Kommentar von Wim Stoop und Frank Vullers, Cloudera

So starten Sie Ihre datengesteuerte Reise

| Autor / Redakteur: Wim Stoop und Frank Vullers / Nico Litzel

Der Autor: Wim Stoop ist Senior Product Marketing Manager bei Cloudera.
Der Autor: Wim Stoop ist Senior Product Marketing Manager bei Cloudera. (Bild: Cloudera)

Bei meinem letzten Besuch in der örtlichen Buchhandlung fiel mir etwas auf, was ich vorher nicht bemerkt hatte: Es gibt viel mehr Lesestoff zum Thema Selbst- als zur Geschäftsoptimierung. Zu Hause führte ich eine schnelle Suche auf Amazon durch. Das Ergebnis: Zur Selbstoptimierung fanden sich 100.000 Bücher, 30.000 befassten sich mit Geschäftsoptimierung. Das brachte mich zum Nachdenken.

Für uns Menschen ist es also ein Leichtes, sich mithilfe von Büchern weiter nach vorne zu bringen. Wenn ich abnehmen möchte, bieten mir mehr als 20.000 Bücher Informationen und Tipps, wie ich Pfunde los werde.

Unternehmen haben es da schon schwerer. Wollen Firmen beispielsweise mehr über die digitale Transformation wissen und herausfinden, wie sie sich zu einer datengesteuerten Organisation entwickeln können, dann wird es schwierig.

Natürlich erwartet keiner, dass die Auswahl an Lektüre so groß ausfällt, wie bei dem populären Sujet Körpergewicht. Aber dass sich das Angebot an Lektüre zum Thema "Wie baue ich ein datengetriebenes Unternehmen auf?" auf gerade einmal 611 Titel beschränkt, das erstaunt schon. Daher hier meine persönlichen Tipps für diejenigen, die sich auf die Reise begeben wollen.

Es ist eine Reise

Man könnte leicht verzweifeln, wenn man liest, wie andere Unternehmen ihre Geschäftsmodelle auf wirklich erstaunliche und vielleicht sogar etwas esoterische Weise transformieren. Aber meist sehen wir als Leser eben nur das Endergebnis eines langen Weges und nicht die ersten Schritte oder gar die ganzen Zwischenstufen. Darüber hinaus sind es meist auch nur die Erfolgsstorys, die sich verbreiten. Selten liest man von Misserfolgen, denn wer will darüber schon berichten - obwohl man ja bekanntlich aus Fehlern mehr lernen kann als aus Erfolgen.

Aus Erfahrung kann ich Ihnen sagen: Ein datengesteuertes Unternehmen zu werden, ist keine binäre Angelegenheit. Sondern vielmehr eine längere Fahrt mit mehreren Etappen. An deren Anfang steht, Führungskräften und Mitarbeitern die Unternehmensdaten sichtbarer, leichter zugänglich und verständlicher zu machen. Nur dann können sie auf deren Basis auch fundierte Entscheidungen treffen.

Ist das geschafft ist, lässt sich zum nächsten Schritt übergehen. Das dabei verfolgte Ziel lautet, das Fundament für mehr Produktivität zu legen. Um dies zu erreichen, muss sich echter Mehrwert aus den Daten ziehen lassen. Grundvoraussetzung hierfür ist, dass mehr Mitarbeiter ohne Einschaltung der IT-Abteilung direkt und selbstständig, dennoch sicher sowie kontrolliert, über die von ihnen bevorzugten Tools auf Informationen und Analysen zugreifen können. Die so geschaffene Produktivität ebnet Ihrem Unternehmen den Weg in die digitale Transformation.

Fünf Schritte zum Erfolg

Geht es darum, den Wandel hin zu einem datengesteuerten Unternehmen erfolgreich zu meistern, spielen neben der Technologie vor allem Menschen und Prozesse eine entscheidende Rolle. Glücklicherweise haben wir viele unserer Kunden durch letztere geführt und sind uns daher der für den erfolgreichen Abschluss der Reise zu unternehmenden Schritte bewusst.

Zunächst gilt es, eine datengesteuerte Kultur aufzubauen. Das bedeutet, dass Entscheidungen anhand von Daten und nicht nur auf dem Bauchgefühl basierend getroffen werden. Die zweite Aufgabe besteht darin, das richtige Team zusammenstellen, das alle für die Analyse von Informationen notwendigen Fähigkeiten mitbringt. Drittens müssen Sie iterativ denken sowie agil und schlank in Ihrem Entwicklungsprozess werden. Darauffolgend ist es wichtig, dass dafür Sorge zu tragen, dass Datentechnik- und Entwicklungsteams Hand in Hand mit den Datenwissenschaftlern zusammenarbeiten.

Abschließend heißt es über eine Data-Governance-Strategie nachzudenken und diese festzuzurren. Alles, was Sie tun, sollte sich dabei zurückverfolgen lassen. Das erfordert von Ihnen, den Ursprung dieses neu gewonnenen Wissens zu kennen und die Zusammenhänge vollständig zu verstehen.

Anwendungsfälle für Datenanalysen

Um Big-Data-Projekte erfolgreich umzusetzen, bedarf es neben dem Einsatz von Software auch jeder Menge personeller Ressourcen. Dass dies Kosten verursacht, ist klar. Wie immer, wenn ein bestimmtes Budget in die Hand genommen werden muss, um ein Ziel zu erreichen, kommt zwangsläufig die Frage auf: "Warum machen wir das – wo ist der Benefit?".

Obwohl die umfangreiche Analyse von Geschäftsdaten einem Unternehmen in allen Bereichen helfen kann, ist diese Antwort zu schwammig, um die Zustimmung der Finanzabteilung zu erhalten. Zielführender ist daher, Anwendungsfälle aufzuzeigen, die klar machen, dass sich die für Auswertungen bewilligten Mittel schlussendlich finanziell rentieren. Nachfolgend einige typische branchenunabhängig greifende Szenarien.

