können? Was ist bei der Auswahl zu beachten – und welche Rolle spielt Cloud bei einer modernen Analytics Strategie?
In der Tat ist es wichtig, Cloud-, Multicloud-, On-Premises- und hybride Umgebungen so zu adressieren, dass Infrastrukturgrenzen wirklich abgebaut werden. Es muss echte Wahlfreiheit darin bestehen, von wo Daten in Analyse-Anwendungen geladen werden sollen, wo die Analytics-Apps selbst laufen und wie Apps und Ergebnisse geteilt, zwischengespeichert oder weiterbearbeitet werden. Nur so lassen sich Silos aufbrechen, die vielen Unternehmen in ihren Analytics-Bemühungen immer noch im Weg stehen. Solche Silos sind deshalb problematisch, weil die enthaltenen Daten oft nicht in Analyseprojekte einbezogen werden können. So leiden Vollständigkeit und Aussagekraft der Ergebnisse. Zu empfehlen sind daher auf jeden Fall Plattformlösungen, die Infrastruktur-Hürden abbauen, ortsunabhängiges Arbeiten gewährleisten und ihre Performanz auch in Big-Data-Umgebungen beibehalten. Dass Apps und Dashboards auf allen Devices optimal laufen, ist vor allem für Außendienst, mobile und Remote-Arbeit wichtig. Wer zu diesen Aspekten auch noch an eine starke Daten-Pipeline denkt, der macht schon ziemlich viel richtig. Denn bis Daten überhaupt analysebereit zur Verfügung stehen, kann eine Menge schiefgehen. Ein ganzheitlicher Ansatz, der auch die Datenverfügbarkeit und -aufbereitung als erfolgskritisch für Analytics-Projekte begreift, ist daher sicher der Weg der Zukunft. Denn Fehler, die in der Datenintegration gemacht werden, lassen sich später – in der Analyse – nicht mehr ausbügeln. Es macht also Sinn, die datengetriebene Wertschöpfung als kontinuierlichen Prozess auf- und umzusetzen: beginnend mit den Rohdaten bis hin zu umsetzbaren Einsichten im konkreten Geschäftsalltag.
Über Qlik
Qlik hat eine Vision: Eine datenkompetente Welt, in der jeder mit Daten und Analysen Entscheidungsprozesse optimieren und komplexe Probleme lösen kann. Die cloudbasierte End-to-End-Plattform für Echtzeit-Datenintegration und -analyse von Qlik schließt die Lücke zwischen Daten, Erkenntnissen und Maßnahmen. Durch die Umwandlung von Daten in Active Intelligence sind Unternehmen in der Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen, Umsatz und Rentabilität zu steigern und Kundenbeziehungen zu verbessern. Qlik ist in über 100 Ländern für mehr als 50.000 Kunden weltweit tätig. Weitere Infos unter www.qlik.de
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