Dass das Thema Daten, deren Menge und Bedeutung sowie alles darum herum zunehmen, spare ich mir in diesem Beitrag. Das sollte mittlerweile mehr als bekannt sein ???? Dennoch sehe ich tagtäglich in Projekten oder bei Interessenten, dass das Thema Daten in vielen Unternehmen – teilweise unwissend – noch sehr stiefmütterlich behandelt wird.
Big Data Analytics löst Intuition in der Entscheidungsfindung ab
Big Data ersetzt Bauchgefühl und Instinkt schon lange. Umso wichtiger ist, dass Big Data und Advanced Analytics richtig in Unternehmen eingesetzt werden und so eine datengetriebene Entscheidungsfindung unterstützen. Kurz erwähnt sei hier, dass der Begriff Big Data so eigentlich gar nicht mehr in den meisten Unternehmen zutrifft und nicht die Menge der Daten, sondern ihre Heterogenität meist zu den größeren Herausforderungen bei der Datenverarbeitung und -aufbereitung zählt.
Ein kurzer Exkurs: Im Gegensatz zu Business Intelligence fällt Advanced Analytics in den Bereich Data Science und geht mit ihren Methoden über die Datenanalyse hinaus. Advanced Analytics basiert meist auf fortgeschrittener Programmierung und Modellierung, die in den meisten Fällen sehr große Datenmengen voraussetzt. Es geht im Kern um den Einsatz verschiedener Formen Künstlicher Intelligenz wie beispielsweise im Data Mining oder Process Mining. Im Vergleich zu Business Intelligence ist Advanced Analytics somit nicht nur auf historische Ereignisse und deren Auswertung bezogen, sondern lebt durch die von Modellierung unterstützte Vorhersage von zukünftigen Ereignissen.
So kann Advanced Analytics beispielweise im E-Commerce unterstützen, um die Kundenansprache zu personalisieren und die Customer Journey zu verbessern, in dem vorhandene Kundendaten für eine detaillierte Segmentierung genutzt werden.
Bei Big Data und Advanced Analytics geht es vor allem darum, die richtigen Fragen zu stellen. Und diese Fragen sollten nicht nur Datenwissenschaftler oder -experten kennen – jeder Mitarbeitende sollte wissen, wo er für ihn relevante Informationen findet und diese richtig interpretieren können. Denn die Ergebnisse der Analysen sind nur so gut, wie die Fragen, die gestellt werden. Ein einfaches Zusammentragen von Daten führt hier nicht zum Ziel. Bei den Fragestellungen sollten auch die individuellen Geschäftsprobleme und Geschäftsziele integriert werden, um festzulegen, was mit den Analysen erreicht werden soll. Diese Fragen können sich im Laufe der Big-Data-Analyse natürlich weiterentwickeln oder entsprechend der Ergebnisse verändern. Hier spielt auch Data Literacy, die Fähigkeit der Mitarbeitenden, mit den Daten zu arbeiten, sie zu verstehen und sie richtig zu interpretieren, eine wichtige Rolle.
Big Data und Advanced Analytics starten
Wichtige Grundlage ist außerdem, dass die richtigen Datenquellen ausgewertet und dementsprechend zusammengeführt werden, sodass die Daten gezielt miteinander kombiniert und analysiert werden können. Diese Quellen sollten gemeinsam mit Fachexperten vorab definiert werden. Hier spielt auch die Qualität der Daten eine Rolle: Eine Bereinigung ist hier häufig notwendig, um eventuelle Fehler jahrelanger manueller Datenpflege und -eingabe zu beheben. Gerade um auffällige Korrelationen und Muster in den Unternehmensdaten eindeutig erkennen zu können, ist eine saubere Verknüpfung der richtigen Daten ausschlaggebend.
Außerdem sollte Big Data Analytics in die täglichen Abläufe im Unternehmen sinnvoll integriert werden. Hierzu zählt unter anderem das richtige Dashboard-Design, um relevante Kennzahlen gezielt für eine datenbasierte Entscheidungsfindung im Unternehmen einzusetzen. Struktur, Einheitlichkeit, Relevanz, Einheitlichkeit, visuelle Wahrnehmung und inhaltliche Konzeption sind hier wichtige Grundpfeiler, welche die Übersichtlichkeit der Daten und deren Nutzung maßgeblich bestimmt. Das alleinige Sammeln von Big Data führt nicht zum Ziel. Zweck und die verschiedenen Anwendungsfälle der gesammelten Daten sollten daher vorab festgehalten werden. Darüber hinaus spielt das Thema Data Governance eine wichtige Rolle, um die Verantwortlichkeiten und Rollen für die Daten sowie deren Organisation im Unternehmen zu klären.
Fazit
Daten bestimmen die richtigen Entscheidungen im Unternehmen mit. Sie ermöglichen auch, proaktiv auf Risiken und Chancen zu reagieren und beeinflussen so ebenfalls den Unternehmenserfolg. Die Analyse von Big Data sollte dafür bestimmten Zielen folgen und Erfahrungsschätze einfließen. Methoden der Advanced Analytics unterscheiden sich durch eine zukunftsgerichtete Perspektive und den Einsatz aufwendiger Technologien, insbesondere Künstlicher Intelligenz von Business Intelligence. Durch die Schlussfolgerungen aus historischen Daten, Voraussagen von Ereignissen und Entwicklungen können Handlungsempfehlungen abgeleitet und Prozesse und Performance im Unternehmen zu verbessert werden.
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