  • 1. Cyber-Bedrohungen bekämpfen: Kein Unternehmen ist vor Angriffen gefeit. Bevor diese erkannt werden, ist es jedoch meist schon zu spät. Daher braucht es Lösungen, um böswillige Attacken frühzeitig zu entdecken. Anomalien im Netzwerk lassen sich durchaus diagnostizieren. Hierfür ist es lediglich notwendig zu wissen, wie der Normalzustand aussieht. Dies erfordert jedoch, dass gigantische Datenmengen nahezu in Echtzeit analysiert werden. Angefangen von E-Mails, Dokumenten, Chats, Down- sowie Uploads über Protokolle bis hin zu Beziehungen zwischen Personen oder Systemen und deren Aktivitätsmuster.
  • 2. Je weiter in der Geschäftshistorie auf Daten zurückgegriffen werden kann, desto besser sind die Chancen, betrügerisches Verhalten oder kriminelle Aktivitäten aufzudecken. Hoch entwickelte Erkennungs-, Analyse- und Präventionsalgorithmen, die auf komplexen Modellen aus historischen Daten basieren, ermöglichen, Aktivitäten in Echtzeit zu überwachen und Problemen vorzubeugen.
  • 3. Systemausfälle verhindern: Egal, ob es sich um einen Webservice oder eine Maschine in der Werkshalle handelt – Ausfälle von Systemen sind immer negativ. Sie stoppen Arbeit und Produktion, verärgerte Lieferanten, Kunden und Mitarbeiter sind das Ergebnis. Besser also, wenn man auf Predictive Analytics vertraut. Da sich Ausfälle, ähnlich wie eine Erkältung, durch vorherige Wehwehchen ankündigen, lässt sich durch die Überwachung wichtiger Systemparameter und deren Analyse in Echtzeit dadurch von einem reaktiven zu einem prädiktiven Ansatz übergehen. So kann man eingreifen, bevor ein Service oder eine Maschine ausfällt. Darüber hinaus lassen sich durch die Analyse von Daten weitere Einsparungen erzielen, da Ressourcen künftig am richtigen Ort und zur richtigen Zeit eingeplant werden können.
  • 4. Gezielte Werbung: Um Daten für gezielte Werbung richtig einzusetzen, müssen aus neue Datenquellen stammende Informationen nicht nur gepeichert, sondern sobald verfügbar auch schnell ausgewertet werden können. Gezielte Analysen (am besten in Echtzeit – denken Sie an Beacons sowie IoT in Geschäften, die mit Smartphones kommunizieren) zeigen das Nutzerverhalten auf. Wer seinen Kunden oder potenziellen Kunden versteht, der kann ihm zielgerichtete Anzeigen zukommen lassen. Das Schöne daran ist, dass man direkt im Anschluss Feedback in Form von Umsatz oder zumindest Klicks bekommt und so die Werbewirksamkeit analysieren und optimieren kann.
  • 5. Kundenfluktuation reduzieren: Wer seine Kunden kennt (Beispiel Amazon), der kann ihnen nicht nur die passenden Produkte anbieten. Nein, er weiß auch, wann dieser kurz davor ist, abzuspringen. Um komplexe Probleme wie die Fluktuation von Kunden erfolgreich zu analysieren, werden jedoch Daten aus sehr vielen Quellen benötigt. Durch deren Kombination lassen sich Modelle erstellen, die Marktkräfte, Kundenpräferenzen und Unternehmensabläufe zusammenführen und eine ganzheitliche Sichtweise ermöglichen. Darauf aufbauend lassen sich Maßnahmen einleiten, um die Kundenbindung zu stärken - das wiederum kann sich in Folge positiv auf die Rentabilität und die Unternehmensleistung auswirken.
  • 6. Finden leicht gemacht: Egal ob es sich um einen Online-Katalog, eine Kundendatenbank oder die Webseite eines Unternehmens handelt – etwas zu finden, ist oft nicht einfach. Entweder wird man von Suchergebnissen erschlagen oder aber man findet das Gesuchte nicht, obwohl es existiert. Der Grund sind meist Verschlagwortungen und mangelnde Verknüpfungen sowie fehlender Kontext. Bei Big-Data-Analysen lassen sich Präferenzen und die Historie berücksichtigen und die Abfrageergebnisse an die Bedürfnisse der Nutzer anpassen. Online-Händler steigern so die Aussagekraft der Suchergebnisse, das Kundenerlebnis und letztlich den Umsatz.

Der Co-Autor: Frank Vullers ist Business Strategist EMEA bei Cloudera
Der Co-Autor: Frank Vullers ist Business Strategist EMEA bei Cloudera (Bild: Cloudera)

Zurück zu Ratgebern und damit zum Anfang dieses Beitrages: Wenn Cloudera Bücher schreiben würde, könnten wir definitiv wesentliche Inhalte zum Thema "Geschäftsoptimierung" beitragen und Unternehmen dabei unterstützen, folgende Frage zu beantworten: "In welchen Fällen sind Datenanalysen der Schlüssel für das, was ich heute nicht tun kann, aber künftig zu tun wünsche?".

Auch ganz ohne Fachbuch ist eines für mich diesbezüglich klar: Data Analytics kann jedes Unternehmen nach vorne bringen und heute noch nicht gestellte Fragen beantworten, die morgen relevant werden. In dem Sinne viel Erfolg bei den ersten Schritten auf Ihrer datengesteuerten Reise.

* Diesen Beitrag haben wir von unserem Schwesterportal BigData-Insider übernommen.

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